PCA-BP神经网络入侵检测方法

发布时间：2017-07-25 14:53

  本文关键词：PCA-BP神经网络入侵检测方法

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【摘要】：针对经典BP神经网络在入侵检测应用中收敛速度慢、学习性能不够理想等缺陷,以消除原始数据中的冗余信息、提升入侵检测算法的检测性能为目的,综合采用主成分分析法和附加动量法,提出了一种基于PCA-BP神经网络的入侵检测方法,通过对数据的特征选择和对网络的权值修正,对经典BP神经网络算法进行了拓展和改进。首先对网络数据集进行标准化处理,并对处理后的数据集进行降维处理以确定主分量的特征数,最后将处理完成后的数据集输入到改进的BP神经网络中进行检测。通过在KDD Cup 1999网络数据集上的大量实验证明,该方法在大部分网络环境,尤其是在训练样本较为充足的网络环境中时,系统模型的收敛性、检测效率和检测准确率上均优于经典BP神经网络方法和半监督入侵检测方法。
【作者单位】： 空军工程大学防空反导学院;
【关键词】： 入侵检测系统 主成分分析 BP神经网络 附加动量法 入侵检测算法
【基金】：国家自然科学基金(61309022)
【分类号】：TP393.08;TP183
【正文快照】： 引用格式:梁辰,李成海,周来恩.PCA?BP神经网络入侵检测方法[J].空军工程大学学报:自然科学版,2016,17(6):93?98.LIANG Chen,LIChenghai,ZHOU Laien.A PCA?BP Neural Network?based Intrusion Detection Method[J].Journal of Air Force Engineering University:NaturalScience

【参考文献】

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【共引文献】

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1 梁辰;李成海;周来恩;;PCA-BP神经网络入侵检测方法[J];空军工程大学学报(自然科学版);2016年06期

2 朱俚治;朱梧j，

本文编号：571806