基于改进遗传神经网络入侵检测系统的应用研究

招生

作者： admin来源：发布时间： 2012-12-01 14:22:48摘要

从20世纪90年代初至今，随着计算机网络的飞速发展，在享受计算机网络无限便利的同时，网络安全问题也日益突出。黑客攻击和网络病毒事件相继发生，对网络安全的威胁越来越大。计算机信息的安全性和机密性受到严重影响。

专科是大专吗

因此作为动态安全防御技术的入侵检测技术越来越成为网络安全领域的关键技术针对传统的基于规则的入侵检测技术存在基于规则的管理困难、统计模型难以建立等问题，近年来提出了基于神经网络进行入侵检测的构想。神经网络在模式识别领域有着广泛而良好的应用，而网络入侵检测实际上是对网络数据流进行模式识别，并将其分为正常数据或异常数据，因此利用神经网络的模糊运算能力来实现入侵检测系统但传统的BP神经网络容易陷入局部最小，收敛速度慢，同时由于神经网络自身固有学习方法的限制，难以从根本上改进神经网络的前馈反向传播算法。通过分析传统BP神经网络的原理和特点，本文采用改进的遗传算法优化神经网络的权重。该方法利用遗传算法较强的全局搜索能力和优化方法等优点，克服了BP算法收敛慢、容易陷入局部最小的缺点，同时通过与BP算法的结合，单独使用遗传算法可以在短时间内找到接近最优解的问题利用前馈反向传播算法的梯度信息可以避免这种现象。同时，采用主成分分析方法对神经网络的输入数据进行降维处理。

教务网教务系统

本文利用matlab进行仿真，用多种攻击类型混合的数据和各不相同类型的单攻击数据进行实验，结果表明，通过改进的遗传算法优化的BP神经网络(GABP 根据数据源的不同，实验得到的识别率也不同。对于多种攻击类型混合的数据，GABP算法比BP算法有明显提高，但仍为75%左右；对单个攻击进行训练，GABP算法可以达到99%的识别率，效果非常好。关键词：入侵检测系统、神经网络、遗传算法改进、主成分分析法

1引言

1.4网络安全技术概述1.4.1加密技术1.4.2用户验证1.4.3安全协议1.4.4防火墙技术1.4.5常见网络攻击

基于改进遗传神经网络入侵检测系统的应用研究

招生

专科是大专吗

教务网教务系统

随机看看

标签

链接