改进蚁群算法结合BP网络用于入侵检测

针对用BP神经网络进行入侵检测时权值难以确定的问题,提出一种基于改进蚁群算法与BP网络的入侵检测方法。基于蚁群算法构建解特点,正反馈自催化机制和分布式计算机制和BP网络局部精确搜索的特性,将蚁群算法和BP算法有机结合,利用蚁群算法优化BP网络,并对蚁群算法进行改进。通过KDD99CUP数据集分别对基于不同算法集合的BP神经网络进行了仿真实验,结果表明:改进算法收敛速度快,迭代次数较少,可在一定程度上提高入侵检测系统的准确率。     

改进BP算法在入侵检测技术中的应用

针对传统BP算法收敛速度慢且容易陷入局部极小的缺点,提出了一种基于Cauchy鲁棒误差估计标准方法的改进BP算法.传统BP算法之所以收敛速度慢及容易陷入局部极小,主要原因在于采用的误差估计标准过度重视了样本的异常值,而Cauchy鲁棒统计误差估计能够减少样本异常值的影响,在一定程度上摆脱对初始权值和阈值的依赖性,进而提高算法训练样本的速度和入侵检测的精度.将改进后的BP算法用于入侵检测中以解决入侵检测系统要求较高的实时性难题.仿真实验取得了较好的效果.     

一种基于禁忌神经网络的网络入侵检测模型

随着互联网的发展和普及,传统网络入侵防范方法如防火墙、数据加密等已经很难保证系统和网络资源的安全。为此,本文设计了基于改进禁忌算法和神经网络的网络入侵检测方法。首先建立三层的BP神经网络模型用于实现入侵检测。然后通过BP反向传播算法获取网络的权值和阀值等参数,并设计了一种基于双禁忌表的改进禁忌优化算法,采用此改进的禁忌优化算法对BP算法优化得到的权值和阀值进行进一步寻优。最后,将禁忌算法优化后的神经网络用于网络入侵检测。仿真实验表明,此方法能够有效地实现网络入侵检测,具有较快的收敛速度和较高的检测率,是一种适合网络入侵检测的可行方法。     

一种基于禁忌神经网络的网络入侵检测模型

随着互联网的发展和普及,传统网络入侵防范方法如防火墙、数据加密等已经很难保证系统和网络资源的安全。为此,本文设计了基于改进禁忌算法和神经网络的网络入侵检测方法。首先建立三层的BP神经网络模型用于实现入侵检测。然后通过BP反向传播算法获取网络的权值和阀值等参数,并设计了一种基于双禁忌表的改进禁忌优化算法,采用此改进的禁忌优化算法对BP算法优化得到的权值和阀值进行进一步寻优。最后,将禁忌算法优化后的神经网络用于网络入侵检测。仿真实验表明,此方法能够有效地实现网络入侵检测,具有较快的收敛速度和较高的检测率,是一种适合网络入侵检测的可行方法。     

一种基于改进的BP神经网络的入侵检测方法

针对普通BP神经网络算法学习收敛速度慢、易造成局部极小的问题,提出一种改进的BP神经网络入侵检测方法,其采用拟牛顿的方法进行学习,即对目标矩阵求二阶导数.运用该方法能够有效提高学习速度,消除局部极小.仿真结果表明,改进的BP神经网络入侵检测方法收敛速度快,比标准的BP入侵检测方法误检率低,能够很好地提高学习效率,更加有效地检测攻击行为.     

一个基于神经网络的入侵检测系统原型的开发

文章介绍了神经网络技术在入侵检测上的应用现状,讨论了BP神经网络算法中存在的一些问题及改进措施,开发了一个基于神经网络的入侵检测系统的原型.     

BP神经网络智能入侵检测系统设计

为了解决传统静态安全技术缺乏对入侵进行主动检测的机制,而且在使用过程中需要人工实施和维护,难以满足当前网络安全要求的问题;一种针对误差信号函数和学习规则进行改进的BP算法在分析标准BP算法存在的问题和其原因的基础上被提出;采用该改进算法构建了一种结合误用检测和异常检测技术的基于BP神经网络的智能入侵检测系统模型;仿真实验结果表明与标准BP算法相比,该改进算法具有学习过程快的优点,并且该系统具有较高的检测正确率并能检测出新的未知的攻击模式。     

基于改进的BP神经网络的入侵检测研究

本文提出了引入可调因子和遍历局部最小并逃逸的方法,以解决标准BP算法中误差曲面过于平坦导致迭代次数增加、易陷入局部最小的缺点,并将此算法应用到网络入侵检测系统,对五类入侵行为进行检测。实验结果表明,改进后的BP算法大大缩短了系统响应时间并降低了检测系统的漏检率和误检率,极大改善了入侵检测系统的性能。     

基于BP神经网络的入侵检测系统分类器的实现

提出一种应用人工神经网络进行入侵检测分类器设计的新方法,即采用改进的BP神经网络Levenberg-Marquardt优化算法进行入侵检测分类器的设计。该网络μ参量可自适应调整,收敛速度快,解决了传统BP算法的收敛速度慢、易陷入局部最小点的问题。实验结果表明,分类器用于入侵检测,效果良好,学习速度快,分类准确率高,为实现入侵检测分类器提供了一条准确高效的途径。     

一种基于Elman改进的网络入侵检测算法

为了解决Elman神经网络预测入侵信息存在局部反馈、学习能力弱等问题,研究利用改进的Elman算法提高网络入侵检测的准确度。实验结果显示,与Elman算法和BP神经网络算法相比,改进的Elman算法预测准确度能提高5%。