基于入侵检测的BP网络算法

阐述了入侵检测技术的发展与现状,对目前所采用的入侵检测技术及其特点进行了分析比较,探讨了将神经网络应用于网络入侵检测的可行性.结合网络入侵和主机入侵方面的检测能力,构建了基于智能体的分布式入侵检测系统的体系结构模型.重点讨论了神经网络入侵检测算法,提出了较优的变速度回归神经网络检测算法.     

基于神经网络的入侵检测研究

介绍了入侵检测技术的发展与现状,对目前所采用的入侵检测技术及其特点进行了分析,重点讨论了神经网络入侵检测算法,提出了较优的交速度回归神经网络检测算法.     

基于动态模糊神经网络的入侵检测系统

针对传统的网络安全防范技术存在的缺陷和入侵检测在动态安全模型中的重要地位和作用,提出了基于模糊理论、神经网络和遗传算法结合的新方法--动态模糊神经网络,并且给出基于动态模糊神经网络的入侵检测系统构建体系.该系统在实际应用中收到了较好的效果.     

基于模糊积分的多神经网络融合在入侵检测中的应用

神经网络应用在入侵检测领域中,可以处理不完整输入信息,同时能够识别新的入侵行为,并行计算和存储特性能够在更短时间内发现入侵行为.为了进一步提高单个神经网络在入侵检测系统中的检测性能,提出了基于模糊积分的多神经网络融合模型MNNF模型.采用KDD99作为实验数据,实验结果表明,MNNF模型具有较好的入侵检测性能.     

智能化入侵检测系统的探讨

分析现有入侵检测系统的检测技术，并深入分析了智能检测技术（包括专家系统、神经网络、数据挖掘）在入侵检测系统中的应用，最后提出一个基于数据挖掘技术的入侵检测模型。     

BP神经网络在入侵检测中的应用

对如何检测未知入侵手段的问题进行了探讨．在被监测程序输入条件已知情况下，借助程序行为简档，给出了一种基于BP神经网络的入侵检测方法，阐述了所用BP神经网络的基本结构以及训练方法，最后在LINUX环境下进行了实验验证．结果表明，在程序行为简档内容比较清晰的条件下，运用BP神经网络检测入侵，可在一定程度上提高入侵检测系统的难确检测率．     

浅析基于神经网络的网络入侵检测技术

随着计算机网络的不断发展,网络安全威胁也给人们的生活带来了焦虑和烦恼。为抵御网络入侵行为,寻找高效维护网络安全的途径。本文通过分析入侵过程、入侵检测的过程及目前入侵检测技术存在不足的基础上,结合神经网络的优势,引入基于神经网络的网络入侵检测模型,希望能更加有效的维护网络安全,构建和谐网络环境。     

神经网络在入侵检测中的应用

当前的入侵检测技术主要有基于规则的误用检测和基于统计的异常检测。提出一个基于神经网络的入侵检测系统模型，利用神经网络的自学习、自适应的特性，快速识别和对噪声数据的处理能力，使入侵检测系统能够较好地识别新的攻击。     

一个基于BP神经网络的入侵检测系统的原型

介绍了神经网络技术在入侵检测上的应用现状及BP神经网络学习算法的原理，开发了一个基于神经网络的入侵检测系统的原型.     

基于遗传神经网络的入侵检测方法研究

入侵检测作为一种动态的安全防护技术,提供了对内部攻击、外部攻击和误操作的实时保护。作者提出了一个基于遗传神经网络的入侵检测方法,采用遗传算法和BP神经网络相结合的方法遗传神经网络应用于入侵检测系统中,解决了传统的BP算法的收敛速度慢、易陷入局部最小点的问题。研究表明,该方法效果良好,学习速度快,分类准确率高。     

基于进化神经网络的入侵检测方法

将神经网络与遗传算法结合,提出入侵检测的进化神经网络方法,它是个高效并行非线性动态处理系统,可以满足实时处理要求·首先用遗传算法优化神经网络结构,然后用优化的神经网络进行入侵检测预测、预警·用进化神经网络方法不断演化,寻找最优的网络结构·当进化神经网络学会系统正常工作模式后,能够对偏离系统正常工作的事件做出反应,进而可以发现一些新的攻击模式·实验表明预警率是很高的     

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.     

决策树与神经网络结合的入侵检测系统模型研究

入侵检测系统是保证网络信息安全的有力手段,文中提出一种结合决策树和神经网络的入侵检测系统框架。决策树分类方法把数据集划分为正常数据和入侵数据,并作为训练集分别用神经网络进行训练,改善了系统的检测精度并提高了对未知数据的检测能力。离线训练后的系统可以实现网络数据的实时检测,通过实验证明了此系统很好的检测效果和自适应能力。     

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.