基于 PCA 和 ELM 的网络入侵检测技术

针对基于传统 BP(Back Propagation)神经网络算法的入侵检测技术收敛速度慢和检测率不高的问题, 提 出了一种基于主成分分析(PCA: Principal Component Analysis)和极限学习机(ELM: Extreme Learning Machine ) 算法相结合的入侵检测方法。 对提取的特征矩阵采用了 PCA 降维, 并使用 ELM 算法对 4 类常见的攻击类型进 行了多分类检测。 实验结果表明, 该方法正确率高达 98. 337 5%, 检测时间仅 1. 851 7 s, 与传统方法相比缩短 了 2 ~6 倍, 同时还提高了检测率和精度, 降低了误报率和漏报率。 最终改善了正确率、 误报率、 漏报率、 检测 率、 精度和测试时间 6 项指标。     

NetFlow技术在骨干网IDS中的应用研究

通过考察入侵检测系统(IDS)的发展现状及针对目前IDS应用所存在问题,讨论了基于NetFlow技术的骨干网IDS技术.文中首先论述在网络核心层,即骨干网处采用NetFlow技术实现入侵检测的优势,接着描述应用NetFlow技术于骨干网IDS的实现思路,其中对NetFlow实现大量数据的采集进行了详细介绍.     

主成分分析方法在BP学习中的应用

用主成分分析的思想解决BP算法中的两个问题．一是隐层中神经元的个数,另一个是训练的初始参数．为了便于比较,采用来自武汉同济医院的58个样本作为学习对象．通过实验比较得知,改进后的算法不仅节省了训练时间,而且能够得到更好的学习效果．     

模式匹配算法在IDS中的应用

入侵检测作为一种主动防御技术越来越多得到应用.基于模式匹配的入侵检测系统成为主流,模式匹配效率的高低决定了入侵检测系统的性能.文章综述多种经典模式匹配算法,提出了模式匹配算法的发展方向.     

PCA-BP神经网络入侵检测方法

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。     

两种特征提取技术在入侵检测中的应用

在介绍主成分分析方法和核主成分分析方法原理基础上,分别采用这两种方法对KDDCUP99中的入侵检测数据进行特征提取,然后把特征提取后的数据送入神经网络进行训练。仿真实验结果表明,两种方法中核主成分分析方法具有更优秀的特征提取性能。     

基于BP神经网络的入侵检测系统在TDCS网络中的应用

由于TDCS网络存在许多不安全因素,为提高TDCS网络的安全性能,在此网络中引入了入侵检测系统,现有的检测技术和一般入侵检测系统还存在检测率低、误报率高等问题,针对这些不足,通过对神经网络的研究,将基于向后传播学习算法（Back-Propagstion Algorithm,简称BP算法）的神经网络应用于入侵检测中。     

数据归约技术及其在IDS中的应用研究

目前,数据挖掘技术已被广泛用于入侵检测系统（IDS）中以提高入侵检测系统的检测效率。文中以提高IDS中的数据挖掘效率为目标来研究数据归约技术,从特征归约、样本归约和特征值归约3个方面对数据归约技术进行了探讨,并对数据归约技术在入侵检测系统中的应用进行了实验．对实验结果进行了分析。     

关联分析技术在IDS中的应用

关联分析技术能从大量的数据中挖掘出许多数据属性之间隐藏的规律或关联知识,目前已被应用到入侵检测系统(Intrusion Detection System,简称IDS)中,用来从网络数据中挖掘出正常和攻击模式.对关联分析技术做了阐述,并对Apriori算法进行了两点改进,以提高效率,并给出相关的实验数据.     

在网络安全中IDS技术的应用

随着计算机网络技术的迅猛发展,网络的安全问题就成了全球的一个突出问题。而入侵检测是网络安全和信息系统安全当中最重要的技术手段本文介绍了网络安全的一些问题,并且分析了网络安全的防范技术,并着重探讨了入侵检测技术,给出了入侵检测系统的概念以及工作流程。     

神经网络理论在制冷与空调中的应用

本文简要介绍了人工神经网络的基本原理,叙述了常用的ＢＰ网络和训练算法,综述了神经网络在制冷空调中应用的研究和开发现状。最后展望了近期神经网络在空调制冷领域应用的研究和开发走向     

神经网络在非球面镜面型多项式反求中的应用

介绍BP神经网络的结构与学习算法,建立用于非球面镜面型多项式系数反求的BP神经网络模型,并且论述模型建立的步骤与原则方法,最后阐述了利用所建立的模型对非球面镜面型多项式系数反求的实施过程.研究表明,该方法能够较好地实现复杂非球面镜面型多项式系数的反求,并具有一定的容错能力.     

基于IGA的多层神经网络BP算法及在系统辨识中的应用

本文针对用GA训练NN权值时 ,花费的代价随精度的提高而剧烈增加的缺陷 ,提出了一种利用IGA较强的全局搜索能力和IBPA较强的局部搜索能力的结合算法 ;先利用IGA优化多层前馈神经网络的权值 ,然后再用IBPA提高搜索精度 ,有效地避免了IBPA易陷入局部极小点和IGA过早收敛的缺点 ,实验结果表明 ,此算法是有效的     

神经网络法在水城——赫章铅锌矿预测中的应用

本文应用ＢＰ神经网络法对水城，赫章地区铅锌矿进行了预测，结果表明该方法具有很高的准确率，与实际地质情况吻合率很高，可以用作对未知矿点的预测。     

神经网络技术在工程图纸识别中的应用

提出一种应用神经网络技术识别工程图纸扫描图象中图形符号的方法,这种神经网络分类器不仅使识别系统具有自适应性、可拓展性等特点,而且可适应工程图中符号处于粘连、相交、退化等复杂情况下的识别,对目前工程图识别中的最困难问题提出了一个有效的解决方法。     

VPN技术及其在网络管理系统开发中的应用

利用虚拟专用网络(VPN)技术，开发了《普通发票使用监控查询系统》，该系统在不更改、不破坏原有网络的情况下，可以透明、有效、保密地传输程序中的数据。     

BP网络在建筑物变形预报中的应用

为探索人工神经网络用于建筑物变形预报的可能性，采用BP网络代替传统的回归分析方法，处理变形观测数据．结果表明，当影响建筑物变形的因素较多，且各因素间存在非线性关系或关系不确定时，回归分析预报的结果存在较大偏差，BP网络有助于提高建筑物变形预报的精度．     

神经网络在MIMO温度过程动态建模中的应用

应用神经网络ＢＰ算法对一个ＭＩＭＯ加热炉的温度过程进行了动态建模，给出了建模及模型验证的结果     

基于人工神经网络的专家系统的建立

文章提出了一个基于人工神经网络的专家系统及其分层结构、知识获取和推理的方法，并将其用于生烃条件评价中。     

BP神经网络在方钢管混凝土轴心受压试验数据拟合中的应用

本文使用BP神经网络对方钢管混凝土轴心受压试验的数据进行拟合，并将BP神经网络的拟合曲线与10次多项式的拟合曲线进行了对比。结果表明，建立的BP神经网络模型能够准确拟合方钢管混凝土轴心受压的试验数据，具有较好的非线性拟合效果，拟合精度高。