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%。     

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DNS日志分析的用户在线检测算法

为解决用户在线检测算法依赖于流量分析,不便于部署在大型网络的问题,提出了一种基于DNS日志分析的用户在线检测算法.这种算法通过使用DNS日志记录避免了复杂的流量分析,利用用户不使用网络时产生的DNS静默期来识别出用户的上下线时刻和在线时间.使用了清华大学校园网的真实数据进行算法验证,达到90.6%的精确率和96.3%的召回率.进一步研究清华大学校园网络用户在线时长和上下线时间等特征的,结果证实了无线网络用户在线时间短、变化快等特点,而且工作日和周末用户特征明显不同,这些结果表明该算法能够实际应用于大型网络的管理中.     

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。     

融合残差网络的CR-BiGRU入侵检测模型

针对当前网络攻击的复杂性和多样性,传统模型提取流量特征不足且准确率较低的问题,提出一种融合残差网络改进的CR-BiGRU混合模型的网络入侵检测方法.首先将数据集进行归一化以及独热编码处理,然后利用基于残差网络的卷积神经网络提取空间特征,最后使用双向门控神经网络提取时间特征,完成模型的训练并实现异常网络的入侵检测.为表明模型的适用性,基于数据集NSL-KDD和UNSW-NB15进行对比分析实验,结果表明,该方法基于上述数据集准确率分别达99.40%和83.79%,明显优于经典网络入侵检测算法,能有效提升检测网络入侵的精度,从而更好保证网络数据的通信安全.     

基于CFA和BP神经网络的入侵检测方法

基于BP神经网络的入侵检测方法因神经网络的初始网络运行参数是随机选择,存在容易陷入局部最优及收敛慢而导致检测准确率低的问题,提出一种基于CFA和BP神经网络的入侵检测方法 CFA-BPIDS.将BP神经网络的权值和阈值编码成CFA中的细胞个体,BP神经网络全局误差作为CFA的适应值,然后进行多次迭代,选择适应值最优的细胞个体作为BP神经网络的权值和阈值,最后将具有最优权值和阈值的BP神经网络应用在网络入侵检测中的检测模块.实验结果表明,该方法相比基于遗传算法和粒子群算法,优化BP神经网络的入侵检测方法提高了入侵检测准确率.     

基于ART2神经网络的入侵检测方法

提出基于ART2神经网络的入侵检测方法.采集基于主机和基于网络的入侵特征数据,分析入侵行为的空间和时间关联性,并对入侵特征数据中的关联信息进行处理,提取入侵行为之间的关联性,降低入侵检测算法的复杂性;利用ART2算法的自学习能力、自组织能力、良好的稳定性和可塑性以及快速识别能力,实现对用户行为的近实时检测,取得了较高的检测准确率,在识别未知攻击方面具有较好的性能.     

基于支持向量机和遗传算法融合的入侵检测

为了研究网络异常入侵检测问题,将支持向量机（SVM）和遗传（GA）算法融合并应用于入侵检测领域,区分正常和异常的用户行为,实现对网络系统的入侵检测.传统SVM算法易产生训练参数选择不当,难以获得较高的检测效率和分类精度等问题.针对此问题,提出了一种优化的基于SVM-GA融合的入侵检测方法,首先对网络入侵数据进行归一化处理简化输入,然后通过遗传算法对SVM训练参数进行同步优化,最后采用SVM算法对网络数据进行检测,分类识别得到网络入侵结果.仿真实验结果表明,该融合算法训练时间短、检测精度高、误报率和漏报率低,是一种有效可行的入侵检测方法.     

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。     

基于PLS-PSO-Elman的飞机燃油流量预测

传统的Elman神经网络处理高维度、多样本的复杂数据时,将出现一系列问题.如网络结构冗余、训练不完善、学习精度差等.这些缺陷不仅会导致网络工作效率低,而且还会使其识别精度差.将偏最小二乘回归(partial least squares,PLS)和粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)与Elman神经网络相结合,提出了一种基于PLS和PSO优化的Elman神经网络算法(PLS-PSO-Elman).该算法通过PLS减少数据维度,获得较为理想的低维数据,达到简化网络结构的目的;然后利用PSO算法优化神经网络连接权重、阈值和隐含层神经元数量,弥补Elman算法训练不完善、学习精度差的缺陷;最后基于PLS与PSO双重优化的新算法对飞机燃油流量进行预测.实验表明,新算法有较高的运算效率与预测精度.     

基于SSAE-PNN算法的网络入侵检测研究

针对常用的入侵检测算法的收敛速度慢和误报率高的问题,本文提出一种基于栈式稀疏自编码器(SSAE)和概率神经网络(PNN)的入侵检测方法.首先,使用栈式稀疏自编码器对数据进行特征提取,获得低维、深层次的特征集,从而降低检测结果的误报率;然后,使用收敛速度快的概率神经网络对特征集分类,减少了训练模型的时间.本文使用NSL-KDD数据集对模型进行验证,实验结果表明,与其他入侵检测算法相比,SSAE-PNN模型取得了更优秀的检测效果.     

推理型支持向量机在网络入侵检测中的应用

网络入侵检测系统研究中常用的数据挖掘技术有神经网络、遗传算法等.本文利用推理型支持向量机进行入侵检测试验,通过引入全局优化算法,将模型应用于网络入侵检测中,给出网络入侵检测的新方法.     

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。     

基于人工蜂群算法的Elman网络板形预测

针对常规Elman网络泛化能力差的缺点,以及工业生产中对高精度板形预测模型的需要,用人工蜂群算法（ABC）代替误差反传算法训练Elman网络,建立了一个基于Elman网络的板形预测模型．神经网络的隐层节点数通过经验公式和仿真试验来确定．通过仿真验证,用人工蜂群算法训练的Elman网络在同等条件下比常规Elman网络具有更强的泛化能力,其板形预测精度更高．     

基于深度神经网络的入侵检测方法

为改善传统机器学习技术解决海量网络数据和复杂入侵模式对信息网络的入侵检测的不足,提出一种基于深度神经网络的入侵检测方法.采用神经元映射卷积神经网络(NPCNN)为网络结构,使用较少的连接和参数,具有易于训练和泛化能力强等优点.在训练过程中,使用Re LU激活器作为非线性激活函数,采用Adam算法进行模型学习,从而避免了传统深度网络须进行预训练的过程.在NSL-KDD数据集上的实验结果表明:提出的方法较基于传统机器学习的入侵检测方法具有良好的特征表征学习和分类能力,且随着数据量的增大,模型的分类精度有较大的提升.     

基于卷积神经网络的网络入侵检测系统模型

针对传统入侵检测算法普遍存在的检测准确率偏低、误报率高和对未知安全威胁检测的不足等问题,利用卷积神经网络的数据特征提取自主发现和提取的技术特征以及高准确率,提出一种基于卷积神经网络算法的网络入侵检测系统模型,公开数据集测试结果显示该模型较传统的入侵检测方法有较高的准确率和较低的漏报率。     

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.     

基于组合分类器的校园网入侵检测

为了增强校园网络的安全性,提出 KPCA 和 BP 神经网络相结合的组合分类器法构造入侵检测系统.先用 KPCA 对原始数据进行降维处理,而后用 BP 神经网络对新的数据进行分类检测. 结果表明,该方法能有效地缩短检测时间,提高检测效率.     

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.