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.     

基于神经网络与证据组合推理的入侵检测方法

给出一种智能神经网络与证据组合推理相结合的网络入侵检测方法,将神经网络检测结果认为是"证据",并引入D-S证据理论进行组合推理,为解决连续时间序列入侵行为判别的问题提供了一种新方法,并且能提高入侵检测的判别精度。     

基于神经网络的入侵检测模型

对当前网络上的入侵和入侵检测技术进行了分析,论述了神经网络应用于入侵检测系统中的优势,给出了一个基于神经网络的入侵检测的实施模型。     

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。     

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。     

几种神经网络在入侵检测系统中的应用综述

对入侵检测系统做了一个简要介绍,分析了神经网络应用于入侵检测系统的优越性,并对MLP网络、自组织映射网络、RBF神经网络三种常见的神经网络系统在入侵检测系统中的应用作了分析与比较。     

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。     

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.     

基于SOM-BP复合神经网络的多Agent入侵检测系统

针对现有入侵检测系统识别率低、误报率高的问题,论文采用SOM-BP复合神经网络技术,结合Agent技术应用到入侵检测系统,利用模糊SOM神经网络的自组织特性对网络数据流量强度进行建模和聚类,使用BP神经网络进行入侵企图的识别。提出一个基于SOM-BP复合神经网络的多Agent入侵检测模型,描述了模型体系结构及其工作流程。通过实验证明系统有较高的识别率和较低的误报率。     

一种基于聚类算法的网络入侵检测应用

针对网络入侵检测与聚类等问题,提出了一种综合模糊聚类与改进的SOM神经网络方法.通过对网络入侵数据提取、分析和处理,建立了网络入侵检测聚类模型,并对传统SOM网络层次进行改进,结合易发的网络入侵类型有针对性地对网络入侵数据进行聚类.网络入侵检测聚类与其他方法比较的结果表明,该模型在网络入侵检测聚类中具有更高的准确性和均衡性,该方法能有效提高网络入侵分类精度,减少聚类误差.     

基于模糊神经网络集成的入侵检测模型

日益严峻的网络安全形势和网络协议本身的缺陷,使传统的防火墙防御的方式无法胜任。为提高对网络入侵防御能力,提出了模糊神经网络集成的入侵检测模型：首先抓取网络中的数据流,使用模糊数学的方法对数据记录入侵特征预处理。然后用集成的模糊神经网络模块接收预处理模块导入的训练数据和测试数据,通过反复训练学习,把各子树中节点的权值收敛到确定值。训练完成后,模型用于检测网络中的数据。响应模块接收模糊神经网络模块处理结果做出相应的响应。实验使用KDDCUP99网络入侵检测数据集对模型进行评测,并与单一神经网络模型相比较。结果表明模糊神经网络集成的方法检测结果比较稳定,在整体上比单一神经网络的误报率、漏报率和错报率有所降低,准确率和数据集泛化能力明显提高。     

基于智能体和神经网路的无线网络入侵检测系统

本文对实际工作中无线网络的日常运行,将会面临的入侵威胁,并针对传统常规处理办法进行了分析,并对传统的入侵检测系统新型试验,结合多方面改进技术,提出了基于神经网络和智能体的无线网络入侵检测系统。     

基于概率神经网络的IPv6入侵检测技术研究

分析了IPv6常见网络问题与入侵检测技术,介绍了基于神经网络的IPv6入侵检测技术模型。鉴于概率神经网络有强大的非线性分类能力,可以非常准确地完成入侵攻击分类等优点,提出了一种基于概率神经网络的IPv6入侵检测技术,将IPv6中获取的数据包进行预处理后,利用概率神经网络进行数据类型分类。实验证明,该方法在IPv6入侵检测的检测精度和检测效率上都得到了较大的提高。     

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。     

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。     

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。     

一个基于改进遗传算法的RBF网络入侵检测模型

针对异常入侵检测中存在的误报率高的问题,文章提出了一种基于改进遗传算法的RBF网络入侵检测模型。采用数据挖掘方法建立聚簇规则集,用改进的遗传算法优化RBF网络,用已训练好的RBF网络对与聚簇规则集中不匹配的可疑行为进行检测,并能识别出具体的入侵类型。实验表明,文中提出的模型采用改进遗传算法的RBF神经网络,较基于BP神经网络的检测技术有更好的识别精度。     

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。