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基于遗传神经网络的入侵检测研究
入侵检测技术是计算机网络信息安全检测的重要手段之一,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,在网络系统受到危害之前拦截和响应入侵.对计算机网络数据进行特征提取,提出了采用遗传算法和神经网络相结合入侵检测技术.遗传算法具有计算简单、优化效果好的特点.利用遗传算法来避免BP算法的局部极小点,从而达到均方根误差全局最小点,也解决了BP算法的收敛慢的问题;同时也解决了单独利用GA往往不能在短时间内寻找到接近最优解的这一问题.通过计算机实验验证了入侵检测的效果,提高了识别率,使得误报率和漏报率降低.
作 者: 戴天虹 DAI Tian-hong 作者单位: 东北林业大学机电工程学院,哈尔滨,150040 刊 名: 中国安全科学学报 ISTIC PKU 英文刊名: CHINA SAFETY SCIENCE JOURNAL 年,卷(期): 2006 16(2) 分类号: X913.2 关键词: 信息安全 入侵检测 神经网络 遗传算法 BP算法(误差反向传播算法)【基于遗传神经网络的入侵检测研究】相关文章:
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