共查询到20条相似文献,搜索用时 78 毫秒
1.
基于改进RBF神经网络的入侵检测研究 总被引:1,自引:0,他引:1
近年来,神经网络技术在入侵检测中得到了广泛应用,其中最具代表的是BP神经网络,但其本身所具有的局部极小性质限制了检测性能的提高。RBF神经网络在一定程度上克服了BP神经网络存在的问题,但如何确定一个合适的RBF网络隐层神经元中心个数又是保证其应用效果的关键之一。因此,将基于熵的模糊聚类和RBF神经网络相结合,提出了基于EFC的改进RBF神经网络算法,并将该方法应用于入侵检测研究。实验表明,该算法可以获得满意的性能。 相似文献
2.
为了进一步模仿生物免疫系统,提升入侵检测系统的性能,提出了具有抗原针对性的抗体生成算法和具有抗体针对性的抗原检测算法。对不同类型的已知抗原,生成相应类型的抗体,对不同类型的外来抗原,用相应类型的抗体检测,提高了对生物免疫系统的模仿程度;通过免疫应答、克隆选择和疫苗注射来训练生成神经网络抗体群。仿真实验结果表明,该算法具有很高的精度和很强的自适应能力。 相似文献
3.
4.
入侵检测是一种积极、动态的网络安全防护技术,能够对网络内外攻击进行防御,在保障网络安全方面起着重要的作用。研究一种将基于克隆选择原理的免疫识别算法应用于RBF(Radial Basis Function)神经网络的学习算法。该算法将输入数据作为抗原,抗体作为RBF神经网络的隐层中心,采用最小二乘递推法确定权值,提高了RBF神经网络收敛速度和精度。该算法被成功地运用到入侵检测系统中。理论与实验表明该算法具有较好的检测能力,可以较好地提高入侵检测的效率,降低误报率。 相似文献
5.
李伟超 《数字社区&智能家居》2006,(9):46-46,134
文章叙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,提出了基于神经网络的入侵检测技术并指出了其优点,最后指出了未来入侵检测技术的发展趋势。 相似文献
6.
黄德双 《计算机研究与发展》1998,35(2):118-121
文中在径向基函数网络(RBFN)和概率神经网络(PNN)的基础上,提出了一种径向基概率神经网络(RBPNN)模型,这种网络保留了前两种网络模型的优点,即可以减少网络连接权值的训练时间,又能减少网络隐单元的数目,同时,网络用于测试的时间也较RBFN明显一地下降。 相似文献
7.
陈鸿星 《计算机工程与应用》2014,50(14):78-81
为了提高网络入侵检测正确率,提出一种遗传优化神经网络的网络入侵特征选择和检测算法。该方法先将网络状态特征和RBF神经网络参数作为遗传算法的个体,把检测正确率作为适应度函数;然后利用遗传算法的选择、交叉和变异等操作对网络状态特征和RBF神经网络参数进行优化,最后利用KDD 1999数据集对算法性能进行测试。测试结果表明:遗传优化神经网络能够快速获得最优网络状态特征和分类器参数,同时提高了网络入侵检测正确率。 相似文献
8.
9.
黄德双 《计算机研究与发展》1998,35(2):122-127
文中从线必玳数的角度,对已提出的径向基概率神经网络(RBPNN)的映射特性作了详尽的分析,最后,使用实测的飞机目标数据验证,该模型用作模式分类器十分有效的。 相似文献
10.
论文针对Windows下信息获取的特点,探讨了一种将Windows入侵检测信息向黑客特征映射的归一化方法,并利用神经网络进行推理,解决Windows入侵检测信息来自不同层面不好关联的问题,同时实现入侵检测的并行推理和不确定性推理。 相似文献
11.
12.
基于云模型和BP神经网络的入侵检测 总被引:1,自引:0,他引:1
云模型是进行定性定量转换的有效工具,正态云模型通过期望、熵和超熵构成特定结构发生器,这种特定结构使得正态云模型更具有普遍适用性,更简单、直接地完成了定性与定量之间的相互转换过程.结合 BP 网络局部精确搜索的特性,提出一种基于云模型与 BP 网络的入侵检测方法,将云模型和 BP算法有机结合.通过 KDD99 CUP 数... 相似文献
13.
14.
通过分析当前运用较多的入侵检测模型的缺陷,提出了一种基于样条权函数神经网络的新型入侵检测系统模型。网络拓扑结构简单,网络训练所需要的神经元个数与样本个数无关。训练后的权函数由三次样条函数构成,而不是传统方法中的常数。该模型克服了传统入侵检测系统所存在的局部极小、收敛速度慢、初值敏感性等问题。 相似文献
15.
朱守业 《计算机工程与应用》2009,45(18):123-125
提出基于Bagging算法集成BP神经网络的入侵检测方法。采用BP神经网络为分类器,以用户的网络连接行为为特征进行检测,为进一步提高BP神经网络的分类性能,采用Bagging算法对BP神经网络分类器进行加权投票。实验表明,提出的方法具有良好的检测性能。 相似文献
16.
针对高速公路事件检测这一非线性分类问题,提出一种基于概率神经网络的事件检测方法。阐述了概率神经网络的结构与训练算法,分析了事件对交通流的影响规律,并合理地选取了概率神经网络的输入量,用高速公路管理部门提供的样本数据进行了仿真研究。仿真实验表明,基于概率神经网络的事件检测方法具有学习速度快、泛化能力好、检测准确率高等优点,具有良好的应用前景。 相似文献
17.
入侵检测技术是提高网络安全的重要手段之一,旨在利用分层神经网络解决入侵检测问题。针对入侵检测研究的通用审计数据集,首先将数据进行预处理以便运算;其次利用RBF网络实现粗检测;再次利用Elman BP网络进行细检测,从而实现分层神经网络的入侵检测;最后在MATLAB平台下进行仿真实验,仿真结果表明,分层神经网络结构在入侵检测中体现出良好的特性。 相似文献
18.
提出了一种基于后向传播神经网络和特征选择的入侵检测模型。通过使用该模型对经过特征提取后的攻击数据的训练学习,可以有效地识别各种入侵。在经典的KDD 1999数据集上的测试说明:该模型与传统的入侵检测模型相比,能够轻便、高效地对攻击模式进行训练学习,从而正确有效地检测网络攻击。 相似文献
19.
提出一种新颖的基于boosting RBF神经网络的入侵检测方法。将模糊聚类和神经网络技术相结合,提出基于改进的FCM算法和OLS算法相结合的FORBF算法,为了提高RBF神经网络的泛化能力,采用Boosting方法,进行网络集成。以“KDD Cup 1999 Data”网络连接数据集训练神经网络并仿真实验,得到了较高的检测率和较低的误警率。 相似文献
20.
基于自适应进化神经网络算法的入侵检测 总被引:1,自引:0,他引:1
针对目前多数入侵检测系统的低检测率问题,提出一种自适应进化神经网络算法AENNA。基于遗传算法和BP神经网络算法,利用模拟退火算法的概率突跳和局部搜索强的特性对遗传算法进行改进,采用双种群策略的遗传进化规则实现BP神经网络权值和结构的双重优化;通过对遗传算法的交叉算子与变异算子的改进,设计一种自适应的神经网络训练方法。实验结果表明,基于AENNA的入侵检测方法能够有效提高系统的检测率并降低误报率。 相似文献