改进差分进化算法优化BP神经网络用于入侵检测

为解决BP神经网络应用于入侵检测时检测率较低、训练时间过长的问题,对改进差分进化算法(SAMDE)优化BP神经网络并用于入侵检测的可行性进行研究。该算法引入模拟退火算法(SA)和一种融合DE/rand/1与DE/best/1的变异算子对差分进化算法进行改进以提高其全局寻优能力。用改进后的算法优化BP神经网络权值阈值。通过逐次的迭代训练使BP神经网络收敛,将优化过的BP神经网络用于入侵检测。仿真实验结果显示,优化的BP网络在收敛速度和精度方面有明显提升,用于入侵检测时提高了检测准确率,缩短了训练时间。     

神经网络在网络入侵检测中的应用研究

研究网络安全问题,针对网络受到非法用户入侵,破坏系统的正常工作,传统网络初始权值凭经验确定,易出现初始权值确定不当,导致网络入侵检测准确率低的难题.为了提高网络入侵检测的准确率,提出一种遗传神经网络的网络入侵检测方法.方法把神经网络和遗传算法结合起来,把网络初始权值作为遗传算法的一个种群,把网络检测准确率作为遗传算法的目标函数,通过遗传算法种群的"优胜劣汰"机制搜索到神经网络算法的全局最优初始权值,采用最优权值对网络入侵数据进行检测,得到最优网络入侵检测结果.结果证明,方法学习速度快、检测准确率高、漏报率与误报率低,克服传统网络检测方法不准确的缺陷.     

基于自适应进化神经网络算法的入侵检测

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。     

用神经网络驱动的模糊推理入侵检测方法

提出了神经网络驱动模糊推理的入侵检测方法,利用神经网络的学习能力,对不清楚规则的复杂系统的输入输出特性进行适当的非线性划分,自动形成舰则集和相应的隶属关系,克服了在多维空间上经验性的确定隶属函数的困难。对于神经网络的训练数据,采用人工数据,克服了神经网络监督学习和获取已知输出的训练数据的困难。试验证明,这种技术具有很好的灵敏度和鲁棒性,而且,能够检测出未知的入侵行为。     

基于粗糙集的进化神经网络入侵检测系统研究

针对目前实时入侵检测系统所处理的网络数据具有的非线性和高维的特点,提出基于粗糙集理论的进化神经网络入侵检测方法。对网络中截获的数据,利用粗糙集属性约简方法对其属性集进行约简,得到影响分类精度的重要属性。把约简后形成的训练样本进行数值化和归一化处理,作为神经网络的输入数据,再利用遗传算法较强的宏观搜索能力和全局寻优的特点,优化神经网络权值,并在此基础上进行神经网络学习,从而建立入侵检测系统的优化分析模型。实验结果表明,该算法学习速度快,有效提高了入侵检测系统的检测效率。     

基于神经网络集成的入侵检测研究

提出一种新的基于神经网络集成的入侵检测方法。首先通过有区别地对待不同的训练数据训练神经网络，提高对小类别入侵的检测能力并防止网络训练中的退化现象；然后利用一种新的改进遗传算法优化集成网络的权，提高系统整体性能。理论和实验表明该方法具有较好的检测能力。     

CIPS中基于改进GANN的入侵检测模型

应用在计算机集成过程系统(CIPS)网络中的入侵检测系统误报率和漏报率较高.针对该问题,利用遗传算法的全局寻优能力和神经网络对于非线性映射的强大逼近能力,提出具有自学习和自适应能力、基于遗传算法神经网络(GANN)的入侵检测模型,包括数据采集模块、数据预处理模块、神经网络分析模块和入侵报警模块4个部分.为克服遗传算法易早熟、搜索迟钝的缺点,对GANN的适应度值调整方式进行改进,对遗传算法的参数设定进行优化,并采用改进的遗传算法优化收敛速度慢、易陷入极值的BP神经网络.仿真实验结果表明,该模型使系统的检测率提高至97.11％.     

一种基于粗糙集理论和BP神经网络的入侵检测新方法

针对入侵检测数据存在维数大、冗余度高及噪声数据较多的缺陷,结合粗糙集理论和BP神经网络在数据处理方面的优势,提出了一种入侵检测新方法(RSBP). RSBP利用粗糙集理论进行数据约简时,为得到一组最小相对约简,提出一种基于遗传算法的属性约简算法.将简化的数据集作为BP网络的输入数据,可以简化BP网络的结构、缩短训练时间且提高了BP网络分类准确率.通过实验将RSBP与基于主成分分析(PCA)和BP网络的入侵检测方法(PCABP)做比较,实验结果表明,RSBP的训练时间更短、检测的准确率更高.     

基于遗传算法和神经网络的入侵检测研究

基于神经网络的入侵检测是常见的智能入侵检测方法,能够对网络内部、外部攻击进行防御。将神经网络和遗传算法相结合,采用改进适应度遗传算法优化神经网络。实验结果表明,该方法能够有效的提高系统的检测率,降低误报率。     

基于改进量子遗传算法的入侵检测特征选择

针对入侵检测前必须分析输入散据的特征以及检测中数据维数较高的问题,根据入侵检测的特点,将特征选择问题作为优化问题来考虑,采用量子遗传算法对特征进行选择,充分利用其并行处理及全局搜索能力,提高数据分类质量、降低问题规模、消除冗余属性、加快数据处理速度;在KDD CUP1999数据集上进行实验,结果表明与遗传算法以及粒子群算法相比,该方法可以更有效地精简特征,提高分类质量.     

基于PCA的GABP神经网络入侵检测方法*

为克服BP算法易陷入局部最小的缺点,同时为减少样本数据维数,提出一种基于主成分分析(PCA)的遗传神经网络方法。通过降维和去相关加快收敛速度,采用改进的遗传算法优化神经网络权值,利用自适应学习速率动量梯度下降算法对神经网络进行训练。MATLAB仿真实验结果表明,该方法在准确性和收敛性方面都优于BP算法,应用于入侵检测系统中的检测率和误报率明显优于传统方法。     

遗传禁忌算法优化BP网络用于入侵检测

针对入侵检测系统存在的高漏报率和误报率,提出一种基于遗传禁忌神经网络的入侵检测模型。该模型基于遗传禁忌算法的全局搜索和BP网络局部精确搜索的特性,将遗传禁忌算法和BP算法有机结合,利用遗传禁忌算法优化BP网络初始权重,同时引入小生境技术改进遗传禁忌算法。实验表明,改进的遗传禁忌算法优化BP网络用于入侵检测能提高入侵检测的效率,降低误警率,可在一定程度上提高入侵检测系统的准确率。     

基于拟牛顿算法神经网络的入侵检测系统的研究

近年来,神经网络技术在入侵检测中得到了广泛应用,其中最具代表性的是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。利用人工神经网络可以解决当前其他入侵检测方法中所遇到许多问题,有望成为异常检测中统计方法的替代品,是研制具有学习和适应能力的入侵检测系统重要手段之一。通过抽取部分混合实例以及典型攻击实例进行模式训练、测试后,在BP神经网络优化算法进行对比研究的基础上,利用拟牛顿算法对传统BP算法进行改进,从而提高入侵检测系统的收敛度,检测率。实验分析可得,在一定的训练方法基础上,基于拟牛顿算法优化神经网络和其他几种算法相比,在针对多种攻击类型上检测率有不同程度的提高。     

基于BP神经网络的入侵检测算法

为解决传统入侵检测算法存在的高漏报率及高误报率问题,结合BP神经网络算法的优点,提出一种采用遗传算法来优化BP神经网络算法的入侵检测算法。该算法通过遗传算法找到BP神经网络的最适合权值,采用优化的BP神经网络对网络入侵数据进行学习和检测,解决直接使用BP学习造成的训练样本数量过大而难以收敛的问题,同时缩短样本训练时间,提高BP神经网络分类正确率。仿真实验结果表明,与传统网络入侵检测算法相比,该算法的训练样本时间更短,具有较好的识别率和检测率。     

人工鱼群算法优化神经网络的网络入侵检测

为了提高网络入侵检测率,提出一种人工鱼群算法（AFSA）优化ELM神经网络的网络入侵检测模型。首先将ELM神经网络参数编码成人工鱼的位置,然后利用人工鱼群算法通过模拟鱼群的觅食、聚群及追尾行为找到最优ELM神经网络参数,最后利用最优参数的ELM神经网络建立网络入侵检测模型,并采用KDD CUP 99数据集进行仿真测试。仿真结果表明,模型不仅提高了入侵检测正确率,而且加快了网络入侵检测速度。     

基于PCA的3种改进BP算法性能研究

现有入侵检测系统的效率和准确率较低。为此,提出一种基于主成分分析的特征提取方法。对数据源进行特征降维,将获得的主成分作为BP神经网络的输入数据进行识别。分析原始BP算法存在的问题,研究RPBP、CGBP、LMBP 3种改进BP算法,并进行仿真实验,结果表明,与原始BP算法相比,改进算法收敛速度快,漏报率和误报率低,能有效改善入侵检测的识别效果。     

混沌免疫遗传算法的网络入侵检测模型

为了有效地提高入侵检测系统的检测率并降低误报率,提出采用属性约简方法对高维入侵检测数据进行特征选择,剔除无关的属性输入来提高检测效果,将混沌免疫遗传算法引入神经网络学习过程用以进行入侵检测,与传统BP神经网络检测结果进行比较,实验结果表明,将该方法用于入侵检测是切实可行的。     

一种改进QPSO优化BP网络的入侵检测算法

为了较好克服量子粒子群算法存在早熟收敛的缺点,在分析算法参数和流程的基础上,提出了一种带变异操作的改进量子粒子群优化算法。针对传统BP算法易于陷入局部极小的不足,将改进的算法应用到BP神经网络的学习过程中,修正BP网络的权值和阈值,提高其收敛性能。并将优化的BP神经网络模型应用于入侵检测中,用标准入侵检测数据对基于不同算法的BP网络进行仿真实验比较。实验结果表明,改进后的BP算法迭代次数少,收敛速度有所提高,在一定程度上提高了入侵检测率。