基于遺傳神經網絡的入侵檢測研究

基于遺傳神經網絡的入侵檢測研究

入侵檢測技術是計算機網絡信息安全檢測的重要手段之一,入侵檢測作為一種動態的安全防護技術,提供了對內部攻擊、外部攻擊和誤操作的實時保護,在網絡系統受到危害之前攔截和響應入侵.對計算機網絡數據進行特征提取,提出了采用遺傳算法和神經網絡相結合入侵檢測技術.遺傳算法具有計算簡單、優化效果好的特點.利用遺傳算法來避免BP算法的局部極小點,從而達到均方根誤差全局最小點,也解決了BP算法的收斂慢的問題;同時也解決了單獨利用GA往往不能在短時間內尋找到接近最優解的這一問題.通過計算機實驗驗證了入侵檢測的效果,提高了識別率,使得誤報率和漏報率降低.

作 者： 戴天虹 DAI Tian-hong   作者單位： 東北林業大學機電工程學院,哈爾濱,150040  刊 名： 中國安全科學學報  ISTIC PKU 英文刊名： CHINA SAFETY SCIENCE JOURNAL  年，卷(期)： 2006 16(2)  分類號： X913.2  關鍵詞： 信息安全   入侵檢測   神經網絡   遺傳算法   BP算法(誤差反向傳播算法)  

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