神经网络在网络入侵检测中的应用研究

摘要：

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.

关键词：神经网络、入侵检测、遗传算法

所属期刊栏目：27

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2011-04-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：152-155