基于特征优化和BP神经网络的入侵检测方法

摘要：

为提高网络入侵检测率,提出一个集特征优化和人工神经网络于一体的网络入侵识别发现框架AS-BP.引入SMOTE技术和随机采样技术对数据进行平衡约简处理,解决数据不平衡问题,利用集成方法对网络入侵数据进行重要特征提取,降低数据处理维度,通过优化BP神经网络算法,对网络入侵数据进行判断完成分类.实验结果表明,该方法克服了传统BP神经网络建模时间过长的问题,在不降低其它攻击类型检测率的同时,提高U2R和R2L的检测率,克服了数据集中少数类数据量过少导致的少数类检测率低的问题.将实验结果与其它分类方法进行比较,验证了该方法的准确率、精确率和召回率优于其它方法.

关键词：入侵检测;SMOTE技术;随机采样技术;集成方法;BP神经网络

所属期刊栏目：42

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：2019年辽宁省科学技术基金项目自然基金指导计划2019-ZD-0270

在线出版日期：2021-11-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：2755-2761