基于遗传神经网络的入侵检测方法研究

• 作者: 丁照宇 罗俊松 肖思和 鲁红英
• 来源期刊: 成都理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 入侵检测 遗传算法 遗传神经网络
• 年，卷（期）: 2005,（4）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与技术
• 页码范围: 419-422
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 字数: 3146字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-9727.2005.04.018

摘要

入侵检测作为一种动态的安全防护技术,提供了对内部攻击、外部攻击和误操作的实时保护.作者提出了一个基于遗传神经网络的入侵检测方法,采用遗传算法和BP神经网络相结合的方法遗传神经网络应用于入侵检测系统中,解决了传统的BP算法的收敛速度慢、易陷入局部最小点的问题.研究表明,该方法效果良好,学习速度快,分类准确率高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	丁照宇	成都理工大学网络教育学院	21	127	6.0	10.0
2	罗俊松	成都理工大学网络教育学院	15	88	6.0	9.0
3	肖思和	成都理工大学网络教育学院	29	251	8.0	15.0
4	鲁红英	成都理工大学网络教育学院	28	236	9.0	14.0