改进的BP网络在入侵检测中的应用

• 作者: 李钢
• 来源期刊: 重庆科技学院学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 网络安全 入侵检测 神经网络
• 年，卷（期）: 2010,（1）
• 所属期刊栏目: 电子信息·计算机
• 页码范围: 157-159,162
• 页数: 4页
• 分类号: TP393
• 字数: 2088字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-1980.2010.01.050

摘要

入侵检测是一种积极主动的安全防护技术,不仅能够检测来自外部的入侵行为,同时也监督内部用户的未授权活动,有着非常广泛的应用前景.而人工神经网络是一种基于大量神经元广泛互联的数学模型,具有自学习、自组织、自适应的特点.将神经网络技术和入侵检测技术相结合,建立了一个基于神经网络的入侵检测系统模型并实现了一个基于BP(Back Propagation)神经网络的入侵检测系统的原形,对原有的误差返向传播算法进行了改进以提高收敛速度,然后对一些实际数据进行了测试和分析,在检测率、漏报率、误报率等方面取得了较好的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李钢		9	25	2.0	4.0