基于BP神经网络的入侵检测算法

• 作者: 胡明霞
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: BP神经网络 算法优化 入侵检测 漏报率 误报率
• 年，卷（期）: 2012,（6）
• 所属期刊栏目: 安全技术
• 页码范围: 148-150
• 分类号: TP319
• 字数: 2584字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2012.06.048

摘要

为解决传统入侵检测算法存在的高漏报率及高误报率问题,结合BP神经网络算法的优点,提出一种采用遗传算法来优化BP神经网络算法的入侵检测算法.该算法通过遗传算法找到BP神经网络的最适合权值,采用优化的BP神经网络对网络入侵数据进行学习和检测,解决直接使用BP学习造成的训练样本数量过大而难以收敛的问题,同时缩短样本训练时间,提高BP神经网络分类正确率.仿真 实验结果表明,与传统网络入侵检测算法相比,该算法的训练样本时间更短,具有较好的识别率和检测率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡明霞	华南师范大学增城学院	5	79	2.0	5.0