基于自适应进化神经网络算法的入侵检测

• 作者: 杨宏宇 谢丽霞 赵明瑞
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 遗传算法 神经网络算法 模拟退火算法 入侵检测
• 年，卷（期）: 2014,（8）
• 页码范围: 1469-1475
• 页数: 7页
• 分类号: TP393.08
• 字数: 6151字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2014.08.008

摘要

针对目前多数入侵检测系统的低检测率问题,提出一种自适应进化神经网络算法AENNA.基于遗传算法和BP神经网络算法,利用模拟退火算法的概率突跳和局部搜索强的特性对遗传算法进行改进,采用双种群策略的遗传进化规则实现BP神经网络权值和结构的双重优化;通过对遗传算法的交叉算子与变异算子的改进,设计一种自适应的神经网络训练方法.实验结果表明,基于AENNA的入侵检测方法能够有效提高系统的检测率并降低误报率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨宏宇	中国民航大学计算机科学与技术学院	76	504	13.0	19.0
2	谢丽霞	中国民航大学计算机科学与技术学院	51	415	11.0	19.0
3	赵明瑞	中国民航大学计算机科学与技术学院	1	16	1.0	1.0