一种基于禁忌神经网络的网络入侵检测模型

• 作者: 邵伯乐
• 来源期刊: 长春师范学院学报：自然科学版
• 学科: 工学
• 关键词: 网络入侵检测 神经网络 禁忌算法 优化
• 年，卷（期）: 2014,（4）
• 页码范围: 47-50
• 页数: 4页
• 分类号: TP393

摘要

随着互联网的发展和普及,传统网络入侵防范方法如防火墙、数据加密等已经很难保证系统和网络资源的安全。为此,本文设计了基于改进禁忌算法和神经网络的网络入侵检测方法。首先建立三层的BP神经网络模型用于实现入侵检测。然后通过BP反向传播算法获取网络的权值和阀值等参数,并设计了一种基于双禁忌表的改进禁忌优化算法,采用此改进的禁忌优化算法对BP算法优化得到的权值和阀值进行进一步寻优。最后,将禁忌算法优化后的神经网络用于网络入侵检测。仿真实验表明,此方法能够有效地实现网络入侵检测,具有较快的收敛速度和较高的检测率,是一种适合网络入侵检测的可行方法。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邵伯乐	亳州职业技术学院网络中心	14	13	2.0	3.0