PCA-BP神经网络入侵检测方法

• 作者: 周来恩 李成海 梁辰
• 来源期刊: 空军工程大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 入侵检测系统 主成分分析 BP神经网络 附加动量法 入侵检测算法
• 年，卷（期）: 2016,（6）
• 所属期刊栏目: 电子?信息?通信
• 页码范围: 93-98
• 页数: 6页
• 分类号: TP393.08
• 字数: 5018字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-3516.2016.06.017

摘要

针对经典BP神经网络在入侵检测应用中收敛速度慢、学习性能不够理想等缺陷，以消除原始数据中的冗余信息、提升入侵检测算法的检测性能为目的，综合采用主成分分析法和附加动量法，提出了一种基于PCA?BP神经网络的入侵检测方法，通过对数据的特征选择和对网络的权值修正，对经典BP神经网络算法进行了拓展和改进。首先对网络数据集进行标准化处理，并对处理后的数据集进行降维处理以确定主分量的特征数，最后将处理完成后的数据集输入到改进的BP神经网络中进行检测。通过在 KDD Cup 1999网络数据集上的大量实验证明，该方法在大部分网络环境，尤其是在训练样本较为充足的网络环境中时，系统模型的收敛性、检测效率和检测准确率上均优于经典BP神经网络方法和半监督入侵检测方法。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李成海	空军工程大学防空反导学院	29	158	7.0	11.0
2	周来恩	空军工程大学防空反导学院	5	39	3.0	5.0
3	梁辰	空军工程大学防空反导学院	3	30	2.0	3.0