基于神经网络的BP算法研究及在网络入侵检测中的应用

• 作者: 罗俊松
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: BP算法 入侵检测 神经网络 随机优化算子
• 年，卷（期）: 2017,（11）
• 所属期刊栏目: 信息安全
• 页码范围: 91-94
• 页数: 4页
• 分类号: TN915.08-34|TP393.08
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2017.11.024

摘要

通过分析BP神经网络用于检测系统存在的问题,在传统BP算法基础上,采用自动变速率学习法,引入遗忘因子、随机优化算子,并将其用于网络入侵检测系统.仿真实验结果表明,改进的BP神经网络算法用于入侵检测,速度快、易收敛,目标精度0.02很快达到.改进的BP神经网络算法的检测率、漏测率、误报率分别为96.17%,3.83%,4.15%,检测率比未改进的BP算法要高出11.65%,漏测率比未改进的BP算法要低10.66%,误报率比未改进的BP算法要低4.07%,改进算法优越性明显.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	罗俊松	成都理工大学信息科学与技术学院	15	88	6.0	9.0