计算机仿真
計算機倣真
계산궤방진
COMPUTER SIMULATION
2010年
12期
152-155
,共4页
神经网络%入侵检测%遗传算法
神經網絡%入侵檢測%遺傳算法
신경망락%입침검측%유전산법
研究网络安全问题,针对网络受到非法用户入侵,破坏系统的正常工作,传统网络初始权值凭经验确定,易出现初始权值确定不当,导致网络入侵检测准确率低的难题.为了提高网络入侵检测的准确率,提出一种遗传神经网络的网络入侵检测方法.方法把神经网络和遗传算法结合起来,把网络初始权值作为遗传算法的一个种群,把网络检测准确率作为遗传算法的目标函数,通过遗传算法种群的"优胜劣汰"机制搜索到神经网络算法的全局最优初始权值,采用最优权值对网络入侵数据进行检测,得到最优网络入侵检测结果.结果证明,方法学习速度快、检测准确率高、漏报率与误报率低,克服传统网络检测方法不准确的缺陷.
研究網絡安全問題,針對網絡受到非法用戶入侵,破壞繫統的正常工作,傳統網絡初始權值憑經驗確定,易齣現初始權值確定不噹,導緻網絡入侵檢測準確率低的難題.為瞭提高網絡入侵檢測的準確率,提齣一種遺傳神經網絡的網絡入侵檢測方法.方法把神經網絡和遺傳算法結閤起來,把網絡初始權值作為遺傳算法的一箇種群,把網絡檢測準確率作為遺傳算法的目標函數,通過遺傳算法種群的"優勝劣汰"機製搜索到神經網絡算法的全跼最優初始權值,採用最優權值對網絡入侵數據進行檢測,得到最優網絡入侵檢測結果.結果證明,方法學習速度快、檢測準確率高、漏報率與誤報率低,剋服傳統網絡檢測方法不準確的缺陷.
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