办公自动化（学术版）
辦公自動化（學術版）
판공자동화（학술판）
Office Automation
2015年
6期
45-48
,共4页
遗传算法%神经网络%入侵检测%数据包
遺傳算法%神經網絡%入侵檢測%數據包
유전산법%신경망락%입침검측%수거포
Genetic algorithm%Neural network%Intrusion detection%Data packet
传统的神经网络入侵检测方法存在学习效率低，收敛慢，同时容易陷入局部最小值等问题。本文提出了一种基于改进的遗传算法和神经网络的入侵检测方法，遗传算法的引入能克服神经网络入侵检测方法的缺陷。入侵检测系统通过从网络中捕获数据，经过数据包解析和特征提取后，由遗传算法和神经网络检测引擎对结果进行判断。通过实验测试表明，该入侵检测方法提高了检测率，能有效地提高了网络的安全性。
傳統的神經網絡入侵檢測方法存在學習效率低，收斂慢，同時容易陷入跼部最小值等問題。本文提齣瞭一種基于改進的遺傳算法和神經網絡的入侵檢測方法，遺傳算法的引入能剋服神經網絡入侵檢測方法的缺陷。入侵檢測繫統通過從網絡中捕穫數據，經過數據包解析和特徵提取後，由遺傳算法和神經網絡檢測引擎對結果進行判斷。通過實驗測試錶明，該入侵檢測方法提高瞭檢測率，能有效地提高瞭網絡的安全性。
전통적신경망락입침검측방법존재학습효솔저，수렴만，동시용역함입국부최소치등문제。본문제출료일충기우개진적유전산법화신경망락적입침검측방법，유전산법적인입능극복신경망락입침검측방법적결함。입침검측계통통과종망락중포획수거，경과수거포해석화특정제취후，유유전산법화신경망락검측인경대결과진행판단。통과실험측시표명，해입침검측방법제고료검측솔，능유효지제고료망락적안전성。
The traditional neural network intrusion detection methods exist problem,such as study with low efficiency, slow convergence,and easy to fall into local minimum. This paper presents a method based on improved genetic algo-rithm and neural network intrusion detection methods,the application of the genetic algorithm can overcome the defects of neural network intrusion detection method. Intrusion detection system through the network data capture,after a data packet analysis and feature extraction,by genetic algorithm and neural network detection engine the results are judged. Experiments show that the intrusion detection method can improve the detection rate,and can effectively improve net-work safety.
