基于遗传神经网络的入侵检测研究

编号 zgly0000394094

文献类型 期刊论文

文献题名 基于遗传神经网络的入侵检测研究

作者 戴天虹 

作者单位 东北林业大学机电工程学院 

母体文献 中国安全科学学报 

年卷期 2006,16(2)

页码 103-108

年份 2006 

分类号 X913.2 

关键词 信息安全  入侵检测  神经网络  遗传算法  BP算法(误差反向传播算法) 

文摘内容 入侵检测技术是计算机网络信息安全检测的重要手段之一, 入侵检测作为一种动态的安全防护技术, 提供了对内部攻击、外部攻击和误操作的实时保护, 在网络系统受到危害之前拦截和响应入侵。对计算机网络数据进行特征提取, 提出了采用遗传算法和神经网络相结合入侵检测技术。遗传算法具有计算简单、优化效果好的特点。利用遗传算法来避免BP算法的局部极小点, 从而达到均方根误差全局最小点, 也解决了BP算法的收敛慢的问题; 同时也解决了单独利用GA往往不能在短时间内寻找到接近最优解的这一问题。通过计算机实验验证了入侵检测的效果, 提高了识别率, 使得误报率和漏报率降低。