The Development Of Intrusion Detection System Based on Improved BP Neural Network

机译：基于改进BP神经网络的入侵检测系统的开发

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BP neural network is a multilayer feed-forward neural network, it achieved from input to output arbitrary nonlinear mapping, and weights are adjusted by using the back propagation learning algorithm. Intrusion detection systems using the learning ability of neural network to extract the network data profile, and it also can use the neural network has the ability of self learning and parallel processing ability, through the construction of intelligent neural network classifier to identify abnormal, so as to achieve the purpose of detecting intrusion behavior. The paper proposes the development of intrusion detection system based on improved BP neural network. Experimental results show that the proposed algorithm has high efficiency.

机译：BP神经网络是多层前馈神经网络，它从输入到输出任意非线性映射，通过使用后传播学习算法来调整权重。入侵检测系统利用神经网络的学习能力提取网络数据配置文件，它也可以使用神经网络具有自学习和并行处理能力的能力，通过智能神经网络分类器的构建来识别异常，所以达到检测入侵行为的目的。本文提出了基于改进的BP神经网络的入侵检测系统的开发。实验结果表明，该算法具有高效率。

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来源
《International Conference on Advanced Measurement and Test》|2013年||共7页
会议地点
作者
Jinsong Yuan; Yi Wang;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类 TB9-53;
关键词
BP neural network; Intrusion detection system; Networking security;

机译：BP神经网络;入侵检测系统;网络安全;

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