一种提高云计算环境下检测入侵者速度和正确率的新方法

阿淑芳; 刘宁宁; 余桂莲; 余桂希; 余生晨

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云计算环境要求入侵检测系统(IDS)极其快速和准确,用于云计算的智能型IDS——反向传播神经元网络(BPNN)经常出现"泛化问题",即BPNN无解或总误差函数不能收敛于全局最小值.泛化问题降低了BPNN的识别速度和正确率.为了解决该问题,提出两种解决方法.第一种是剔除相关性大的那些特征,保留相关性较小或互相独立的重要特征,以便减少特征数量.第二种是综合利用遗传算法(GA)和最速下降法(梯度法)的优点,降低BPNN的泛化性.用GA求出BPNN全局最优解的近似值,把该近似值作为最速下降法的初始值,进行迭代,最终求得BPNN全局最优解的精确值.仿真实验表明给出的方法是有效的且能够解决BPNN的"泛化问题",同时能够提高BPNN识别入侵者的速度和正确率.

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来源
《计算机应用与软件》 |2021年第4期|311-317|共7页
作者
阿淑芳; 刘宁宁; 余桂莲; 余桂希; 余生晨;
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作者单位

邢台学院河北邢台054001;

邢台学院河北邢台054001;

固原市原州区第五中学宁夏固原756000;

宁夏海原县职业中学宁夏中卫756100;

华北科技学院计算机学院北京065201;

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正文语种 chi
中图分类 TP311.08;
关键词
云计算; 入侵检测系统; 泛化问题; 梯度法; 反向传播神经元网络;

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