AFSA-BPNN在网络安全中的应用研究

刘春

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为了有效地检测网络入侵行为,提出一种人工鱼群（AFSA）算法优化BP神经网络（BPNN）入侵检测模型。首先将BP神经网络的权值和阈值编码为AFSA的人工鱼状态,然后通过人工鱼群觅食、聚群、追尾等行为,对BP神经网络的参数进行优化,寻找到BP神经网络的最优参数,最后利用建立的最优BP神经网络模型,对网络入侵行为进行检测。在Windows XP操作系统,Matlab 2012平台上,采用KDD CUP 99数据集仿真测试,相对于传统的BP神经网络模型,本文模型可以显著提高网络入侵检测正确率,有着更加广泛的应用前景。

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来源
《智能计算机与应用》 |2015年第3期|P.84-87|共4页
作者
刘春;
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作者单位

四川建筑职业技术学院网络管理中心,四川德阳618000;

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原文格式 PDF
正文语种 CHI
中图分类计算机网络;
关键词
网络入侵; 神经网络; 参数优化; 人工鱼群算法;

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