基于遗传神经网络的入侵检测方法研究

鲁红英; 罗俊松; 肖思和; 丁照宇

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基于遗传神经网络的入侵检测方法研究

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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.作者提出了一个基于遗传神经网络的入侵检测方法,采用遗传算法和BP神经网络相结合的方法遗传神经网络应用于入侵检测系统中,解决了传统的BP算法的收敛速度慢、易陷入局部最小点的问题.研究表明,该方法效果良好,学习速度快,分类准确率高.

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来源
《成都理工大学学报（自然科学版）》 |2005年第4期|419-422|共4页
作者
鲁红英; 罗俊松; 肖思和; 丁照宇;
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作者单位

成都理工大学网络教育学院,成都,610059;

成都理工大学网络教育学院,成都,610059;

成都理工大学网络教育学院,成都,610059;

成都理工大学网络教育学院,成都,610059;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
入侵检测; 遗传算法; 遗传神经网络;

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