基于AFSA-BPNN的网络入侵检测模型

岳小冰

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基于AFSA-BPNN的网络入侵检测模型

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为了提高网络入侵检测的效果,针对BP算法收敛速度慢、易陷入局部极值等难题,提出一种基于人工鱼群算法优化BP神经网络的网络入侵检测模型.该模型在基本BP算法的误差反向传播的基础上,采用人工鱼群算法对BP网络的权值和阀值的调整,不仅充分利用了人工鱼群算法的全局寻优性,同时保持了BP算法的反向传播特点,最后,利用建立网络入侵检测模型.采用KDD CUP 99数据集进行仿真实验,结果表明,模型提高了网络入侵检测正确率,而且执行效率可以满足网络安全实际应用要求.

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来源
《微型电脑应用》 |2016年第8期|30-32|共3页
作者
岳小冰;
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作者单位

河南工业职业技术学院;

电子信息工程系南阳;

473000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
入侵检测; 神经网络参数; 人工鱼群算法; 仿真测试;

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