A COMPUTER NETWORK INTRUSION DETECTION TECHNOLOGY BASED ON IMPROVED NEURAL NETWORK ALGORITHM

R. X. Liu

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A COMPUTER NETWORK INTRUSION DETECTION TECHNOLOGY BASED ON IMPROVED NEURAL NETWORK ALGORITHM

机译：一种基于改进神经网络算法的计算机网络入侵检测技术

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In order to resist the network malicious attack, Back-Propagation (BP) neural network was improved by particle swarm optimization (PSO) algorithm. Then the simulation analysis was carried out in the MATLAB software. The results showed that the improved BP algorithm converged faster and the error was smaller when training the algorithm; compared with BP, PSO-BP had higher accuracy and precision and lower false positive rate, and it also had better detection performance when the size of training samples was small. In summary, PSO-BP can be used for the detection of network intrusion threats.

机译：为了抵抗网络恶意攻击，通过粒子群优化（PSO）算法改善了回波传播（BP）神经网络。然后在MATLAB软件中进行仿真分析。结果表明，当训练算法时，改进的BP算法融合得更快，误差较小;与BP相比，PSO-BP具有更高的准确性和精度，较低的假阳性率，并且当训练样本的大小很小时它也具有更好的检测性能。总之，PSO-BP可用于检测网络入侵威胁。

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来源
《Telecommunications and Radio Engineering》 |2020年第7期|593-601|共9页
作者
R. X. Liu;
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作者单位

Bozhou University;

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收录信息美国《工程索引》(EI);
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
back-propagation neural network; particle swarm optimization; network security; detection algorithm;

机译：背传播神经网络;粒子群优化;网络安全;检测算法;

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