Design of Intrusion Detection System Based on Improved ABC_elite and BP Neural Networks

Duan Letian; Han Dezhi; Tian Qiuting

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Design of Intrusion Detection System Based on Improved ABC_elite and BP Neural Networks

机译：基于改进的ABC_ELITE和BP神经网络的入侵检测系统设计

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Intrusion detection is a hot topic in network security. This paper proposes an intrusion detection method based on improved artificial bee colony algorithm with elite-guided search equations (IABC_elite) and Backprogation (BP) neural networks. The IABC_elite algorithm is based on the depth first search framework and the elite-guided search equations, which enhance the exploitation ability of artificial bee colony algorithm and accelerate the convergence. The IABC_elite algorithm is used to optimize the initial weight and threshold value of the BP neural networks, avoiding the BP neural networks falling into a local optimum during the training process and improving the training speed. In this paper, the BP neural networks optimized by IABC_elite algorithm is applied to intrusion detection. The simulation on the NSL-KDD dataset shows that the intrusion detection system based on the IABC_elite algorithm and the BP neural networks has good classification and high intrusion detection ability.

机译：入侵检测是网络安全中的热门话题。本文提出了一种基于改进的人工蜂菌落算法的入侵检测方法，具有精英引导的搜索方程（IABC_ELITE）和备用（BP）神经网络。 IABC_ELITE算法基于深度第一搜索框架和精英引导的搜索方程，增强了人造群落算法的开发能力并加速了收敛性。 IABC_ELITE算法用于优化BP神经网络的初始重量和阈值，避免了培训过程中落入本地最佳的BP神经网络并提高训练速度。本文通过IABC_ELITE算法优化的BP神经网络应用于入侵检测。 NSL-KDD数据集上的仿真显示了基于IABC_ELITE算法的入侵检测系统和BP神经网络具有良好的分类和高入侵检测能力。

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来源
《Annals of the American Thoracic Society》 |2019年第3期|共23页
作者
Duan Letian; Han Dezhi; Tian Qiuting;
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作者单位

Shanghai Maritime Univ Coll Informat Engn Shanghai 201306 Peoples R China;

Shanghai Maritime Univ Coll Informat Engn Shanghai 201306 Peoples R China;

Shanghai Maritime Univ Coll Informat Engn Shanghai 201306 Peoples R China;

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类呼吸系及胸部疾病;
关键词
Intrusion Detection; Machine Learning; BP Neural Networks; Improved ABC_elite;

机译：入侵检测;机器学习;BP神经网络;改进的ABC_ELITE;

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