文档介绍：基于改进神经网络的网络入侵检测
刘建
东莞理工学校
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摘    要:
随着计算机网络的高速发展, 从20世纪90年代初至今的几十年中, 网络安全问题日渐突出, 计算机信息的安全和防御受到严重影响。传统非神经网络入侵检测包含着效率低、误差较大和收敛速度慢等问题。采用改进的遗传算法来使神经网络权值与BP算法结合, 能够满足入侵检测分类识别的需求, 利用给定的动态神经网络系统构建相应的网络入侵检测系统, 能适应不同类型的入侵检测, 有效地提高了网络的安全性。
关键词:
改进神经网络; 网络入侵检测; 遗传算法;
作者简介:刘建(1979-) , 男, 汉族, 广东东莞人, 软件工程硕士, 计算机讲师, 主要研究方向:计算机。
Network Intrusion Detection Based on Improved works
LIU Jian
Abstract:
With the rapid development work, in the past decades from the beginning of the 1990 s to the present, the problem work security has e increasingly prominent, and the security and defense puter information have been seriously affected. Traditional non-work intrusion detection includes problems such as low efficiency, large error and slow convergence rate. The improved ic algorithm is used bine the weights of work with BP algorithm, which can meet the needs of intrusion detection classification and recognition, and construct the work intrusion detection system using the given dynamic work system. This adapts to different types of intrusion detection and effecti
vely improves the security of work.
Keyword:
improved work; network intrusion detection; ic algorithm;
引言
社会信息化进程不断提高的今天, 在享受计算机带来的众多便利时, 网络安全问题也不容忽视[1]。被动的网络入侵检测和防御机制已经无法满足现在网络的需求, 基于改进神经网络的动态化网络入侵检测, 在信息爆炸的时代中, 日益成为网络安全领域的重要技术手段。传统基于规则的入侵检测技术在管理和