文档介绍：基于改进腞神经网络入侵检测方法研究硕士学位论文让簋扭廑旦挂苤熬援学科专业指导教师塞杰曦邵洪涛论文答辩日期生垦皇谟枞掌塞玲熬攫:到缉坐副教援分类号生§旦旦答辩委员会主席王洼逮教援论文评圈人密级
夯知氏’日期:A甩¨日沓嵩涛电子邮箱啦贸閚广西大学学位论文原创性和使用授权声明本人声明所呈交的论文,是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除已特别加以标注和致谢的地方外,论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的研究成果,也不包含本人或他人为获得广西大究工作所做的贡献均已在论文中作了明确说明。本人在导师指导下所完成的学位论文及相关的职务作品,知识产权归属广西大学。本人授权广西大学拥有学位论文的部分使用权,即:学校有权保存并向国家有关部门或机构送交学位论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅,可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索和传播,可以采用影印、缩印或其它复制手段保存、汇编学位论文。本学位论文属于:朐谝陨舷嘤Ψ娇蚰诖颉啊獭指导教师签名学或其它单位的学位而使用过的材料。与我一同鞯耐露员韭畚牡难口保密,在年解密后适用授权。口不保密。论文作者签名作者联系电话日期
基于改进腞神经网络入侵检测方法研究摘要随着和的迅速发展,网络的应用也随之增多,但是系统和网络信息遭到入侵攻击的威胁也越来越严重,再加上当今攻击者的知识曰复杂化,致使传统的安全技术方法已经无法跟上网络安全需要的步伐,从而使网络信息和系统的安全问题变得越来越严重。入侵检测系统逐渐演变成一种主动的网络安全防卫技术之一,它有效地弥补了传统安全技术的不足。特别是在近几年,狣,简称,的研究取得了较大的进展。但在网络攻击方式不断更新变化的情况下,传统的通过特征比对检测入侵行为的缺点逐渐暴露出来,尤其是在面对未知攻击形式、攻击类型日趋复杂多变以及网络的结构也不断更虺疲珹梢院芎玫亟饩鲆陨衔侍狻近年来,经网络虺疲域。诸如系统辨识、分类、信号处理和函数逼近等方面得到了成功应用。但是在窬缃猩杓频氖焙颍琑有三个非常重要的参数ㄖ祅趋成熟、黑客技术水平的不断提高以及攻击者所采氖侄我踩涨鞫嘌新升级时,其既不能自适应以上环境的变化,、自适应以及联想记忆等性能的人工神经网络一直是相关专家学者重点研究的一种人工神经网络,并且它在很多领中心突韔绻堑某踔笛∪〉牟磺〉保敲淳腿菀自斐蒖神经网络陷入局部最优、收敛慢、精度低等问题,而具有较强的全局优化性能的粒
子群优化,简称,算法可以很好的解决这些问题。为了进一步提高窬绲男阅芎腿肭旨觳庀低车募觳饴剩文研究的主要内容如下:岢鲆恢侄嗖呗愿慕鳳算法,该算法是在惴ǖ幕上,首先采用自适应策略对惯性权重进行调整,解决惴ǘ苑窍咝晕侍优化能力低这一问题:其次根据群体适应度方差来判断惴ㄊ欠癯錾骸最优解做极值扰动。并通过仿真实验验诈算法的性能。=徊教岣逺学习算法的收敛速度和精度,提出一种基于的馧缢惴ǎ盟惴ㄔ谟眉蹙劾嗨惴ㄈ范≧隐含层节点个数的基础上,把算法和梯度下降法相结合对牟问直鸾全局优化和局部优化。并通过对多项式进行仿真实验来验证该算法的性能。A颂岣呷肭旨觳庀低车募觳饴剩岢鲆恢只贗窬入侵检测模型。为验证该模型的性能,本文把数据集作为实验数据,对其进行属性提取、数据变化及规范化处理后,将它们作的输入数据,采用对该模型进行仿真实验。实验结果表明,该方法提高了入侵检测系统的检测率,并具有良好的效率和可伸缩性。关键词;入侵检测粒子群算法蹙劾嗨惴ㄌ荻认陆捣熟收敛”现象;最后再引入变异算子,若发生“早熟收敛”则对群体粒子的
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