基于遗传神经网络的入侵检测研究

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摘要：入侵检测技术是计算机网络信息安全检测的重要手段之一，入侵检测作为一种动态的安全防护技术，提供了对内部攻击、外部攻击和误操作的实时保护，在网络系统受到危害之前拦截和响应入侵。对计算机网络数据进行特征提取，提出了采用遗传算法和神经网络相结合入侵检测技术。遗传算法具有计算简单、优化效果好的特点。利用遗传算法来避免BP算法的局部极小点，从而达到均方根误差全局最小点，也解决了BP算法的收敛慢的问题；同时也解决了单独利用GA往往不能在短时间内寻找到接近最优解的这一问题。通过计算机实验验证了入侵检测的效果，提高了识别率，使得误报率和漏报率降低。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/97423X/200602/21323779.html

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关键词：神经网络 入侵检测 神经网 计算机网络 均方根误差 信息安全 入侵检测 神经网络 遗传算法