基于改进神经网络的网络入侵检测.pdf

在网络安全领域，网络入侵检测是一项至关重要的任务，随着计算机网络的飞速发展，其重要性日益凸显。传统的非神经网络入侵检测方法如基于规则的方法，面临着效率低下、误报率高以及收敛速度慢等挑战。针对这些问题，本文探讨了一种基于改进神经网络的网络入侵检测技术，该技术结合了遗传算法，旨在提升检测性能和适应性。 传统的BP（Backpropagation）神经网络在处理复杂模式识别时，常常遇到局部最优问题，导致训练效果不理想。为了克服这一局限，研究者们提出了改进的遗传算法来优化神经网络的权重。遗传算法是一种全局优化方法，它模仿生物进化过程，通过选择、交叉和变异等操作来寻找最优解。将其应用到神经网络中，可以增强网络在权重优化上的全局搜索能力，从而提高网络入侵检测系统的准确性和收敛速度。 网络入侵检测系统通常包括以下几个步骤：数据采集、预处理、特征选择、模型构建和检测。系统从网络流量中收集数据，这些数据可能包括连接信息、协议分析结果等。接着，对原始数据进行清洗和转换，以便于后续处理。然后，通过特征选择，提取对入侵检测最有价值的信息，减少冗余和噪声。接下来，构建神经网络模型，利用改进的遗传算法优化权重，使得网络能够有效地学习和区分正常行为和攻击行为。将训练好的模型用于实时监控网络流量，对潜在的入侵行为进行识别和报警。 在本文中，作者刘建提出了一个基于动态神经网络的网络入侵检测系统，该系统能够适应不同类型的入侵检测需求。动态神经网络允许网络结构和参数根据环境变化进行调整，提高了系统的灵活性和鲁棒性。通过实验证明，这种结合遗传算法的改进神经网络能够在保持较高检测率的同时降低误报率，从而提升了网络的安全性。 此外，文章还强调了神经网络在模糊逻辑处理方面的优势，它能够处理不确定性和非线性关系，这对于网络入侵检测中复杂行为的识别非常有利。同时，神经网络的自学习能力使其能够在不断接收新数据的过程中持续优化模型，更好地应对网络环境的变化。 基于改进神经网络的网络入侵检测是当前网络安全研究的一个热点方向，它通过引入遗传算法优化神经网络，提升了入侵检测的效率和准确性。随着深度学习等先进技术的发展，未来的网络入侵检测系统有望变得更加智能和高效，为保障网络信息安全提供更强大的支持。