本文關(guān)鍵詞：基于GA改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)異常檢測(cè)方法

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【摘要】：考慮到常規(guī)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法容易陷入局部最優(yōu)解,所建立的網(wǎng)絡(luò)遺傳流量檢測(cè)模型檢測(cè)效率低,準(zhǔn)確率不高等問(wèn)題,提出一種改進(jìn)型GA優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,并使用其建立網(wǎng)絡(luò)遺傳流量檢測(cè)模型。常規(guī)遺傳算法在搜索過(guò)程中,往往會(huì)由于出現(xiàn)影響生產(chǎn)適應(yīng)度高的個(gè)體而對(duì)遺傳算法搜索過(guò)程產(chǎn)生影響的現(xiàn)象發(fā)生,因此需要對(duì)常規(guī)遺傳算法進(jìn)行改進(jìn)。使用的方法是通過(guò)混合編碼方式進(jìn)行改進(jìn),同時(shí)對(duì)交叉算子、變異算子、交叉概率以及變異概率等參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化修正。使用KDD CUP99數(shù)據(jù)庫(kù)中的網(wǎng)絡(luò)異常流量數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)研究,研究結(jié)果表明,所提出方法的檢測(cè)性能要明顯優(yōu)于常規(guī)算法,其對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)、權(quán)值以及閾值進(jìn)行同步優(yōu)化,避免了盲目選擇BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)帶來(lái)的問(wèn)題,避免了常規(guī)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)容易陷入局部最優(yōu)解的問(wèn)題。
【作者單位】： 天津電子信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 網(wǎng)絡(luò)異常檢測(cè) BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 遺傳算法 異常流量
【分類號(hào)】：TP183;TP393.06
【正文快照】： 0引言網(wǎng)絡(luò)異常流量類型多樣復(fù)雜,異�？赡軄�(lái)自AlphaAnomaly異常流量、DDos異常流量、Port Scan異常流量、Network Scan異常流量、Worms異常流量以及FlashCrowd異常流量等。在大型Internet供應(yīng)商以及企業(yè)網(wǎng)絡(luò)中對(duì)異常進(jìn)行檢測(cè)具有非常大的難度。常規(guī)異常檢測(cè)具有檢測(cè)率低、誤報(bào)

【相似文獻(xiàn)】

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7 曾U喺，

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