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基于PCA的PSO-BP入侵检测研究  
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【英文篇名】 Research on network intrusion detection based on PCA PSO-BP
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【作者】 刘珊珊; 谢晓尧; 景凤宣; 徐洋; 张帅; 汪自旺;
【英文作者】 Liu Shanshan; Xie Xiaoyao; Jing Fengxuan; Xu Yang; Zhang Shuai; Wang Ziwang; College of Big Data & Information Engineering; Guizhou University; Key Laboratory of Information & Computing Science of Guizhou Province; Guizhou Normal University;
【作者单位】 贵州大学大数据与信息工程学院; 贵州师范大学贵州省信息与计算科学重点实验室;
【文献出处】 计算机应用研究 , Application Research of Computers, 编辑部邮箱 2016年 09期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 主成分分析; 粒子群优化; BP神经网络; 入侵检测;
【英文关键词】 PCA; particle swarm optimization(PSO); back propagation neural network; intrusion detection;
【摘要】 为了提高入侵检测系统的检测率、实时性及降低误报率,提出一种基于主成分分析方法(PCA)的变惯性因子粒子群算法(PSO)优化BP神经网络算法。该方法结合了PCA理论、BP局部搜索和PSO的全局寻优能力,在数据预处理中,通过主成分分析方法进行特征提取,作为BP网络的输入量。在反复训练学习过程中,通过变惯性因子粒子群算法优化BP神经网络的权值和阈值,达到训练误差精度范围内,将优化过的BP网络用于入侵检测。通过实验分析和比较,该算法提高了入侵检测的正确率、泛化能力和实时性,降低了误报率和漏报率,加快了收敛速度,迭代次数少,有一定的研究意义。
【英文摘要】 Aiming at improving the accuracy and real-time property and deducing the false alarm rate in network intrusion detection,this paper proposed a BP network learning algorithm based on PCA and the changed inertia PSO. This method combined the advantage of the PCA theory and the global optimization of PSO and local accurate searching of BP,selected feature by PCA in data processing as the inputs of BP network. It trained BP weights and bias by changed inertia PSO,got BP network at the training error within the ...
【基金】 国家自然科学基金重点资助项目(2011BAH14B04); 贵州省基础研究重大资助项目(黔科合JZ字[2014]2001号); 中央财政支持地方发展高校基金资助项目(黔财教2012118)
【更新日期】 2016-09-14
【分类号】 TP393.08
【正文快照】 550001)0引言随着网络应用的普及和网络安全事件频发,信息安全已经关系到国家安全。及时、有效地发现各类入侵行为至关重要。现有的入侵检测技术分为误用检测和异常检测,从网络关键节点处收集信息,从中发现是否有违反安全策略或遭到攻击的行为。将入侵检测问题作为分类问题处理

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