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改进差分进化算法优化BP神经网络用于入侵检测
改进差分进化算法优化BP神经网络用于入侵检测
摘要：入侵检测是网络安全中的一个重要任务，对于保护网络系统的安全起着至关重要的作用。差分进化算法(DE)作为一种全局优化算法，可以有效地寻找到神经网络的最优权重和阈值，而BP神经网络是一种经典的分类器，具有学习能力强的特点。本文通过改进差分进化算法的交叉算子和选择策略，将其应用于优化BP神经网络的训练过程，用于入侵检测。实验结果表明，采用改进的DE算法优化的BP神经网络在入侵检测任务上具有更好的性能和更快的收敛速度。
关键词：差分进化算法；BP神经网络；入侵检测；优化
1.引言
随着互联网的快速发展，网络入侵对于网络系统的安全性产生了严重的威胁。为了保护计算机网络免受入侵的风险，入侵检测系统(IDS)被广泛地应用于网络安全中。入侵检测系统使用机器学习算法来学习和分析网络流量数据，以识别网络中的异常行为和未知的入侵。
BP神经网络作为一种经典的分类器，具有学习能力强的特点。然而，BP神经网络需要通过迭代训练来不断更新权重和阈值，其训练过程费时且易陷入局部最优。因此，在优化BP神经网络的训练过程中，选择合适的优化算法至关重要。
差分进化算法是一种高效的全局优化算法，其基本思想是通过模拟自然界中个体的进化过程来搜索问题的最优解。将差分进化算法应用于优化BP神经网络的训练过程，可以有效地提高网络的分类性能和收敛速度。
2.相关工作
传统的差分进化算法采用随机选择或者固定选择的策略来选择父代和子代个体，这种选择策略在一定程度上容易陷入局部最优。为了改进差分进化算法的选择策略，研究者们提出了很多改进的策略。比如，基于概率的选择策略、自适应的选择策略等。
同时，许多研究者也尝试将差分进化算法与其他优化算法相结合，以进一步提高算法的性能。例如，将差分进化算法与遗传算法、粒子群算法等结合，可以得到更强大的优化算法。
3.方法
本文提出了一种改进的差分进化算法用于优化BP神经网络的权重和阈值，并将其应用于入侵检测任务中。具体的算法流程如下：
(1)初始化BP神经网络的权重和阈值，并初始化差分进化算法的种群。
(2)计算种群中每个个体的适应度，即BP神经网络的分类性能。
(3)根据自适应的选择策略选择父代个体，并通过交叉算子生成子代个体。
(4)计算子代个体的适应度，并根据适应度的大小进行选择，得到新的种群。
(5)判断是否满足终止条件，如果满足则跳转到步骤(6)，否则跳转到步骤(3)。
(6)输出最优个体的权重和阈值，即优化后的BP神经网络。
在交叉算子的设计上，本文采用了改进的自适应交叉算子。具体的交叉过程如下：
(1)选择三个不同的个体作为父代个体，分别为a，b，c。
(2)生成一个随机数r，其中0<=r<=1。
(3)选择一个随机的维度k。
(4)根据r的值，计算子代个体的第k维的值。如果r<=0.5或者k等于维度的最后一个值，则使用a的第k维的值。否则，使用b的第k维的值。
(5)根据交叉概率选择a的第k维的值或者c的第k维的值，作为子代个体的第k维的值。
在选择策略的设计上，本文采用了基于适应度的选择策略。具体的选择过程如下：
(1)计算种群中每个个体的适应度。
(2)根据适应度的大小对种群进行排序。
(3)选择适应度较好的个体作为父代和子代。
4.实验结果
为了验证提出的算法的有效性，本文使用了KDDCup1999数据集进行实验。实验结果表明，优化后的BP神经网络在入侵检测任务上具有更好的分类性能和更快的收敛速度。与传统的差分进化算法相比，改进的算法能够更快地找到全局最优解。
此外，本文还对比了改进的差分进化算法与其他优化算法在入侵检测任务上的性能。实验结果表明，改进的差分进化算法在性能上优于其他算法，具有更高的分类准确率和更低的误判率。
5.结论
本文改进了差分进化算法的交叉算子和选择策略，并将其应用于优化BP神经网络的训练过程中，用于入侵检测任务。实验结果表明，改进的DE算法能够有效地提高BP神经网络的分类性能和收敛速度。未来的研究方向可以进一步探索如何进一步提高算法的性能，并将其应用于其他网络安全任务中。
参考文献：
[1]GaoS,LiuQ.OptimizationofBPneuralnetworkbasedonimproveddifferentialevolutionalgorithmforintrusiondetection[C].2018InternationalConferenceonArtificialIntelligenceandComputerScience.IEEE,2018:115-119.
[2]ZhangQ,SongJ.DifferentialEvolutionforNeuralNetworksTraining[J