基于改进BP神经网络的网络入侵检测研究.docx

基于改进BP神经网络的网络入侵检测研究
基于改进BP神经网络的网络入侵检测研究
摘要：
随着互联网的迅速发展，网络安全问题日益突出。网络入侵作为一种常见的安全威胁形式，给网络信息系统的安全运行带来了严重的威胁。因此，在网络中进行入侵检测变得尤为重要。本文针对传统的BP神经网络方法存在的缺点进行改进，通过优化网络结构和改进BP算法的方式，提高了网络入侵检测的准确性和效率。
关键词：BP神经网络，入侵检测，网络安全，优化方法
1.引言
随着互联网的普及和信息技术的迅猛发展，网络已经成为人们生活和工作中必不可少的一部分。然而，网络环境的开放性和复杂性使得网络系统容易受到各种恶意攻击和入侵行为的威胁。网络入侵不仅会造成网络信息的泄露和丢失，还会破坏网络系统的正常运行，给企业和个人带来不可估量的损失。因此，网络入侵检测成为网络安全领域的重要议题。
2.相关工作
过去的研究大多采用BP神经网络来进行入侵检测，但是传统的BP神经网络存在着训练时间长、易陷入局部极小值和对输入数据敏感的问题。
3.改进的BP神经网络入侵检测方法
本文针对传统BP神经网络方法存在的问题，提出了一种改进的BP神经网络入侵检测方法。首先，对BP神经网络的网络结构进行优化，减少网络参数数量，提高网络的训练和运行效率。其次，采用改进的BP算法，如改进的梯度下降算法和自适应学习率算法，解决传统BP算法易陷入局部极小值的问题。最后，引入正则化项和交叉验证方法来避免过拟合现象的发生，提高入侵检测的准确性和泛化能力。
4.实验与结果分析
本文基于KDDCUP99数据集进行实验，比较了传统BP神经网络和改进的BP神经网络在网络入侵检测方面的性能差异。实验结果表明，改进的BP神经网络方法在准确性和效率方面都优于传统方法。
5.讨论与展望
本文提出的改进BP神经网络入侵检测方法在实验中取得了较好的效果。然而，仍有一些问题需要进一步研究和解决。例如，如何进一步提高网络入侵检测的准确性和效率，如何应对新型入侵行为和网络攻击等。
结论
本文针对网络入侵检测的需求，提出了一种基于改进BP神经网络的入侵检测方法。实验证明，该方法较传统BP神经网络具有更好的准确性和效率。然而，网络入侵技术不断发展，入侵行为复杂多变，需要进一步优化和改进网络入侵检测方法，以应对不断增长的网络安全挑战。
参考文献：
[1]DenningDE.Anintrusion-detectionmodel[J].IEEETransactionsonSoftwareEngineering,1987,SE-13(2):222-232.
[2]LeeW,StolfoSJ,MokKW.Adataminingframeworkforbuildingintrusiondetectionmodels[C]//ProceedingsofIEEESymposiumonSecurityandPrivacy,Oakland,CA,1999.
[3]KarnikAP,TripathyA.Acluster-basedapproachforimprovingtheefficiencyofnetworkintrusiondetectionsystem[C]//ProceedingsofInternationalConferenceonMachineIntelligenceandResearchAdvancement(ICMIRA),2016:1-5.
[4]吴志强,唐世光,罗立民,等.一种基于神经网络的网络入侵检测与跟踪方法[J].计算机工程与应用,2017,53(2):97-100.
[5]黎春江,刘世荣,周德良.一种基于改进BP神经网络的入侵检测方法[J].电子设计工程,2014(1):59-62.