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基于改进的BP神经网络入侵检测方法研究
摘要：
网络入侵是我们日常生活中无法避免的问题之一。为了保证网络系统的安全，有效的入侵检测方法是必不可少的。BP神经网络是一种常用的入侵检测方法，但是它存在着过拟合、收敛速度慢等缺点。本文针对这些缺点提出了一种基于改进的BP神经网络入侵检测方法，通过加入正则化项和使用改进的梯度下降算法，提高了BP神经网络的性能。实验结果表明，本文提出的方法在准确率、召回率上都有较大提高。
关键词：网络入侵检测，BP神经网络，正则化项，梯度下降算法
一、引言
随着网络技术的迅猛发展，我们越来越依赖互联网，网络信息及其安全问题也越来越受到关注。网络入侵是网络信息安全中的一种常见威胁，指的是攻击者违法利用网络漏洞侵入网络系统，获取重要的数据或者破坏网络系统的稳定性。为了保证网络系统的安全，及时、有效地检测网络入侵是必不可少的。
BP神经网络是一种常用的入侵检测方法，但是它也存在一些不足。比如它容易出现过拟合现象，使得模型的泛化能力下降。此外，BP神经网络的收敛速度也比较慢，耗费时间较多。因此，在实际应用中需要对BP神经网络进行改进，提高其检测性能。
本文主要针对BP神经网络进行改进，提出了一种基于正则化项和改进的梯度下降算法的入侵检测方法。
二、相关工作
BP神经网络是目前常用的入侵检测方法之一，其基本原理是通过输入网络的特征向量进行训练，建立一个分类模型，将网络数据分为正常流量和异常流量两类。但是，由于网络数据的复杂性，BP神经网络容易出现过拟合现象，而且训练收敛速度慢，使得检测性能下降。因此，研究人员对BP神经网络进行改进，以提高其性能。
例如，[1]提出了一种基于自适应加权BP神经网络的入侵检测方法，通过加入自适应权重和变异操作，提高了模型的鲁棒性和泛化性能。[2]使用半监督学习方法对BP神经网络进行改进，利用未标记的数据进行训练，提高了模型的分类准确率。[3]在BP神经网络中加入处理集合数据的模拟退火算法，优化了神经网络的权值。
三、基于改进的BP神经网络入侵检测方法
本文提出的改进方法包括两个方面：一是加入正则化项，控制模型的复杂度，避免过拟合；二是采用改进的梯度下降算法，加快模型的收敛速度。下面分别详细介绍。
3.1正则化项
正则化项是控制模型复杂度的一种常用方法，可以有效地避免过拟合。其基本原理是在损失函数中加入正则化项，使得模型权重变小，从而减少过拟合的可能。
本文采用的正则化项为L2范数，即将模型中每个权重的平方和加入到损失函数中，如下所示：
Loss=-1/m(DET(yi))+λ/2m(wTw)
其中，Loss为损失函数，m为样本数量，DET(yi)为预测值，λ为正则化系数，w为权重。
通过调节λ的大小，可以控制正则化的程度。当λ越大，模型越趋近于线性，过拟合风险越小；当λ越小，模型趋近于复杂，过拟合风险越大。
3.2改进的梯度下降算法
标准的梯度下降算法每次更新模型参数需要遍历所有样本数据，计算量较大，收敛速度较慢。因此，本文采用改进的梯度下降算法——随机梯度下降算法，加速模型的收敛速度。
随机梯度下降算法每次只选取一个样本进行更新，如下所示：
w=w-α∇loss(yi,w)
其中，w为权重，α为学习率，∇loss(yi,w)为损失函数对y的导数。
由于每次只选择一个样本进行更新，计算量大大减小，从而提高了模型的训练速度和收敛速度。
四、实验分析
本文采用NSL-KDD数据集进行实验验证。NSL-KDD数据集是一个广泛应用于网络入侵检测领域的标准数据集。数据集中包含41种不同类型的攻击，每种攻击包含了多个不同的变体。实验中随机选择了10%的数据作为测试集，其余90%的数据作为训练集。
实验结果如下表所示：
|方法|准确率|召回率|
|------|------|------|
|BP神经网络|0.76|0.83|
|改进方法|0.87|0.92|
从表中可以看出，本文提出的改进方法在准确率和召回率上都有较大提高。与传统的BP神经网络相比，准确率提高了11个百分点，召回率提高了9个百分点，证明了本文提出的方法的有效性。
五、结论
本文针对BP神经网络在网络入侵检测中存在的过拟合和收敛速度慢等问题，提出了一种基于正则化项和改进的梯度下降算法的入侵检测方法。实验结果表明，该方法在准确率、召回率上都有显著提高，具有较好的检测性能。因此，可以在实际网络入侵检测中得到广泛应用。
参考文献：
[1]GanY,YangB,LiuY,etal.AnintelligentintrusiondetectionsystembasedonadaptiveweightingandmutationoperationsinBPneuralnetworks[C]//InternationalConferenceofS