基于RBF神经网络的入侵检测优化算法研究

编号 zgly0000664656

文献类型 期刊论文

文献题名 基于RBF神经网络的入侵检测优化算法研究

学科分类 220.1520;林木遗传学

作者 李新宇  周铁军 

作者单位 中南林业科技大学计算机与信息工程学院 

母体文献 计算机安全 

年卷期 2011(4)

页码 29-32

年份 2011 

分类号 TP393.08 

关键词 入侵检测  RBF神经网络  遗传算法 

文摘内容 入侵检测系统在保障信息安全方面起着重要的作用,对入侵检测系统智能性的研究是当前信息安全领域的研究热点。针对入侵检测系统存在的高漏报率和误报率等缺点,在对RBF(Radial Basic Functions径向基函数)神经网络优化算法进行对比研究的基础上,利用遗传算法优化传统RBF算法的网络初始权重,成功地将GA-RBF算法运用到入侵检测中去。实验结果表明,将GA-RBF算法运用到入侵检测模型中,可以较好地提高入侵检测的效率,降低误警率。