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基于改進BP神經網絡的網絡入侵檢測研究
曾文獻; 張淑青; 孟慶林; 李子坤 河北經貿大學信息技術學院; 河北石家莊050061
- bp神經網絡
- 網絡安全
- 機器學習
- 網絡入侵檢測
摘要：隨著互聯網的快速發展,網絡安全問題日益突出,入侵檢測方法研究變得愈發重要.為提高網絡入侵檢測能力,首先對傳統BP算法進行優化,然后對KDD99數據集進行了數據的預處理和特征選擇,設計了優化的BP神經網絡模型,最后進行了仿真實驗.結果表明:相較于傳統BP算法模型準確率提高了12.12%,達到96.64%,誤檢率降低至3.65%,模型的收斂性和穩定性都有所提高,達到了預期效果.
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