【摘 要】
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随着网络攻击事件的频发入侵检测技术日益重要,由于传统的入侵检测技术易出现误报、漏报率高且不易识别未知网络攻击等问题,结合BP神经网络良好的自适应性、非线性映射能力和
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随着网络攻击事件的频发入侵检测技术日益重要,由于传统的入侵检测技术易出现误报、漏报率高且不易识别未知网络攻击等问题,结合BP神经网络良好的自适应性、非线性映射能力和知识归纳等特征,针对入侵检测提出了一种改进算法。通过对BP网络中各个连接的权、阈值有针对性地配备了动态可变的学习率,使权、阈值的修改更有针对性,满足了权、阈值多变的要求,克服BP网络收敛速度慢和易陷入局部极小值的缺点。最后采用KddCUP99入侵检测数据集在Matlab8.0上进行了仿真实验。实验结果表明,该算法具有较高的检测率和较低的误报率、
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