資料介紹
網(wǎng)絡入侵具有突發(fā)性和隱蔽性等特點,傳統(tǒng)的技術很難描述其變化規(guī)律,這導致入侵檢測正確率非常的低。為提高入侵檢測正確率,降低誤檢率,提出了一種基于動態(tài)自適應權重和柯西變異的蝙蝠優(yōu)化算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡的入侵檢測模型。需要先采集入侵網(wǎng)絡的數(shù)據(jù)進行整理,然后導入到神經(jīng)網(wǎng)絡中學習,采用蝙蝠優(yōu)化算法優(yōu)化網(wǎng)絡模型的參數(shù)。最后選取KDD CUP 99數(shù)據(jù)集進行網(wǎng)絡入侵檢測的仿真實驗。結(jié)果表明,本文模型能夠獲得理想的網(wǎng)絡入侵檢測率和誤檢率。
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