遗传BP神经网络及其在异常检测中的应用  

The Genetic BP Neural Network and Its Application in Anomaly Detection

作　　者：任勋益[1] 王汝传[1,2] 周何骏[1] 

机构地区：[1]南京邮电大学计算机学院,江苏南京210003 [2]南京大学计算机软件新技术国家重点实验室,江苏南京210093

出　　处：《计算机工程与科学》2008年第11期19-20,24,共3页Computer Engineering & Science

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60573141,60773041);国家863计划资助项目(2006AA01Z201,2006AA01Z439,2007AA01Z404,2007AA01Z478);江苏省高技术研究计划资助项目(BG2006001);南京市高科技项目(2007软资106,2007软资127);现代通信国家重点实验室基金资助项目(9140C1105040805);江苏省计算机信息处理技术重点实验室基金资助项目(kjs06006)

摘　　要：为了克服BP神经网络速度慢、易陷入局部最小的缺点,利用GA的全局搜索能力优化BP神经网络权值,本文提出了遗传BP神经网络算法,并将其用于异常检测之中。在对Kddcup’99攻击数据进行分析和特征约简的基础上,设定了遗传BP神经网络算法的参数。实验结果表明,基于遗传BP神经网络异常检测模型的建立快于BP神经网络算法。In order to avoid the shortcomings of back-propagation neural networks which converge slowly and goes easily into the local minimum, the paper uses the global search capabilities of genetic algorithms to optimize the back-propagation neural network weights,proposes a genetic back-propagation neural network algorithm, and applies it to anomaly detection. Based on the analysis the KDDCUP＇99 attack data and reduction features,the parameters of the algorithm are set. The experimental results show the proposed algorithm can study the anomaly detection model more quickly than the back-propagation neural network algorithm.

关 键 词：遗传算法BP神经网络 攻击检测 

分 类 号：TP393.08[自动化与计算机技术—计算机应用技术]