蝙蝠算法优化神经网络的网络入侵检测

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基于蝙蝠算法优化反向传播神经网络模型的无线网络流量预测

DOI：10. 11772/j. issn. 1001-9081. 2020101679
基于蝙蝠算法优化反向传播神经网络模型的无线网络流量预测
戴宏亮*，罗裕达
（广州大学经济与统计学院，广州 510006）（ ∗ 通信作者电子邮箱 hldai618@gzhu. edu. cn）
摘要：针对无线网络流量数据预测精度不高问题，提出一种基于蝙蝠算法（BA）优化的反向传播（BP）神经网络的分类预测模型——BABP。通过采用蝙蝠算法对 BP 神经网络模型的初始权值与阈值进行全局寻优，构建崭新的基于蝙蝠算法优化的神经网络模型。通过与基于传统寻优算法遗传算法（GA）与粒子群优化（PSO）算法的反向传播（BP）神经网络模型比较，在无线网络流量数据的分类预测和稳定性方面，提出的 BABP 模型要优于 GABP 模型、 PSOBP 模型；同时，无论迭代次数的多与少，BABP 均比 GABP、PSOBP 算法更快地收敛。实验结果表明，BABP 模型在预测精度、寻优速度以及模型稳定性等方面均比 GABP、PSOBP 模型更具优势。
向牛顿法的方向，从而提升了在接近最优解时的寻优速度［9］。
模型如下： S ( X(k) ) = -( H(k) + λ(k) I )-1 ∇f ( X(k) )
（3）
其中：S ( X(k) )为搜索方向；H(k) 为海森矩阵。H(k) 是一个多元函
数二阶偏导数构成的方阵，描述了函数的局部曲率，可用 H ≈ JT J 求得，其中：J 为雅克比矩阵；∇f ( X(k) ) 为二维梯度。λ
186
计算机应用
第 41 卷
法，已被证明具有比传统寻优算法更为优良的特性。本文对神经网络分类模型中的相关参数设定采用蝙蝠算法进行全局寻优，提出了基于蝙蝠算法优化的神经网络模型 ——BABP （Bat Algorithm optimized Back Propagation）。并且，通过实验验证 BABP 模型在寻优精度、寻优速度、稳定性等方面均具有比遗传算法优化的反向传播神经网络模型 GABP（Genetic Algorithm BP）和粒子群优化的反向传播神经网络模型 PSOBP （Particle Swarm Optimization BP）更为优良的性能。

遗传算法优化的神经网络入侵检测系统

ＡＢＳＴＲＡＣＴ：ＢＰｅｒｅｗｏｋｉｈｉｓｒａａｇｒｔｍｎｔｌｅｗｏｋｉｔｕｉｎｄｔｃｉｎ．ＢｕｈｒｄｉｉｎｌｎｕａｎｔｒｓｔｅｍａｎｔｅｍｌｏｈｉＩｎｔｒｎｒｓｏｅｅｔｏｌｉｅｔｔｅｔａｔｏａＢＰｎｅａｔｒａｈｅｄｆｃｓｏｌｗｏｅｇｎｃｐｅｄａａｙｔａｌｉｔｏａｉｉａ，ｌａｉｇｔｏａｃ — ｕｒｌｎｅｗｏｋｈｓｔｅｅｔｆｓｏｃｎｖｒｅｅｓｅｎｄｅｓｏｆｌｎｏｌｃｌｍｎｍｅｄｎｏｌｗｃｕ
ＩｔｕｓｏＤｅｅｔｏＳｙｔｍｓｄｏＧＡｎｄＢＰｕｒｌＮｅｗｏｋｎｒｉｎｔｃｉｎｓｅＢａｅｎａＮｅａｔｒ
ＹＮＱａＡｉｎ—ｈ，Ａｈｎ— ｉｇｅＹＮＺｅｐｎ
（ｕａａｗｙＰｏｓｉａＴｃｎｌｙＣｌｇ，ｈｚｏｕａ１０１ｈｎ）ＨｎｎＲｉａｒｅｓｎｌｅｈｏｇｏｅｅＺｕｈｕＨｎｎ４２０，Ｃｉａｌｆｏｏｌ
ｔｅｏｉｌｓｌｉｎｉｈｒｉｈｐｔｍａｏｕｔｏｎａｓｏｔｔｍｅ．Ｅｘｅｉｎａｅｕｈｏｔｔｔｉｔｄｃｎｅｅｔｖｌｍｐｏｅｔｅｄｔｃｉｎｐｒｍｅｔｌｒｓｈｓｓｗｈａｈｓｍｅｈｏａｆｃｉｅｙｉｒｖｈｅｅｔｏｒｔｎｃｕａｙｏｔｒｎｒｓｏｔｃｉｎｓｓｅ．ａｅａｄａｃｒｃｆｎｅｗｏｋｉｔｕｉｎｄｅｅｔｏｙｔｍｓＫＥＹＷＯＲＤＳ：ｎｒｓｏｅｅｔｏＩｔｉｎｄｔｃｉｎ；ＢＰｅｗｏｋ；ＢＰｔｒｕｎｔｒｎｅｗｏｋ；Ｇｅｔｇｒｔｎｅｉａｏｈｍｃｌｉ

网络安全领域的入侵检测算法

网络安全领域的入侵检测算法在当今互联网时代，随着网络技术的不断发展，网络安全问题也变得日益突出。

为了保护网络系统的安全性和完整性，人们提出了许多方法和技术，其中入侵检测系统（Intrusion Detection System，IDS）就是防止网络攻击的重要手段之一。

本文将介绍网络安全领域的入侵检测算法，包括基于特征的入侵检测算法和基于机器学习的入侵检测算法。

一、基于特征的入侵检测算法基于特征的入侵检测算法是使用预先定义的特征集合来识别网络中的恶意行为。

这些特征可以包括网络流量、主机日志、系统调用以及其他与网络安全相关的信息。

基于特征的入侵检测算法通常分为两类：基于规则的入侵检测算法和基于统计的入侵检测算法。

1. 基于规则的入侵检测算法基于规则的入侵检测算法使用预定义的规则集合来检测网络中的恶意行为。

这些规则可以基于已知的攻击特征或者异常行为。

一个典型的基于规则的入侵检测系统会遵循以下几个步骤：收集网络数据、分析数据、应用规则进行检测并生成警报。

其中，规则可以手动定义也可以通过学习和训练得到。

2. 基于统计的入侵检测算法基于统计的入侵检测算法通过分析网络数据的统计特征来识别恶意行为。

这种方法利用了正常网络流量和异常网络流量之间的差异，从而检测潜在的入侵行为。

常见的统计特征包括流量大小、流量分布、流量周期性等。

基于统计的入侵检测算法通常使用概率模型或者机器学习算法进行分析和判断。

二、基于机器学习的入侵检测算法基于机器学习的入侵检测算法是利用机器学习技术来自动地从网络数据中学习和识别恶意行为。

这种算法通过训练样本集来构建分类模型，然后使用该模型对未知数据进行分类和检测。

基于机器学习的入侵检测算法通常可以根据监督学习和非监督学习进行分类。

1. 基于监督学习的入侵检测算法基于监督学习的入侵检测算法首先需要一个预先标记好的训练数据集，其中包含了正常数据和恶意数据。

然后，算法使用这些训练数据来构建分类器，并利用分类器对未知数据进行分类。

基于蝙蝠优化算法的网络入侵检测模型

收稿日期：2018年10月15日；录用日期：2018年10月26日；发布日期：2018年11月2日
摘
*
要
网络入侵具有突发性和隐蔽性等特点，传统的技术很难描述其变化规律，这导致入侵检测正确率非常的
通讯作者。
文章引用 : 赵青杰 , 王龙葛, 李捷 , 于俊洋 . 基于蝙蝠优化算法的网络入侵检测模型 [J]. 计算机科学与应用 , 2018, 8(11): 1650-1656. DOI: 10.12677/csa.2018.811181
= x ( t + 1) sigmoid α ⋅ Win ⋅ u ( t ) + β ⋅ Wx ⋅ x ( t )
(1)
上式中， sigmoid 为激活转换函数； α 为输入项的比例系数； β 为内部的连接矩阵； u ( t ) ， x ( t ) 则分别表示 t 时刻的输入向量和储备池内部的状态向量。那么 ESN 的输出方程为
Network Intrusion Detection Model Based on Bat Optimization Algorithm
Qingjie Zhao1, Longge Wang1*, Jie Li1, Junyang Yu1,2
1 2
College of Software, Henan University, Kaifeng Henan State Key Laboratory of Network and Exchange Technology, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing
2.2. 基于动态自适应权重和柯西变异的蝙蝠优化算法
基本蝙蝠算法的速度更新系数为 1，这样的设置使得速度更新方式过于单一，容易使蝙蝠种群陷入僵化状态，导致蝙蝠不能动态地寻找猎物，减少了蝙蝠种群的多样性。从而，不能使蝙蝠种群在寻优过程中协调好局部搜索和全局探索之间的平衡关系。为了解决该问题，受文献[18]的启发，本文提出了新的动态自适应权重函数，其数学表达式为：

网络安全中的入侵检测技术及优化方法分析

网络安全中的入侵检测技术及优化方法分析随着互联网的快速发展和普及，网络安全问题变得日益突出。

黑客攻击、恶意软件传播和信息泄露等事件频频发生，给个人和企业的网络安全带来了巨大的威胁。

为了及时发现并阻止网络入侵行为，入侵检测系统（Intrusion Detection System，IDS）成为了网络安全的重要组成部分。

本文将对网络安全中的入侵检测技术及优化方法进行分析。

一、入侵检测技术的分类入侵检测技术主要分为两类：基于特征的入侵检测和基于异常的入侵检测。

1. 基于特征的入侵检测（Signature-based Intrusion Detection）基于特征的入侵检测是通过预先定义的入侵特征或已知攻击模式来判断网络中是否存在入侵行为。

这种方法可以通过在网络传输中对流量进行实时监测，比对已知的攻击模式来检测异常行为。

优点是对已知的攻击模式能够较好地进行检测和防范，但是对未知的攻击模式则无能为力。

2. 基于异常的入侵检测（Anomaly-based Intrusion Detection）基于异常的入侵检测是通过学习正常网络流量的行为模式，当网络流量的行为模式与学习到的模式有明显差异时，认定为入侵行为。

这种方法适用于检测新型和未知的攻击模式，但是也容易产生误报。

二、入侵检测技术的优化方法入侵检测技术的优化方法主要包括特征选择、数据预处理和机器学习算法优化。

1. 特征选择在入侵检测中，特征选择是非常重要的，它能够帮助提高入侵检测的准确性和效率。

特征选择的关键是筛选出那些与入侵行为有关的特征，同时减少不相关或冗余的特征。

常用的特征选择方法有相关系数法、互信息法和基于机器学习的方法等。

2. 数据预处理数据预处理是入侵检测中的另一个重要环节，它能够清洗和转换原始数据，提高入侵检测算法的性能。

常用的数据预处理方法包括数据去噪、数据平衡、离群值处理和数据规范化等。

这些方法能够降低数据的噪声，保留有效信息，提高入侵特征的可靠性。

蝙蝠算法联合选择特征和分类器参数的入侵检测

蝙蝠算法联合选择特征和分类器参数的入侵检测
冷令
【期刊名称】《计算机应用与软件》
【年(卷),期】2014(031)007
【摘要】针对入侵检测的特征和分类器参数选择问题,采用极限学习机
ELM(extreme learning machine)进行构建分类器,提出一种蝙蝠算法(BA)联合选择特征和分类器参数的网络入侵检测模型(BA-ELM).首先将特征子集和极限学习机参数编码成蝙蝠个体,以入侵检测准确率和特征数加权组成个体适应度函数;然后通过个体和群体更新的规则引导蝙蝠向最优解飞行,从而找到最优的子特征集和极限学习机参数;最后建立最优的入侵检测模型,并通KDD CUP 99数据集进行仿真性能分析.结果表明,BA-ELM较好地解决了入侵检测特征选择与分类器参数不匹配难题,提高了网络入侵检测率和检测效率,更加适合于网络入侵检测的实时要求.
【总页数】4页(P294-296,306)
【作者】冷令
【作者单位】中山职业技术学院广东中山528404
【正文语种】中文
【中图分类】TP393
【相关文献】
1.特征和分类器联合优化的网络入侵检测算法 [J], 宋宇翔;刘琰
2.遗传算法同步选择特征和支持向量机参数的网络入侵检测 [J], 李学峰
3.特征选择和分类器参数优化联合进行的人体行为识别 [J], 郭春璐;陶琳
4.特征和分类器参数组合优化的网络入侵检测 [J], 王战红
5.联合选择特征和分类器参数的Android系统安全检测 [J], 陈泽恩
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蝙蝠算法原理

蝙蝠算法原理概述蝙蝠算法（Bat Algorithm）是一种基于蝙蝠群体行为的优化算法，由Xin-She Yang于2010年提出。

蝙蝠算法模拟了蝙蝠在寻找食物和规避障碍物时的行为，通过一系列的更新规则来逐步搜索最优解。

蝙蝠算法在解决连续优化问题和离散优化问题上都具有很好的性能。

蝙蝠群体行为模拟蝙蝠算法的核心思想是通过模拟蝙蝠群体的行为来解决优化问题。

蝙蝠在寻找食物的过程中会发出超声波，通过接收回声来确定周围环境的信息。

在算法中，每个蝙蝠表示一个潜在的解，其位置和频率表示解的位置和适应度值。

蝙蝠位置更新蝙蝠在搜索过程中通过调整自身的位置来逐步接近最优解。

蝙蝠在更新位置时会受到四个因素的影响：自身位置、最优位置、全局最优位置和随机扰动。

更新位置的公式如下：新位置 = 当前位置 + 飞行速度× 方向其中，新位置是蝙蝠的下一次位置，当前位置是蝙蝠的当前位置，飞行速度是蝙蝠的飞行速度，方向是蝙蝠的移动方向。

蝙蝠通过改变飞行速度和方向来探索不同的搜索空间。

蝙蝠频率更新蝙蝠在搜索过程中还会不断地调整自身的频率来改变其敏感度。

敏感度越高，蝙蝠对周围环境的感知能力就越强。

蝙蝠的频率更新公式如下：新频率 = 最小频率 + (最大频率 - 最小频率) × λ其中，新频率是蝙蝠的下一次频率，最小频率和最大频率是蝙蝠频率的范围，λ是一个在0到1之间的随机数。

通过改变频率，蝙蝠可以在探索和利用已知信息之间进行平衡。

蝙蝠响应更新蝙蝠在更新位置和频率后，还会根据自身适应度值来决定是否接受新位置或频率。

适应度值越高，蝙蝠越有可能接受新的位置或频率。

蝙蝠的位置和频率更新公式如下：若适应度值 > 全局最优适应度值，则接受新位置和频率若适应度值 <= 全局最优适应度值，则按照一定概率接受新位置和频率通过适应度值的比较和随机概率，蝙蝠可以在全局搜索和局部搜索之间进行切换，以避免陷入局部最优解。

算法流程蝙蝠算法的整体流程可以概括为以下几个步骤：1.初始化蝙蝠的位置和频率。

基于RBF神经网络的入侵检测优化算法研究

用到入侵检测系统中存在学习速度慢，容易陷入局
图１Ｂ网络拓扑结构ｇＦ
部最优解，搜索精度不高等问题，对入侵检测系统的性能有很大的影响。本文根据遗传算法鲁棒性强、
输入层主要用未接受输入信号，由信号源结点组成。隐含层主要用来对输入层信号做相应的处理，
全局搜索能力强等优点，利用遗传算法对传统ＲＦＢ
算法进行改进，提出了基于遗传算法和ＲＢＦ神经网络的ＧＡ—ＲＢＦ算法，此算法改进了传统ＲＢＦ网络的不足，加快了网络的收敛速度，提高了入侵检测的效率。最后通过仿真实验，验证了算法的可行性和有效性，确定入侵检测模型的最佳结构。
ＡｂｔａｔＩｔｕｉＤｔｃｉｎｙｔｍｉｎｏｔｅｅｅｒｈｏｓｏｓｎｈｆｌｏＩｆｒｔｎｅｕｉｙ．ｈＧｅｅｉｌｏｉｍｓｒｃ：ｎｒｓｎｅｅｔｏＳｓｅｏｓｏｅｆｈｒｓａｃｈｔｐｔｉｔｅｉｄｆｎｏｍａｉＳｃｒｅｏｔＴｅｎｔａｇｒｈｗａｔｋｎＯｃｔｓａｅｔ
１引言
传统的ＲＢＦ神经网络作为机器学习和模式识
网络包含输入层、隐含层和输出层这三层结构。
别的重要方法，具有自组织、自学习和推广能力 … ，将ＲＢＦ神经网络方法应用于入侵检测系统中，既具有对已知攻击较好的识别能力，还具有对未知攻击的检测能力。但传统的ＲＢＦ神经网络算法应

基于蝙蝠算法优化RELM的网络入侵检测

·33·
一种群智能算法，该算法基于如下 3 个假设条件的 2 正则化极限学习机
基础提出 [4]：
假设 1：所有蝙蝠通过回声定位感知距离；假设 2：在位置 X i 处蝙蝠以速度 Vi 随机飞行，并且以可变波长 λ、固定频率 fmin 以及响应 A0 搜索猎物，蝙蝠在搜索过程中自动调节发射出的脉冲波
极限学习机（Extreme Learning Machine，
ELM）的数学模型为 [5]：
L
∑ fL (x) = βiG(ai , Hale Waihona Puke i , x) i =1（6）
长或频率，并结合猎物的邻近程度自动调整发射脉
式中，L 为隐含层节点数； ai , bi 分别为第 i 个隐含
冲的频度 r ∈[0,1]；
随着互联网规模的日益扩大化和复杂化，网络安全成为当前研究的重点问题和热点问题，而网络入侵是网络安全的重点威胁问题，因此进行网络入侵检测具有重要意义。目前网络入侵检测的方法主要有人工神经网络、支持向量机等 [1-2]，然而这些算法具有训练时间长、复杂度高和检测精度低的缺点，为提高网络入侵检测的准确率，提出一种基于蝙蝠算法 [3（] Bat Algorithm，BA）优化正则化极限学习机（Regularized Extreme Learning Machine，RELM）的网络入侵
层节点的输入权重和节点偏置，其中 ai ∈ Rn ,bi ∈ R；
假设 3：在 BA 算法中，假设响应从最大值 A0 到固定的最小值 Amin 。
入侵检测提供新的方法。关键词蝙蝠算法；正则化极限学习机；粒子群算法；入侵检测；神经网络
中图分类号 TP391.1
文献标识码 A
Network intrusion detection based on bat algorithm optimizing RELM

网络安全中的入侵检测算法效率优化研究

网络安全中的入侵检测算法效率优化研究一、引言网络安全是当今信息时代面临的重要挑战之一。

随着网络技术的迅速发展和互联网的普及应用，网络安全威胁日益增多。

入侵检测系统作为保护网络安全的重要工具之一，能够及时检测和阻止恶意攻击，保障网络的安全运行。

然而，在大规模网络环境下，入侵检测系统需要处理大量的网络数据，必须具备高效的算法来实现快速准确的恶意行为检测。

因此，本文将重点研究网络安全中入侵检测算法的效率优化问题。

二、入侵检测算法的定义与分类入侵检测算法是指利用网络流量数据和系统日志等信息，通过精确的模型和算法策略来检测和预防网络攻击行为的一种技术手段。

根据入侵检测算法的工作方式，可以将其分为基于特征的入侵检测算法和行为模式的入侵检测算法。

1. 基于特征的入侵检测算法基于特征的入侵检测算法通过事先定义好的特征集合来识别恶意行为。

这类算法通常依赖于专家领域的知识和规则，通过对已知的攻击特征进行匹配和检测。

然而，基于特征的入侵检测算法存在着对特征提取的依赖性以及对新型攻击的适应性较差的问题。

2. 基于行为模式的入侵检测算法基于行为模式的入侵检测算法通过分析和建模正常网络流量和系统行为来识别异常行为。

这类算法不依赖于事先定义的特征集合，而是通过学习和训练来发现潜在的攻击行为。

基于行为模式的入侵检测算法具有较好的适应性和泛化能力，但其复杂度较高，计算量较大。

三、入侵检测算法的效率优化研究为了提高入侵检测算法的效率，研究者们提出了一系列的方法和策略。

下面将介绍几种常见的入侵检测算法效率优化方法。

1. 特征选择针对基于特征的入侵检测算法，特征选择是一种常见的优化方法。

通过选择最具代表性和高区分度的特征子集，可以降低特征提取和匹配的计算开销，提高算法的执行效率。

特征选择通常基于信息论、统计学和机器学习等方法。

2. 数据降维对于基于行为模式的入侵检测算法，由于网络流量数据和系统日志等信息通常具有高维度的特征空间，数据降维是一种重要的优化策略。

蝙蝠算法原理

蝙蝠算法原理一、引言蝙蝠算法（Bat Algorithm，BA）是一种基于自然界中蝙蝠行为的启发式优化算法，由Xin-She Yang在2010年提出。

该算法模拟了蝙蝠在捕食时的特定行为，通过调整频率、速度和位置等参数来寻找最优解。

二、算法流程1.初始化首先，需要确定初始种群大小和每个个体的初始位置、速度和频率等参数。

其中，位置表示当前解空间中的某一点，速度表示当前点移动的方向和距离，频率则表示当前点发出信号的能力。

2.产生新解在每次迭代过程中，每个个体都会根据自己当前位置和速度产生一个新解，并计算其适应值。

同时，每个个体还会根据其他个体的信息进行随机扰动，在一定范围内改变其位置、速度和频率等参数。

3.更新最优解在所有新解中选择适应值最好的一个作为当前最优解，并将其保存下来。

如果达到了停止条件，则直接输出该最优解；否则继续进行下一轮迭代。

4.调整参数在每轮迭代过程中，需要根据当前最优解调整各种参数。

例如，如果当前最优解较差，则需要增加所有个体的频率，以便更好地探索解空间；如果当前最优解较好，则可以减小所有个体的频率，以便更深入地搜索局部最优解。

5.结束迭代当达到停止条件时，输出最终的最优解。

三、算法原理1.蝙蝠行为模拟蝙蝠在捕食时会发出超声波信号，并根据信号的返回时间和强度来判断猎物的位置和距离。

然后，它们会调整自己的频率、速度和位置等参数，并朝着猎物靠近。

在接近猎物时，它们会降低频率并增加速度，以便更快地捕捉猎物。

这种行为可以被模拟为一种基于概率的搜索过程。

在算法中，每个个体都会发出一个超声波信号，并根据其他个体返回的信息进行随机扰动。

同时，每个个体还会根据当前最优解调整自己的频率、速度和位置等参数，并朝着最优解靠近。

2.算法特点与其他启发式算法相比，蝙蝠算法具有以下特点：（1）全局搜索能力强：由于每个个体都会根据当前最优解调整自己的参数，并朝着最优解靠近，因此算法具有较强的全局搜索能力。

（2）收敛速度快：由于个体之间会通过超声波信号进行信息交流，并根据其他个体的信息进行随机扰动，因此算法具有较快的收敛速度。

网络入侵检测算法有效性评估说明

网络入侵检测算法有效性评估说明网络入侵检测算法有效性评估说明随着网络技术的不断发展和应用的普及，网络安全问题日益突出，网络入侵成为一个严峻的挑战。

为保护网络安全，网络入侵检测系统被广泛应用。

然而，随着入侵手段的不断演进，传统的网络入侵检测系统已经无法满足对于新型入侵行为的检测需求，因此研发有效的网络入侵检测算法变得非常重要。

网络入侵检测算法的有效性评估是对算法性能进行科学、客观、全面评价的过程。

在进行有效性评估时，我们需要考虑到以下几个方面：精确度、召回率、误报率和计算效率。

首先，精确度是衡量算法有效性的重要指标之一。

精确度指的是检测出的入侵行为中真实的入侵行为所占的比例。

精确度越高，检测出的入侵行为中真实入侵行为的比例就越高，算法的准确性就越好。

需要注意的是，精确度与召回率之间存在一个权衡关系，提高精确度可能会降低召回率，所以在评估中需要综合考虑两者的平衡。

另一个重要指标是召回率，也被称为查全率。

召回率指的是真实的入侵行为中被检测出的比例。

召回率越高，系统对真实入侵行为的检测能力越强。

在网络入侵检测中，召回率一般比精确度更为重要，因为漏报可能导致严重的安全问题。

因此，在评估中需要重点关注召回率，并将其作为重要的评估指标之一。

误报率是指在检测过程中出现的虚假报警的比例。

误报率越低，系统越能够区分正常行为和入侵行为，减少对正常用户的骚扰。

因为误报会带来额外的开销和不便，所以降低误报率也是评估中需要重点考虑的指标之一。

最后，除了精确度、召回率和误报率之外，还需要考虑算法的计算效率。

计算效率指的是算法能够在合理的时间内处理大规模数据的能力。

网络入侵检测系统需要实时监测和处理大量的网络数据流，因此算法的计算效率对于系统的可用性非常重要。

针对以上指标，我们可以采用实验评估的方法来评估网络入侵检测算法的有效性。

在评估过程中，我们可以采集真实的网络流量数据，并根据实际的入侵行为与非入侵行为进行标记。

然后，将这些标记的数据作为测试集，对网络入侵检测算法进行测试。

网络安全防护系统中的入侵检测算法优化分析

网络安全防护系统中的入侵检测算法优化分析随着信息技术的迅猛发展，网络安全问题也逐渐凸显出来。

为了保护网络系统免受攻击和入侵，网络安全防护系统中的入侵检测算法被广泛应用。

本文将从优化入侵检测算法的角度探讨如何提高网络安全防护系统的性能和效果。

一、入侵检测算法的意义和挑战入侵检测算法是网络安全防护系统的关键组成部分之一，主要用于识别和预防恶意的网络攻击活动。

它能够监控和分析网络流量，及时发现和报告异常行为。

然而，入侵检测算法面临着以下挑战：1. 数据量庞大：随着网络规模的不断扩大，网络流量的数据量呈现爆炸式增长，使得入侵检测算法需要处理海量的数据。

2. 复杂性高：网络攻击手段日益复杂多变，攻击者不断变换策略，绕过传统的防御措施，因此入侵检测算法需要不断适应新的攻击方法。

3. 高性能要求：入侵检测算法需要在实时性和准确性之间找到平衡，能够在网络流量中快速发现并识别恶意行为，同时尽量减少误报率。

二、入侵检测算法的优化策略针对入侵检测算法所面临的挑战，研究人员提出了多种优化策略，以提高入侵检测算法的性能和效果。

以下是一些常见的优化策略：1. 特征选择和提取：网络流量中的数据特征对于入侵检测算法的准确性至关重要。

通过选择和提取与入侵行为强相关的特征，可以降低数据维度，减少计算和存储的开销，并提高入侵检测算法的效率和准确率。

2. 机器学习算法：传统的入侵检测算法主要依赖规则和特征库，对于新型的入侵行为无法有效识别。

机器学习算法可以通过对已知样本的学习，快速适应新的入侵行为；同时可以自动进行特征选择和提取，减少人力成本。

3. 分布式算法：入侵检测算法需要在海量数据上进行实时处理，为了提高效率，可以利用分布式计算的优势。

将数据分割成多个片段，在不同的计算节点上并行处理，提高响应速度并输出准确结果。

4. 深度学习算法：深度学习算法是一种强大的人工智能方法，可以对大规模的复杂数据进行学习和分析。

将深度学习算法应用于入侵检测中，可以发现隐藏在庞大网络流量中的潜在威胁，提高检测的准确性。

人工智能算法在网络安全中的入侵检测应用

人工智能算法在网络安全中的入侵检测应用随着互联网和信息技术的飞速发展，网络安全问题也变得越来越重要。

网络的广泛应用给互联网用户带来了便利，然而也给黑客提供了机会。

为了防止黑客的入侵和攻击，人工智能算法在网络安全中的入侵检测应用起到了重要的作用。

人工智能算法，尤其是机器学习算法，可以利用人工神经网络和数据挖掘技术，对网络数据进行分析和分类。

其基本原理是通过学习大量的网络数据和攻击样本，从中提取特征，构建模型，然后通过监控实时网络流量，判断是否存在可疑活动。

这样，可以快速准确地检测出潜在的网络入侵行为。

首先，人工智能算法用于网络入侵检测的优势在于其强大的学习能力和智能化处理能力。

传统的入侵检测系统往往需要手动编写规则和特征，难以应对不断变化的攻击方式和新型威胁。

而机器学习算法可以自动学习网络数据的特征，不需要事先定义规则，可以适应不同的应用环境和攻击手法。

同时，机器学习算法具有较高的自动化程度，可以自动监控网络流量，快速识别出可疑活动。

其次，人工智能算法可以提高入侵检测的准确性和精确度。

传统的入侵检测系统往往会产生大量的误报和漏报，给网络管理者带来不便和困扰。

而机器学习算法具有较高的准确性和精确度，可以有效降低误报和漏报的风险。

机器学习算法可以通过分析大量的训练数据，区分正常网络流量和异常活动，准确判断是否存在入侵行为。

另外，人工智能算法还可以应对零日漏洞和未知攻击的挑战。

零日漏洞是指未被厂商公开并修复的漏洞，黑客可以利用这些漏洞进行攻击。

传统的入侵检测系统往往无法识别这些未知的攻击，容易被黑客利用。

而机器学习算法通过学习大量的网络数据，可以发现异常行为和未知攻击的模式，提高对新型威胁的识别和应对能力。

然而，人工智能算法在网络入侵检测中也存在一些挑战和问题。

首先，人工智能算法需要大量的训练数据和计算资源，才能达到较高的准确性和精确度。

在实际应用中，数据采集和处理可能面临时间、空间和成本等限制。

同时，机器学习算法的训练和调优也需要专业的知识和经验，对于一般用户来说可能存在难度。

基于智能蝙蝠算法的异常数据检测方法

2 基于智能蝙蝠算法的异常检测
2． 1 K-means 算法基本原理
聚类算法被称为无监督学习算法，它是一个把数据对象划分成不同集合的过程。聚类算法和分类算法是不同的，聚类属于无监督学习，而分类属于有监督
收稿日期： 2018-09-15；修回日期： 2018-10-03 基金项目：国家重点研发计划资助项目（ 2018YFC0407106）作者简介：孙远（ 1996-），女，安徽明光人，硕士研究生，研究方向：数据挖掘，机器学习，E-mail： 1031106923@ qq． com；廖小平（ 1965-），男，副教授，硕士，研究方向：信息处理与信息系统，软件工程，调度优化，交通信息化。
SUN Yuan，LIAO Xiao-ping
（ College of Computer and Information，Hohai University，Nanjing 211100，China）
Abstract： With the popularity of big data applications，network attacks become more serious and become the main network security problems． Aiming at the problem of network attack detection in large data environment，a network attack detection system is designed，which combines clustering with intelligent bat algorithm （ DEBA）． The system combines K-means algorithm with bat algorithm to classify data stream，and achieves efficient detection of abnormal data． The experimental results show that the clustering accuracy，algorithm time-consuming and false alarm rate of the system are obviously better than the K-means algorithm based on the traditional bat algorithm and the K-means algorithm based on the single network anomaly detection method． Key words： bat algorithm； intelligent bat algorithm； K-means； abnormal data detection； clustering accuracy

蝙蝠算法优化最二乘支持向量机的网络入侵检测

蝙蝠算法优化最二乘支持向量机的网络入侵检测
张蓉
【期刊名称】《激光杂志》
【年(卷),期】2014(35)11
【摘要】针对最小二支持向量机(LSSVM)参数选择难题,提出一种蝙蝠(BA)算法优化的LSSVM网络入侵检测模型(BA-LSSVM)。

首先将LSSVM参数编码为蝙蝠个体,并以网络入侵检测正确率作为参数目标优化函数,然后通过模拟蝙蝠飞行过程找到LSSVM最优参数,最后根据最优参数建立网络入侵检测模型。

在Matlab2012平台采用KDD CUP 99数据集进行仿真测试。

仿真结果表明,相对于其它网络入侵检测模型,BA-LSSVM提高了网络入侵检测检测率,加快了网络入侵检测速度。

【总页数】4页(P101-104)
【关键词】蝙蝠算法;参数优化;网络入侵;最小二乘支持向量机
【作者】张蓉
【作者单位】四川工程职业技术学院计算机科学系
【正文语种】中文
【中图分类】TP393
【相关文献】
1.基于蝙蝠算法优化最小二乘双支持向量机的变压器故障诊断 [J], 雷昳;刘明真;田威
2.蝙蝠算法优化神经网络的网络入侵检测 [J], 刘羿
3.基于改进蚁群算法优化的模糊支持向量机的网络入侵检测技术探究 [J], 崔玉礼
4.基于蝙蝠算法优化RELM的网络入侵检测 [J], 刘思奇
5.杜鹃鸟搜索算法优化最小二乘支持向量机的网络入侵检测模型 [J], 陈健;陈雪刚;张家录;程杰仁
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一种优化的神经网络树异常入侵检测方法

一种优化的神经网络树异常入侵检测方法徐琴珍;杨绿溪【期刊名称】《信号处理》【年(卷),期】2010(026)011【摘要】本文提出了一种基于优化神经网络树(ONNT)的异常检测方法,在提高异常检测精确率的同时,增强异常检测模型学习结果的可理解性、可解释性.ONNT是一种具有二叉树结构的混合学习模型,二叉树的节点分裂遵循信息增益率准则;其中间节点嵌入了结构简单的感知器神经网络,能够根据当前节点上给定的子样本集和教师信号,选择较小的特征子集构建相对简单的局部决策曲面.本文提出的异常检测方法包括两个方面的性能优化:1)通过优化神经网络树(NNT)的中间节点,降低局部决策曲面的复杂度,从而使中间节点能在可接受的计算代价内表示成低复杂度的布尔函数或规则集,为实现学习结果的町解释性提供基础;2)通过优化学习模型的整体结构,降低所有中间节点的规则析取式的前件复杂度,从而提高学习结果的可理解性.实验的数值结果表明,与基于NNT的异常检测方法相比,本文提出的方法能够以简单的中间节点和相对精简的整体结构提高检测结果的可解释性和可理解性;与其他同类方法相比,基于ONNT的异常检测方法具有较高的检测精确率,且在一定程度上给出了对异常检测具有重大影响的一些特征信息.【总页数】7页(P1663-1669)【作者】徐琴珍;杨绿溪【作者单位】东南大学信息科学与工程学院,江苏南京,210096;东南大学水声信号处理教育部重点实验室,江苏南京,210096;东南大学信息科学与工程学院,江苏南京,210096;东南大学水声信号处理教育部重点实验室,江苏南京,210096【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.基于BP神经网络的异常入侵检测方法 [J], 杨种学;杨宁2.一种基于PSO辨别树的P2P网络入侵检测方法 [J], 周丹;黎峰3.一种粗糙集-决策树结合的入侵检测方法 [J], 费洪晓;胡琳4.一种基于神经网络和系统调用的异常入侵检测方法 [J], 张义荣;鲜明;肖顺平;王国玉5.一种基于多层决策树分类的入侵检测方法 [J], 方伟;黄泽斌;唐郑熠;王金水因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

融合入侵杂草算子的蝙蝠算法

融合入侵杂草算子的蝙蝠算法屈迟文;傅彦铭;侯勇顺【期刊名称】《计算机应用与软件》【年(卷),期】2015(000)004【摘要】针对基本蝙蝠算法在寻优后期存在寻优精度低、早熟及易陷入局部最优等缺陷，提出一种融合入侵杂草生长繁殖局部搜索的蝙蝠算法。

该算法将入侵杂草算法的杂草生长繁殖、空间扩散和竞争机制融合到蝙蝠算法中，采用动态调整杂草空间扩散算子的标准差，使算法既增加了全局搜索能力，同时也提高了局部搜索能力。

通过对8个标准测试函数的仿真测试，结果表明该算法具有较优的全局搜索和局部搜索能力，在寻优精度和收敛性方面都比基本蝙蝠算法有较大的提高。

%In its later period of optimisation,original bat algorithm has the defects of low accuracy,prematurity and easy to fall into local optimum,etc.To overcome them,we present such a bat algorithm which fuses invasive weed growth and reproduction.It fuses the weed growth andreproduction,spatial diffusion and competition mechanism of invasive weeds algorithm into bat algorithm and dynamically adjusts the standard deviation of weeds spatial diffusion operator,thus the algorithm increases the global and local search abilities both.Through the simulation testing on 8 standard test functions,the results show that this algorithm has better global and local search abilities,in the aspects of optimisation accuracy and convergence it gains greater improvement than the basic bat algorithm.【总页数】5页(P243-246,275)【作者】屈迟文;傅彦铭;侯勇顺【作者单位】百色学院数学与计算机信息工程系广西百色533000;广西大学计算机与电子信息学院广西南宁530004;重庆邮电大学计算机科学与技术学院重庆400065【正文语种】中文【中图分类】TP301.6【相关文献】1.蝙蝠算法优化神经网络的网络入侵检测 [J], 刘羿2.蝙蝠算法联合选择特征和分类器参数的入侵检测 [J], 冷令3.基于改进蝙蝠算法的工业控制系统入侵检测 [J], 李金乐;王华忠;陈冬青4.基于蝙蝠算法的改进杂草算法研究 [J], 刘元苗;高晓智5.基于蝙蝠算法优化RELM的网络入侵检测 [J], 刘思奇因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于改进蝙蝠算法的工业控制系统入侵检测

基于改进蝙蝠算法的工业控制系统入侵检测李金乐;王华忠;陈冬青【摘要】针对蝙蝠算法(BA)易陷入局部极小的缺点,提出了两点改进:(1)在蝙蝠位置更新时考虑了当前局部最优解分布对算法的影响;(2)将差分进化算法(DE)中的变异操作迁移到蝙蝠算法中,采用随机性变异的方式增加了种群多样性,提升了算法局部搜索能力,并通过典型测试函数验证了本文算法的优越性.将该算法用于工业控制系统(ICS)入侵检测中支持向量机(SVM)分类器的参数优化,使用工控入侵检测标准数据集进行仿真研究.结果表明,与DE、粒子群算法(PSO)和遗传算法(GA)等优化算法相比,其优化的SVM入侵检测模型在检测率、漏报率和误报率等指标上都有显著提升.%Aiming at the local minima problem of the standard bat algorithm (BA),this paper makes two improvements.Firstly,the current local optimal solution distribution is considered during the updating of bats' positions.Secondly,the random variation operation in differential evolution (DE) algorithm is introduced into BA to increase the diversity of the population and enhance the local search ability of the BAalgorithm.Besides,the superiority of the proposed algorithm is illustrated by means of typical test functions.Moreover,the proposed algorithm is applied to the parameters optimization of support vector machine (SVM) classifier in industrial control system (ICS) intrusion detection model.The simulation results from the standard dataset for industrial system intrusion detection show that,compared with DE,particle swarm optimization (PSO) and genetic algorithm (GA),the optimized SVM intrusion detection modelvia the proposed algorithm can effectively improve the detection rate,false negative rate,and false alarm rate.【期刊名称】《华东理工大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2017(043)005【总页数】7页(P662-668)【关键词】改进蝙蝠算法;最优解分布;差分进化算法;支持向量机;工业控制系统;入侵检测【作者】李金乐;王华忠;陈冬青【作者单位】华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室,上海200237;华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室,上海200237;中国信息安全测评中心,北京100085【正文语种】中文【中图分类】TP309“震网”病毒[1]敲响了工业控制系统(Industry Control System,ICS)信息安全的警钟。