【摘 要】
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传统的神经网络入侵检测方法存在学习效率低,收敛慢,同时容易陷入局部最小值等问题。本文提出了一种基于改进的遗传算法和神经网络的入侵检测方法,遗传算法的引入能克服神经
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传统的神经网络入侵检测方法存在学习效率低,收敛慢,同时容易陷入局部最小值等问题。本文提出了一种基于改进的遗传算法和神经网络的入侵检测方法,遗传算法的引入能克服神经网络入侵检测方法的缺陷。入侵检测系统通过从网络中捕获数据,经过数据包解析和特征提取后,由遗传算法和神经网络检测引擎对结果进行判断。通过实验测试表明,该入侵检测方法提高了检测率,能有效地提高了网络的安全性。
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