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基于蝙蝠优化算法的网络入侵检测模型

更新时间：2019-11-10 13:40:23 大小：678K 上传用户：杨义查看TA发布的资源 标签：蝙蝠优化算法网络入侵检测 下载积分：0分评价赚积分（如何评价?）打赏收藏评论(0) 举报

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Computer Science and Application 计

Network Intrusion Detection Model Based

on Bat Optimization Algorithm

Qingjie Zhao¹, Longge Wang^1*, Jie Li¹, Junyang Yu^1,2

¹College of Software, Henan University, Kaifeng Henan

²State Key Laboratory of Network and Exchange Technology, Beijing University of Posts and Telecommunications,

Beijing

Received: Oct. 15^th, 2018; accepted: Oct. 26^th, 2018; published: Nov. 2^nd, 2018

Abstract

Network intrusion has the characteristics of sudden and concealment, and the traditional tech-

nology is difficult to describe the law of change, which leads to a very low accuracy of intrusion

detection. In order to improve the accuracy of intrusion detection and reduce the false detection

rate, a bat optimization algorithm based on dynamic adaptive weight and Cauchy mutation was

proposed to optimize the neural network intrusion detection model. It is necessary to collect the

data of the intrusion network and then import the data into the neural network to learn. The bat

optimization algorithm is used to optimize the parameters of the network model. Finally, the KDD

CUP 99 dataset is selected to simulate the network intrusion detection. The results show that the

proposed model can obtain ideal network intrusion detection rate and false detection rate.

Keywords

Bat Optimization Algorithm, Neural Network, Intrusion Detection Model, Model Parameters

基于蝙蝠优化算法的网络入侵检测模型

赵青杰¹，王龙葛^1*，李捷¹，于俊洋^1,2

¹河南大学软件学院，河南开封

²北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室，北京

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, 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

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