基于免疫算法和反向传播神经元网络的无线网络入侵检测研究

作者：靳旭玲; 余桂贤; 徐亚飞; 李光平; 薛阳

来源：计算机应用与软件, 2011, 28(08): 287-288+292.

• 免疫算法
• 反向传播神经元网络
• 入侵检测
• 特征选择 Immune algorithm Back propagation neural network(BPNN) Intrusion detection Feature selection

为了能够检测到无线网络系统中已知和未知类型的入侵者,提高无线网络系统的安全性,在对网络数据分析和研究的基础上,提出一种基于免疫算法和反向传播神经元网络的入侵检测方法。首先利用免疫算法对网络数据进行预处理,再运用反向传播神经元网络对处理后的数据(程序)进行识别。实验表明用该方法检测无线网络系统中的新型入侵者是可行、有效的,检测入侵者的准确率可达到97%。

• 单位
  北京建筑工程学院; 北京政法职业学院