【摘 要】
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为了解决网络入侵检测率低的难题,提出蚁群算法选择神经网络参数的网络入侵检测模型（ACO一NN）。首先收集网络入侵检测数据,然后采用神经网络对入侵检测数据进行学习,通过蚁群算
【机 构】
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长春理工大学光电信息学院信息工程分院
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为了解决网络入侵检测率低的难题,提出蚁群算法选择神经网络参数的网络入侵检测模型（ACO一NN）。首先收集网络入侵检测数据,然后采用神经网络对入侵检测数据进行学习,通过蚁群算法解决神经网络参数选择问题,最后采用标准入侵检测数据进行验证性测试,并与其他模型进行对比分析。结果表明,所提模型解决了神经网络参数优化难题,降低了网络入侵检测的错误率,改善了网络入侵检测的正确率,有助于保证网络的安全性。
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