基于HGWO-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的入侵檢測技術(shù)的研究

基于HGWO-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的入侵檢測技術(shù)的研究基于HGWO-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的入侵檢測技術(shù)的研究摘要：隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)安全已經(jīng)成為一個重要的話題。入侵檢測技術(shù)作為網(wǎng)絡(luò)安全的一部分，正在得到越來越多的關(guān)注。本文提出了一種基于HGWO-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的入侵檢測技術(shù)。該技術(shù)結(jié)合了HGWO優(yōu)化算法和徑向基函數(shù)（RBF）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過對數(shù)據(jù)集的特征進行訓練，實現(xiàn)對網(wǎng)絡(luò)流量的實時監(jiān)測和入侵檢測。實驗結(jié)果表明，該技術(shù)具有較高的檢測準確率和較低的誤報率，能夠有效地提高網(wǎng)絡(luò)安全等級。關(guān)鍵詞：入侵檢測，HGWO優(yōu)化算法，徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)1.引言在當今互聯(lián)網(wǎng)普及的時代，網(wǎng)絡(luò)安全問題成為了一個全球性的挑戰(zhàn)。入侵檢測技術(shù)作為網(wǎng)絡(luò)安全的一部分，其任務(wù)是通過監(jiān)測和分析網(wǎng)絡(luò)流量，及時發(fā)現(xiàn)和阻攔惡意的入侵行為，保護網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的安全。傳統(tǒng)的入侵檢測技術(shù)主要基于規(guī)則或者統(tǒng)計方法，但這些方法在應(yīng)對復雜的入侵行為時存在一定的局限性。近年來，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)被引入到入侵檢測中，具有良好的可學習性和自適應(yīng)性。2.相關(guān)工作許多學者已經(jīng)提出了各種各樣的入侵檢測技術(shù)，例如基于支持向量機、樸素貝葉斯分類器、深度學習等。然而，這些方法在效果和計算效率上存在一定的不足。3.HGWO-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)入侵檢測技術(shù)3.1HGWO優(yōu)化算法HGWO（HarmonySearchGreyWolfOptimization）是一種自然進化優(yōu)化算法，模擬了群體的協(xié)同行為。該算法具有較高的全局搜索能力和較快的收斂速度。3.2RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種常用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，具有較好的非線性擬合能力。RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以徑向基函數(shù)為激活函數(shù)，通過計算輸入樣本與各個徑向基函數(shù)之間的距離得到輸出結(jié)果。3.3HGWO-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)入侵檢測技術(shù)本文提出的入侵檢測技術(shù)主要基于HGWO-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。首先，利用HGWO優(yōu)化算法對RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)進行優(yōu)化，提高其準確性和泛化能力。然后，通過對已知的入侵和正常網(wǎng)絡(luò)流量進行訓練，建立入侵檢測模型。最后，將該模型應(yīng)用于實時的網(wǎng)絡(luò)流量監(jiān)測中，實現(xiàn)對入侵行為的實時檢測和預警。4.實驗與分析通過在真實的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集上進行實驗，評估了所提出的入侵檢測技術(shù)的性能。實驗結(jié)果表明，該技術(shù)具有較高的檢測準確率和較低的誤報率，能夠有效地提高網(wǎng)絡(luò)安全等級。5.結(jié)論本文提出了一種基于HGWO-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的入侵檢測技術(shù)，通過將HGWO優(yōu)化算法與RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合，實現(xiàn)了對網(wǎng)絡(luò)流量的實時監(jiān)測和入侵檢測。實驗結(jié)果表明，該技術(shù)具有良好的性能，并能有效地提高網(wǎng)絡(luò)安全等級。未來的研究方向可以進一步優(yōu)化算法和提升檢測準確率。參考文獻：[1]NguyenTT,ThangND,NguyenRC.AnEfficientHybridIntrusionDetectionSystemwithGrayWolfOptimizationandExtremeLearningMachine[J].ArabianJournalforScienceandEngineering,2020,45(4):3361-3381.[2]ZhangX,YeW,XiaoY,etal.Anintrusiondetectionsystembasedondeepbeliefnetworksforwirelesssensornetworks[J].IEEETransactionsonVehicularTechnology,2016,65(12):9694-9702.[3]DaraFA,LutfiAY.EffectiveIntrusionDetectionandPreventioninCloudComputingusingClassificationTechniques[J].InternationalJournalofComputers&Technology,2017,16(4):6909-6915.[4]ChandrasekaranR,VemuriVK,RajMP.IntrusionDetectionSystemusingDeep