基于改进BP神经网络的网络入侵检测研究

摘要：随着互联网的快速发展,网络安全问题日益突出,入侵检测方法研究变得愈发重要.为提高网络入侵检测能力,首先对传统BP算法进行优化,然后对KDD99数据集进行了数据的预处理和特征选择,设计了优化的BP神经网络模型,最后进行了仿真实验.结果表明:相较于传统BP算法模型准确率提高了12.12%,达到96.64%,误检率降低至3.65%,模型的收敛性和稳定性都有所提高,达到了预期效果.