基于bp神经网络的入侵检测技术的matlab代码

以下是基于bp神经网络的入侵检测技术的MATLAB代码示例。本示例使用KDD Cup 1999数据集进行训练和测试。

首先，加载数据集：

load('KDDCup99.mat'); % 加载数据集

接下来，将数据集分为训练集和测试集：

train_data = KDDCup99(1:25000,1:41);
train_label = KDDCup99(1:25000,42);
test_data = KDDCup99(25001:end,1:41);
test_label = KDDCup99(25001:end,42);

然后，对数据进行预处理，包括归一化和独热编码：

% 归一化
[train_data, PS] = mapminmax(train_data');
train_data = train_data';
test_data = mapminmax('apply',test_data',PS)';
% 独热编码
train_label = full(ind2vec(train_label'+1));
test_label = full(ind2vec(test_label'+1));

接着，创建并训练bp神经网络：

net = feedforwardnet([10 5]); % 创建bp神经网络
net.divideParam.trainRatio = 0.8; % 设置训练集比例
net.divideParam.valRatio = 0.1; % 设置验证集比例
net.divideParam.testRatio = 0.1; % 设置测试集比例
net.trainParam.epochs = 100; % 设置训练轮数
net.trainParam.goal = 0.01; % 设置训练目标误差
net = train(net, train_data', train_label'); % 训练网络

最后，使用测试集评估网络性能：

predict_label = net(test_data'); % 预测标签
[~, predict_label] = max(predict_label); % 转换为类别标签
[~, test_label] = max(test_label); % 转换为类别标签
accuracy = sum(predict_label == test_label) / length(test_label); % 计算准确率
disp(['Accuracy: ' num2str(accuracy)]); % 显示准确率

完整代码如下：

load('KDDCup99.mat'); % 加载数据集

train_data = KDDCup99(1:25000,1:41);
train_label = KDDCup99(1:25000,42);
test_data = KDDCup99(25001:end,1:41);
test_label = KDDCup99(25001:end,42);

% 归一化
[train_data, PS] = mapminmax(train_data');
train_data = train_data';
test_data = mapminmax('apply',test_data',PS)';
% 独热编码
train_label = full(ind2vec(train_label'+1));
test_label = full(ind2vec(test_label'+1));

net = feedforwardnet([10 5]); % 创建bp神经网络
net.divideParam.trainRatio = 0.8; % 设置训练集比例
net.divideParam.valRatio = 0.1; % 设置验证集比例
net.divideParam.testRatio = 0.1; % 设置测试集比例
net.trainParam.epochs = 100; % 设置训练轮数
net.trainParam.goal = 0.01; % 设置训练目标误差
net = train(net, train_data', train_label'); % 训练网络

predict_label = net(test_data'); % 预测标签
[~, predict_label] = max(predict_label); % 转换为类别标签
[~, test_label] = max(test_label); % 转换为类别标签
accuracy = sum(predict_label == test_label) / length(test_label); % 计算准确率
disp(['Accuracy: ' num2str(accuracy)]); % 显示准确率

希望这个示例可以帮助你入门基于bp神经网络的入侵检测技术。