LM优化的半自适应遗传神经网络在入侵检测中的应用

"基于LM的半自适应遗传神经网络在入侵检测中的应用，王茜，成小敏，针对传统遗传算法容易早熟和自适应遗传算法计算量大、收敛速度慢等问题，提出了基于LM优化算法的半自适应遗传神经网络。该网络应用于入侵检测中，实验结果表明，效果良好。" 在网络安全领域，入侵检测系统（IDS）扮演着至关重要的角色，它能实时识别并应对可能的入侵行为，保护网络免受攻击。传统的入侵检测技术面临诸如误报率高、处理速度慢等问题。为了克服这些缺点，研究人员开始探索新的技术，其中神经网络因其自学习、模糊运算和联想记忆能力而备受青睐。 遗传神经网络（Genetic Neural Network, GNN）是将遗传算法（Genetic Algorithm, GA）与神经网络相结合的一种方法，通过模拟生物进化过程来优化神经网络的权重和结构。然而，传统的遗传算法可能会过早达到局部最优，而自适应遗传算法虽然能动态调整参数，但其计算复杂度高，收敛速度较慢。 王茜和成小敏的研究中，他们提出了一种基于Levenberg-Marquardt (LM)优化算法的半自适应遗传神经网络。LM算法是一种在非线性优化中常用的梯度下降法，它能够快速且准确地寻找极小值。在该研究中，半自适应遗传算法首先用于全局搜索，找出可能的最优解区域，随后LM算法介入，进行更精确的局部搜索，从而避免了遗传算法陷入局部最优的问题，同时也减少了计算量，提高了收敛速度。 在入侵检测的应用中，这种改进的遗传神经网络能够更有效地识别网络中的入侵行为，降低漏报率，提高检测效率。实验结果显示，这种结合了全局搜索和局部精确搜索特性的半自适应遗传神经网络在入侵检测性能上表现出色。 该研究为入侵检测技术提供了一个新的优化方法，通过结合遗传算法和LM优化，改善了神经网络在入侵检测中的性能，有望在未来网络安全领域得到广泛应用。同时，这也提示我们，针对特定问题持续优化和创新现有技术，是提升系统效能的关键。