基于鸟群神经网络入侵检测的研究

入侵检测作为一种主动的信息安全保障措施,有效地弥补了传统安全防护技术的缺陷。本文利用鸟群特性和神经网络对任意非线性函数的逼近能力,提出了一种基于鸟群神经网络的入侵检测方法。用鸟群变换代替普通神经网络的激励函数,能有效地提高网络样本训练的效率和速度,在仿真结果中体现出了很好的收敛速度和学习能力,比较适合用于入侵检测系统中。通过把鸟群神经网络技术与SNORT相结合,进行仿真实验。结果表明这种入侵检测系统模型是有效的。