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網(wǎng)絡(luò)入侵具有突發(fā)性和隱蔽性等特點(diǎn)，傳統(tǒng)的技術(shù)很難描述其變化規(guī)律，這導(dǎo)致入侵檢測正確率非常的低。為提高入侵檢測正確率，降低誤檢率，提出了一種基于動(dòng)態(tài)自適應(yīng)權(quán)重和柯西變異的蝙蝠優(yōu)化算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的入侵檢測模型。需要先采集入侵網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)進(jìn)行整理，然后導(dǎo)入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中學(xué)習(xí)，采用蝙蝠優(yōu)化算法優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)模型的參數(shù)。最后選取KDD CUP 99數(shù)據(jù)集進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)入侵檢測的仿真實(shí)驗(yàn)。結(jié)果表明，本文模型能夠獲得理想的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測率和誤檢率。
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