基于云模型和BP神经网络的入侵检测

云模型是进行定性定量转换的有效工具,正态云模型通过期望、熵和超熵构成特定结构发生器,这种特定结构使得正态云模型更具有普遍适用性,更简单、直接地完成了定性与定量之间的相互转换过程。结合BP网络局部精确搜索的特性,提出一种基于云模型与BP网络的入侵检测方法,将云模型和BP算法有机结合。通过KDD99 CUP数据集分别进行了仿真实验对比,结果表明:该方法不但收敛速度快,迭代次数较少,并且可提高入侵检测的准确率。