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作者：彭庆媛;王晓峰;唐傲;华盈盈;何飞;刘建平;
单位：北方民族大学计算机科学与工程学院;北方民族大学图形图像智能处理国家民委重点实验室;
摘要：当今世界的网络安全问题日益突出，入侵检测技术作为网络安全领域的重要组成部分得到迅速发展。目前，BP神经网络广泛应用于入侵检测。但传统BP神经网络权值选取不精确、学习效率低以及易陷入局部极小值，针对以上缺点，文中提出一种基于改进的灰狼算法优化BP神经网络的入侵检测方法。改进的灰狼算法通过改变线性控制参数，以及在灰狼位置更新公式中加入反余切惯性权重策略，以扩展狼群的搜索范围，从而避免陷入局部最优解。利用改进的算法优化BP神经网络的初始权值和阈值，将优化的BP神经网络应用于入侵检测。实验结果表明，改进的灰狼算法具有更好的稳定性、寻优效率和寻优精度，改进的入侵检测方法不易陷入局部极小值，泛化能力强，预测精度高和可靠性好。
关键词：非线性控制参数;;惯性权重;;灰狼优化算法;;BP神经网络;;入侵检测;;网络安全
基金资助：国家自然科学基金项目（62062001）;; 宁夏青年拔尖人才项目;; 北方民族大学重点科研项目（2023ZRLG12）
