为了确保开放实验室网络的安全运行，降低入侵风险检测误检率，提出一种开放实验室内部网络非法入侵检测方法。引入RBF神经网络构建开放实验室内部网络非法入侵检测模型，提取隐含层权值参数，对隐含层权值优化处理；采用自适应蛙跳算法对非法入侵检测模型求解，在经典蛙跳算法的基础上引入变异操作，并通过层次分析方法调整不同影响参数权重，避免陷入局部最优，实现入侵检测。仿真结果表明，所提方法可以有效提升网络非法入侵检测率，降低误检率，获取更加精准的检测结果。
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