基于HMM和自组织映射的网络入侵检测算法

随着网络入侵多样化的发展,传统的防火墙、数据加密等防御方法已经很难保证系统和网络资源的安全,为此,设计了基于隐形马尔科夫模型HMM和自组织映射SOM的网络入侵检测方法.首先建立了自组织映射-HMM的双层入侵检测模型,采用样本数据训练SOM网,然后将测试数据输入SOM模型获得观察序列对应的攻击类别的后验概率,将此后验概率用于训练HMM模型获得概率初始分布和状态转移概率等各参数.最后,通过比较测试数据在各模型下发生概率的大小来获取对应的攻击类别.仿真实验表明本研究方法能有效实现网络入侵检测,较经典的HMM方法以及改进的神经网络方法,具有较高的检测率和较低的误报率,同时具有较少的检测时间.     

基于最小规则自组织映射的入侵检测算法

为了解决入侵检测模型中海量数据处理问题,降低计算复杂度,提高检测精度,提出基于最小规则自组织映射的入侵检测算法;通过在真实的入侵检测数据集上进行仿真实验,将该算法与普通椭圆补丁算法、简单矩形补丁算法以及决策树算法进行对比.结果表明,该算法在检测精度、稳定性和计算时间方面优于对比算法,验证了该算法的有效性.     

基于自组织映射网络的流量分类算法

网络流量分类在QoS、流量控制及网络安全等领域发挥了重要作用. 有监督型的机器学习方法对新流量的识别往往依赖于先前的人工分析;自组织映射网络算法模拟生物神经元,通过自组织行为对数据进行分类学习;实验表明,该无监督型算法能够对新流量进行自动识别,提高了流量识别的准确率.     

基于入侵检测的BP网络算法

阐述了入侵检测技术的发展与现状,对目前所采用的入侵检测技术及其特点进行了分析比较,探讨了将神经网络应用于网络入侵检测的可行性.结合网络入侵和主机入侵方面的检测能力,构建了基于智能体的分布式入侵检测系统的体系结构模型.重点讨论了神经网络入侵检测算法,提出了较优的变速度回归神经网络检测算法.     

基于对抗性自编码器的入侵检测算法

针对当前无监督学习的入侵检测算法准确度低、误报率高以及有监督学习算法所需训练样本标记成本高的问题,提出一种基于对抗性自编码器的入侵检测算法.这是一种半监督学习算法,仅需要训练数据集中少量标记数据进行训练,并在训练数据集中支持未标记数据,从而提高性能.首先,自编码器通过提取重要特征作为潜在变量来降低输入数据的维数;其次,...     

基于BM算法的网络入侵检测算法研究

以BM算法为基础,提出一种快速的字符串模式匹配方法,该算法在匹配的过程中采用新的坏字符规则比传统的BM算法跳过的距离更大,并且在前缀不匹配的极端情况下能减少匹配的次数。实验证明,该算法具有良好的性能。     

基于集成降噪自编码的网络入侵多模式匹配算法设计

针对高维网络入侵受到层次限制,入侵识别易出现局部极值化,导致入侵匹配时间延长的问题,提出并设计基于集成降噪自编码的网络入侵多模式匹配算法。引入降噪自编码网络,将深度学习法运用于在网络入侵检测中,构建深层网络模型,根据逐层贪婪编码模式实现预训练,完成高维深层网络入侵特征的自适应性提取及挖掘,通过监督式微调解决机器学习中局部极值问题,增强网络入侵检测效果与泛化性能,实现网络入侵初步检测。利用多模式匹配实现初步识别结果的最终匹配,完成网络入侵模式诊断。搭建实验平台对所提算法进行验证,将网络中用户行为日志数据当作实验数据样本,实验结果表明,负载均衡方差保持在0.85～1.0,匹配时间最短,访问文本串中字符的数目增长幅度很小,证明了算法鲁棒性和可实践性很强。     

基于GA-SVM算法的网络入侵检测研究

信息网络化时代使得网络更加开放,网络安全问题备受关注,有效的网络入侵检测算法对确保网络安全发挥着至关重要的作用.在对SVM算法进行分析的基础之上,采用GA算法对惩罚系数和核参数进行优化,得到用于网络入侵检测的GA-SVM算法,同时将其应用于KDD Cup99数据集的4种网路入侵数据的检测中.检测结果表明,相对于SVM算...     

基于SSAE-PNN算法的网络入侵检测研究

针对常用的入侵检测算法的收敛速度慢和误报率高的问题,本文提出一种基于栈式稀疏自编码器(SSAE)和概率神经网络(PNN)的入侵检测方法.首先,使用栈式稀疏自编码器对数据进行特征提取,获得低维、深层次的特征集,从而降低检测结果的误报率;然后,使用收敛速度快的概率神经网络对特征集分类,减少了训练模型的时间.本文使用NSL-KDD数据集对模型进行验证,实验结果表明,与其他入侵检测算法相比,SSAE-PNN模型取得了更优秀的检测效果.     

基于自编码器和极限学习机的工业控制网络入侵检测算法

针对目前未知工业控制网络攻击检测方法处于初级阶段,浅层次的选取特征分类导致检测率较低的问题,提出一种稀疏自编码-极限学习机入侵检测模型。该文所提算法通过深度学习的稀疏自编码器在训练时结合编码层的系数惩罚和重构误差对高维数据进行特征提取,再运用极限学习机对提取的特征进行快速有效地精准分类,使用工控入侵检测标准数据集对算法准确性进行了验证,通过和不同类型的入侵检测模型进行比较。结果表明:该文方法可以有效提升入侵检测系统性能,符合工业控制入侵检测"高精度、低误报"的要求。     

一种基于核映射空间距离的入侵检测算法

通过研究基于距离的孤立点发现算法(Cell-Based),指出其存在的问题,提出了一种基于核映射空间距离的入侵检测算法.该算法通过检测孤立点的方法进行入侵检测,首先将样本通过核函数映射到高维特征空间,重新定义特征空间中的数据点之间的距离.然后经过初始聚类算法确定聚类数目和初始类中心,再通过迭代优化目标函数来实现数据点的再聚类,最终得到聚类中心,超出聚类中心点半径r外的点即为孤立点.试验结果表明,该算法能有效突出样本之间的差异,克服传统基于距离的孤立点发现算法易随参数变化而需调整单元结构的缺点,且具有更准确的检测率和较快的收敛速度.     

基于萤火虫群算法的网络入侵优化检测算法

针对模糊C 均值聚类法因对初始聚类中心敏感且容易陷入局部极小值而导致无法在网络入侵检测中获得精确分类结果的问题, 提出了基于萤火虫群优化（GSO: Glowworm Swarm Optimization)算法的网络入侵检测方法。采用标记样本得到初始聚类中心, 运用萤火虫群优化实现对聚类中心的优化。结果显示该方法有效。     

基于自组织特征映射的图像分割算法研究

提出了一种基于自组织特征映射的图像分割算法,实现了计算机对图像的初步理解,从而在某种程度上模拟了生物的初级视觉功能．通过分析研究Kohonen网络的自组织特征映射过程,构造了基于Kohonen网络的图像分割神经网络方法,应用自组织特征映射方法将原始图像分割为有序化的相关特征区域．最后结合图像分割的特点对算法进行了改进,结合有监督的学习算法,使得图像的分割最终在先验知识的指导下进行．实验结果表明将Kohonen网络应用于图像分割使得算法具有很强的自适应性,能够在很大程度上避免背景及噪声对分割的影响．     

基于自组织映射网络的智能组卷系统

自动组卷是计算机辅助教学的重要研究内容,其中智能算法是技术关键问题,论文分析了现存组卷系统的基础上,提出了采用自组织特征映射网络智能组卷算法,具体化表明,该算法能有效地解决试题库研究中的智能组卷问题,具有较好综合性能。     

基于自组织映射网络的齿轮故障分类识别

分析了自组织映射网络算法，在U-矩阵方法基础上提出了一种改进的可视化训练结果方法，并应用于齿轮故障的模式识别，研究表明，自组织映射网络能对齿轮状态进行正确分类，有效识别故障模式，改进的可视化方法能更加清楚地显示网络训练结果，两者结合可以扩展应用于机械设备的状态监测和故障识别。     

基于自组织特征映射网络的综合评价模型

首先根据人脑思维的模糊性特点 ,以模糊集合论为基础 ,构造一种用于指导自组织特征映射网络学习过程的模糊熵准则 ,可以在较大范围内有效地解决自组织特征映射网络 (SOFM )的学习问题 .然后提出一种基于模糊自组织特征映射网络的综合评价模型 .该模型通过确定标准对象 ,数据的标准化处理 ,网络自适应学习和评价结果输出等环节 ,可以有效地解决一类综合评价问题 .最后通过一个实例进一步说明其灵活性与实用性 .参 6 .     

基于自组织特征映射的移动传感器网络控制

针对概率型感知模型的移动传感器网络中覆盖区域为时变的情况,提出了一种基于自组织特征映射的实时覆盖算法.其中自组织特征映射依据实时采样的样本点来对覆盖目标区域进行拓扑映射,并依据多智能体系统中的一致性控制算法使移动传感器载体形成预定编队,完成覆盖任务.最后通过实验仿真验证了该算法的优良性能.     

基于聚类集成的网络入侵检测算法

为了进一步提高网络入侵检测的效果,提出一种基于聚类集成的入侵检测算法。首先利用Bagging算法从训练集中生成多个训练子集。然后调用模糊C均值聚类算法训练并生产多个基本聚类器。然后利用信息论构造适应度函数。采用粒子群算法从上述聚类集体中获得一个具有最优性能的集成聚类器。仿真实验结果表明,该算法能有效的提高入侵检测的精度,具有较高的泛化性和和稳定性。     

基于最优特征提取的网络入侵检测设计

在网络空间中,信息交互伴随着信息的泄露和网络结构的瘫痪,需要对网络入侵特征进行有效拦截,实施中断保护,保障网络安全。传统的入侵中断保护方法采用监控列表自校正分离方法,对强干扰下的入侵病毒的识别效果不好。提出一种基于最佳特征提取选择的网络入侵端口中断保护模型。首先构建网络结构模型和入侵信号模型,设计网络入侵端口中断保护模型,采用最佳特征选择算法实现网络入侵中断端口保护模型改进。仿真结果表明,采用该模型能有效实现对网络入侵的信号特征提取,指导入侵端口中断保护,提高网络入侵特征识别和检测能力。     

自组织映射网络的应用与探讨

自组织映射可用于学习识别数据的类型，对同类样本聚类，文章探讨自组织映射网络的训练方法，并通过训练自组织映射网络实例来分析训练的可视化结果。