本文關(guān)鍵詞：基于結(jié)構(gòu)優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的網(wǎng)絡(luò)異常檢測(cè)研究　出處：《遼寧大學(xué)》2016年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)的不斷深入發(fā)展,其巨大的網(wǎng)絡(luò)知識(shí)共享功能極大提高我們的學(xué)習(xí)能力,與此伴隨著網(wǎng)絡(luò)空間安全面臨日益嚴(yán)重的威脅。傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)威脅主要來(lái)自病毒、木馬、口令入侵、節(jié)點(diǎn)攻擊等傳統(tǒng)攻擊方法,隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的到來(lái),黑客入侵技術(shù)不斷升級(jí),各種新的攻擊方法不斷涌現(xiàn)出來(lái),網(wǎng)絡(luò)安全形勢(shì)不容樂觀。流量檢測(cè)作為一種主動(dòng)防御的安全技術(shù),提供多層次、多方位的實(shí)時(shí)保護(hù),為系統(tǒng)構(gòu)筑繼系統(tǒng)防火墻之后的重要防線。當(dāng)前的流量檢測(cè)技術(shù)不斷發(fā)展,融入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、蟻群算法等智能化技術(shù)。本文的主要工作是研究異常檢測(cè)的方法。其中,網(wǎng)絡(luò)異常體現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)流量層面,本文涉及的網(wǎng)絡(luò)異常檢測(cè)實(shí)質(zhì)是網(wǎng)絡(luò)流量異常檢測(cè)。異常流量指偏離正常范圍的網(wǎng)絡(luò)流量,異常流量體現(xiàn)在流量特征值波動(dòng)。檢測(cè)流程：首先,將采集流量數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,采用PCA方法進(jìn)行特征提取,實(shí)現(xiàn)線性降維；其次采用結(jié)構(gòu)優(yōu)化后的BP算法進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí)；最后,驗(yàn)證優(yōu)化后算法的泛化能力和檢測(cè)率。優(yōu)化BP算法階段,為提高算法泛化性能,提出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化方向,一個(gè)方向是優(yōu)化輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù),可以采用PCA降維處理,另一個(gè)方向是調(diào)整隱層,可以減少隱層層數(shù)和每個(gè)隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)。針對(duì)隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)的優(yōu)化,提出權(quán)淘汰的連接權(quán)值調(diào)整,具體是將非零權(quán)值趨向零,如果造成誤差明顯增大則表示權(quán)值必須保留,否則被淘汰,最終使得隱層中連接權(quán)值為零的節(jié)點(diǎn)刪除,實(shí)現(xiàn)隱層結(jié)構(gòu)優(yōu)化。傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)剪枝中權(quán)懲罰方法具有局限性,本文證明權(quán)淘汰算法具有收斂性,即算法有效性,且在泛化性能上優(yōu)于權(quán)懲罰方法。通過(guò)以上兩大方向優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu),有效降低算法時(shí)間復(fù)雜度。綜上,本文提出基于結(jié)構(gòu)優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的網(wǎng)絡(luò)異常檢測(cè),這種改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法能夠優(yōu)化和調(diào)整網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),注重降低BP拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)復(fù)雜度,可以有效提高算法的泛化能力,提高在骨干網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的異常檢測(cè)的檢測(cè)率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,這種優(yōu)化的算法在時(shí)間復(fù)雜度以及收斂性能方面都優(yōu)于傳統(tǒng)BP算法,應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)異常檢測(cè)系統(tǒng)中的檢測(cè)率和時(shí)間效率明顯要優(yōu)于傳統(tǒng)BP算法。
【學(xué)位授予單位】：遼寧大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP183;TP393.08

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本文編號(hào)：1330657