【摘要】：伴隨信息化技術(shù)的高速發(fā)展以及分布式技術(shù)、大數(shù)據(jù)、虛擬化等新理念、新方法的蓬勃興起,催生了云計(jì)算技術(shù)。這些年來(lái),云計(jì)算應(yīng)用到更多領(lǐng)域,發(fā)展更加迅猛有力。雖然云計(jì)算的運(yùn)行模式比之前有了很大改進(jìn),令云計(jì)算環(huán)境的安全性以及可控性有了較大的提高,但由于其自身的復(fù)雜性及大規(guī)模性,使得系統(tǒng)容易出現(xiàn)異常,也更加容易吸引黑客的攻擊,對(duì)云計(jì)算環(huán)境的安全性產(chǎn)生了嚴(yán)重的威脅。因此,面向云計(jì)算環(huán)境的異常檢測(cè)技術(shù)越發(fā)顯得重要,是云安全的重要組成部分。本文面向云計(jì)算環(huán)境網(wǎng)絡(luò)安全,主要針對(duì)網(wǎng)絡(luò)異常進(jìn)行研究,重點(diǎn)在于提高云計(jì)算環(huán)境可用性,完成的主要工作包括:(1)針對(duì)云環(huán)境下數(shù)據(jù)量大、復(fù)雜以及樣本存在不均衡的情況,提出了一種基于影響補(bǔ)償因子的樣本差異均衡方法,為小類樣本引入影響補(bǔ)償因子,并增加其對(duì)整個(gè)模型的影響程度,使得其特性不至于被大類淹沒(méi)。(2)傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練時(shí)很依賴初值選取,容易陷入局部極小值,因此引入了模擬退火算法,并對(duì)模擬退火算法進(jìn)行了進(jìn)一步的分析,針對(duì)其存在的尋優(yōu)能力不足、在低溫時(shí)發(fā)生震蕩的問(wèn)題,本文提出了一種兩階段優(yōu)化的改進(jìn)模擬退火算法,在兩個(gè)階段中,分別設(shè)置不同的控制參數(shù),既保證了全局尋優(yōu)的特點(diǎn),又減少了震蕩的發(fā)生。(3)分析了 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)梯度下降法的特點(diǎn),針對(duì)訓(xùn)練過(guò)程復(fù)雜、樣本存在關(guān)聯(lián)性的特點(diǎn),提出了一種基于交叉分組的改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,并且對(duì)于收斂速度較慢的問(wèn)題,為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)置了動(dòng)態(tài)自適應(yīng)學(xué)習(xí)速率,根據(jù)目標(biāo)函數(shù)的變化情況,動(dòng)態(tài)調(diào)整學(xué)習(xí)速率以適應(yīng)尋優(yōu)過(guò)程,提高了收斂速度。將上面的算法結(jié)合起來(lái)用于進(jìn)行異常檢測(cè),有效的提升了算法的性能。(4)本文設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于三層架構(gòu)的系統(tǒng)模型,即“數(shù)據(jù)處理-異常檢測(cè)-異常響應(yīng)”,分別對(duì)每個(gè)功能模塊的特性進(jìn)行詳細(xì)描述�；诖四Ｐ�,我們實(shí)現(xiàn)了對(duì)異常行為的準(zhǔn)確檢測(cè),提高了云計(jì)算環(huán)境的安全性。最后進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)并對(duì)系統(tǒng)性能進(jìn)行了分析。結(jié)果表明,本文算法不僅提高了檢測(cè)率,降低了誤報(bào)率,加快了學(xué)習(xí)速度,同時(shí)對(duì)小類型也起到了明顯的補(bǔ)償作用,能夠有效解決云計(jì)算安全中存在的問(wèn)題。
【圖文】：

比如原來(lái)的虛擬化思想在這里得到了長(zhǎng)足的發(fā)展，，資源共享的方式整個(gè)得到了革逡逑新。云計(jì)算提供了三種模式的服務(wù)：基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)（ｌａａＳ）、平臺(tái)即服務(wù)（ＰａａＳ）、逡逑軟件即服務(wù)（ＳａａＳ）。云平臺(tái)的整體層次服務(wù)架構(gòu)圖如圖２－１所示。逡逑ｐｃ＆瀏覽器邐云終端＆客戶機(jī)逡逑軟件服務(wù)＂邐０Ａ系統(tǒng)＆ＣＲＭ邐郵件＆即時(shí)通信邐門戶Ｓ內(nèi)容管理逡逑ＳａａＳ逡逑平臺(tái)服務(wù)邐身份認(rèn)證管理邐工作流＆報(bào)表邐服務(wù)總線＆逡逑ＰａａＳ邐＆訪問(wèn)控制邐數(shù)據(jù)挖掘邐任務(wù)管理逡逑數(shù)據(jù)存計(jì)算服務(wù)邐負(fù)載管理逡逑備份邐丨逡逑基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)邋邐逡逑ＩａａＳ逡逑虛擬化逡逑主機(jī)邐存儲(chǔ)邐網(wǎng)絡(luò)設(shè)備邋其他設(shè)備逡逑圖２－１云平臺(tái)整體層次服務(wù)架構(gòu)逡逑Ｆｉｇ．２－１邋Ｔｈｅ邋ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ邋ｏｆ邋ｃｌｏｕｄ邋ｐｌａｔｆｏｒｍ邋ｓｅｒｖｉｃｅ逡逑７逡逑

邐＂ＩＤＳ邐Ｈ，ＤＳ逡逑圖２－２基于主機(jī)的異常檢測(cè)系統(tǒng)逡逑Ｆｉｇ．２－２邋Ａｎｏｍａｌｙ邋ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ邋ｓｙｓｔｅｍ邋ｂａｓｅｄ邋ｏｎ邋ｈｏｓｔ逡逑（１）
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TP393.08

【參考文獻(xiàn)】

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1 陶新民;郝思媛;張冬雪;徐鵬;;不均衡數(shù)據(jù)分類算法的綜述[J];重慶郵電大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2013年01期

2 張蓓蓓;陳寧江;胡丹丹;;基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)負(fù)載預(yù)測(cè)的虛擬機(jī)部署策略[J];華中科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2012年S1期

3 張新有;曾華q

本文編號(hào)：2658052