基于流形学习及自编码的网络入侵检测算法研究

发布时间：2024-03-19 05:06

　　随着互联网的不断发展与普及,网络安全问题也随之显现。人们在日常的生活、工作、学习中都离不开互联网的帮助。而面对数以万计的网络数据流量,网络入侵检测显得尤为重要,它能够对网络中捕捉到的数据包进行建模分析和检测,从而发现已知或者未知的异常网络行为。论文提出了一种基于流形学习及自编码的网络入侵检测聚类算法。传统的网络入侵的聚类算法直接对原始特征矩阵进行运算,忽略了数据本身的深度特征以及内部之间的流形特征。如何有效得学习数据内部的流形结构以及挖掘数据的深度特征从而提高算法的表现,是本课题研究的重点。因此,本文提出了一种基于流形学习及自编码的算法(Manifold Learning and Auto-Encoding algorithm,MLAE)。该算法首先对网络连接数据进行预处理,利用流形逼近与映射得到包含数据的整体流形结构的特征数据,然后对每个原始数据与流形结构数据进行自编码学习,得到学习后的数据特征,最后,对这些包含流形特征与自身特征的数据进行聚类分析。本文的主要工作如下:(1)通过对传统的入侵检测技术进行了研究与分析,提出了一种通过流形逼近投射方法来指导自动编码器学习的聚类算法。通常来...

【文章页数】：57 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图1.1网民规模和互联网普及率

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图1.2IPv6地址数量

绪论2的关键环节，信息只能被特定授权用户所使用，其他用户不能越级访问。（5）信息抗抵赖性。一般通过数字签名的方式实现，以此来判断数据发送者的身份。通过数字签名也可以判断信息在发送过程中是否有他人介入。图1.2IPv6地址数量即使在严格有序的网络监管下，依然有很多不法分子为了自身利....

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图2.1MLP模型

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本文编号：3932371