基于SOM入侵檢測(cè)算法特征選擇

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1、第!"卷!第#期華!中!科!技!大!學(xué)!學(xué)!報(bào)!自然科學(xué)版">-?’!"9-’#$%%#年!#月!&’()*+,-./0.12’-3451’6785,’!9*:);84518.58<=1:1-."!&)?@!$%%#基于4aM的入侵檢測(cè)算法的特征選擇付小青!張愛(ài)明!華中科技大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院"湖北武漢E!%%#E#摘要!針對(duì)基于單層4aM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的入侵檢測(cè)系統(tǒng)計(jì)算量大&誤報(bào)率高的問(wèn)題#利用4aM網(wǎng)絡(luò)中相似模式激活神經(jīng)元的物理位置鄰近的特點(diǎn)#根據(jù)輸入模式的類(lèi)型#對(duì)激活的神經(jīng)元進(jìn)行劃分#并把記錄的基本特征和推導(dǎo)特征結(jié)合起來(lái)#對(duì)記錄進(jìn)行分類(lèi)’研究結(jié)果表明#較小的特征子集能使系統(tǒng)更快地對(duì)數(shù)

2、據(jù)進(jìn)行分類(lèi)#與傳統(tǒng)的利用單層4aM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法相比#該方法計(jì)算量小&誤報(bào)率低’關(guān)!鍵!詞!入侵檢測(cè)$神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)$特征$自組織特征映射中圖分類(lèi)號(hào)!7I!D!!!文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼!J!!文章編號(hào)!CA#CBE"C$!$%%#"%#B%%%"B%!’($)*+(/(&(6)%4,43<=>".$/(0%,)+*/%4,0()(6)%4,$&-4+%)?#E)F+#’G+$%#!"#$%=+H+$%!K-??8/8-3K-FL):8;4518.58*.=785,.-?-/@#()*+,-./0.128;N1:@-34518.58*.=785,.-?-/@#O),*.E!%%#E#K,1.*"8./)+$

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6、學(xué)習(xí)時(shí)#模式F激活第J個(gè)神經(jīng)元#習(xí)算法#詳細(xì)的學(xué)習(xí)規(guī)則見(jiàn)文獻(xiàn)’"(’則模式F與第J個(gè)神經(jīng)元之間的距離在所有這收稿日期!$%%AB%#B%A’作者簡(jiǎn)介!付小青!CDA%B"#女#副教授$武漢#華中科技大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院!E!%%#E"’!"#$%&%3Sd,)N:C!N1.*’5-F#A#!!華!中!科!技!大!學(xué)!學(xué)!報(bào)!自然科學(xué)版"!第!"卷些距離中是最小的1由7!IVC"U7!I"V+J+J!I"#$5!I"%&它與第J個(gè)神經(jīng)元之間的距#+Y7+J#!結(jié)果分析與討論$離/!IVC"U$"!5!IVC""$%C’$J+Y7+J1比較+UC4aM網(wǎng)絡(luò)使相似模式激活神經(jīng)元的物理位/J

7、!I"和/J!IVC"&對(duì)每個(gè)5+Y7+J&有置鄰近&相鄰的神經(jīng)元對(duì)應(yīng)相似的模式&相似的模!5+97+J!I:C"85+9(7+J!I":#!I"#式可能會(huì)混雜在一起1將攻擊記錄和正常記錄分$5!I"%)8!C9!I""$5!I"%1+97+J#+97+J開(kāi)&允許幾種攻擊記錄映射到同一個(gè)神經(jīng)元1!!由于%+#!I"+C&因此,5+Y7+J!IVC",+記第+類(lèi)記錄的數(shù)目為F&映射到第J個(gè)神+,5+Y7+J!I",&即/J!IVC"+