資料介紹
隨著云計算服務在社會各領域的廣泛應用,云環境下計算機系統和網絡資源的安全性已成為云計算發展過程中面臨的重要挑戰。為了應對云環境的安全危機,基于云計算的入侵檢測系統將成為云安全體系重要的組成部分。入侵檢測系統(Intrusion Detection System)通過分析流經網絡的數據包、用戶的行為、系統的安全記錄、相關數據以及計算機系統某些關鍵點的信息,來判斷是否發生了入侵行為。
傳統的入侵檢測系統在處理海量檢測數據問題上難以滿足實時性和有效性的要求,云計算強大的計算能力可以解決此瓶頸問題。同時,神經網絡具有的優勢使其非常適合云環境下的入侵檢測,目前專家學者的研究大多關注BP神經網絡,對SOM網絡的研究相對較少。根據云計算的特點和安全需求,設計出一種適合云環境的入侵檢測系統模型。在核心檢測分析模塊的入侵檢測算法部分,引入SOM自組織特征映射神經網絡算法。在此基礎上,針對SOM神經網絡連接權值隨機初始化可能導致的訓練失敗問題,使用微粒群算法和模擬退火算法相結合對其進行優化,提高入侵檢測效率。
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