2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、虛擬化是云計(jì)算底層實(shí)現(xiàn)中的核心部分,能夠?qū)崿F(xiàn)云平臺(tái)計(jì)算資源的高效利用。云計(jì)算的開(kāi)放性則使得虛擬化環(huán)境面臨著眾多的安全威脅。傳統(tǒng)的入侵檢測(cè)技術(shù)的檢測(cè)效率較低,并且難以兼容于虛擬化環(huán)境的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。因此,如何實(shí)現(xiàn)虛擬化中不同網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)下的入侵檢測(cè)方法的研究對(duì)云計(jì)算應(yīng)用的發(fā)展有重要的意義。
  針對(duì)現(xiàn)有云入侵檢測(cè)系統(tǒng)對(duì)不同虛擬網(wǎng)絡(luò)模型的兼容性較低、檢測(cè)精度較低等問(wèn)題,本文對(duì)云環(huán)境下的入侵檢測(cè)方法開(kāi)展了比較深入的研究,提出了兩種基于群智能算法

2、(PSO算法和DE算法)的改進(jìn)BP檢測(cè)算法。論文的主要研究工作如下:
  (1)深入研究不同虛擬化網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)下的相應(yīng)檢測(cè)策略,總結(jié)了各類方法的技術(shù)特點(diǎn),分析現(xiàn)有虛擬化檢測(cè)技術(shù)和方法的不足。
  (2)針對(duì)現(xiàn)有方法存在的問(wèn)題,在深入研究KVM網(wǎng)絡(luò)模型的基礎(chǔ)上,提出一種云環(huán)境下基于改進(jìn)BP算法的入侵檢測(cè)模型(MBPCIDM)。該模型能夠使用NAT+網(wǎng)橋模式實(shí)現(xiàn)KVM用戶模式下的抓包、解析包、提取特征、檢測(cè)特征集、響應(yīng)入侵行為等模塊

3、,兼容了KVM虛擬化環(huán)境中的不同網(wǎng)絡(luò)模式,能夠?yàn)樵骗h(huán)境提供入侵檢測(cè)服務(wù)。
  (3)在深入分析虛擬化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上,針對(duì)BP算法易于陷入局部極小的問(wèn)題,提出一種基于PSO算法的改進(jìn)BP檢測(cè)算法—MLPSO-BP。MLPSO-BP結(jié)合了粒子群優(yōu)化算法的全局尋優(yōu)能力和反向傳播算法的梯度下降等特點(diǎn),將粒子群優(yōu)化算法引入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值的優(yōu)化中,利用動(dòng)量項(xiàng)與LR方法,在加速BP算法收斂的同時(shí),防止其保持本地最優(yōu)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,利用改

4、進(jìn)后的算法構(gòu)建的入侵檢測(cè)算法的平均檢出率較高,能夠有效且可靠地為云計(jì)算環(huán)境提供入侵檢測(cè)服務(wù)。
  (4)針對(duì)粒子群優(yōu)化算法可能的早熟問(wèn)題,利用DE算法對(duì)BP算法進(jìn)行改進(jìn),提出一種基于DE算法的改進(jìn)BP檢測(cè)算法。該算法首先使用DE算法優(yōu)化BP算法的初始權(quán)值,隨后采用BP算法微調(diào)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值。權(quán)值和偏置值在每一代中都進(jìn)行更新,以最小化均方誤差。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在合適的參數(shù)設(shè)置條件下,在優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值方面DE算法要優(yōu)于PSO算法。

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