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文檔簡(jiǎn)介
1、本文主要對(duì)基于樹(shù)形組合結(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器組合方法在入侵檢測(cè)系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)技術(shù)進(jìn)行研究和探索,開(kāi)展以下方面的工作: (1)針對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器以及LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器的特點(diǎn),本文提出了一個(gè)樹(shù)形分類器組合框架。該組合分類器利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的獨(dú)立性以及自適應(yīng)性解決了一般分類器難以不斷學(xué)習(xí)和適應(yīng)新攻擊的問(wèn)題;利用LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的競(jìng)爭(zhēng)性將分類信息定義為特定的目標(biāo)類別。 (2)由于入侵檢測(cè)數(shù)據(jù)集中的信息均為高維特征向量,因此它需要在
2、大規(guī)模的分類識(shí)別過(guò)程中解決特征提取問(wèn)題。本文采用主成分分析(Principal Components Analysis)方法較好地解決了該問(wèn)題。具體做法是:基于MATLAB統(tǒng)計(jì)工具箱,利用相關(guān)函數(shù)對(duì)入侵檢測(cè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理——降維操作;接著將2層樹(shù)形BP-LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合分類器應(yīng)用到入侵檢測(cè)的行為識(shí)別之中;然后根據(jù)模式識(shí)別的原理,針對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)子分類器的訓(xùn)練算法,舍Levenberg-Marquardt算法而取Resilient B
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