本文關鍵詞：基于結構優(yōu)化BP神經網絡算法的網絡異常檢測研究　出處：《遼寧大學》2016年碩士論文　論文類型：學位論文

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【摘要】：隨著互聯(lián)網的不斷深入發(fā)展,其巨大的網絡知識共享功能極大提高我們的學習能力,與此伴隨著網絡空間安全面臨日益嚴重的威脅。傳統(tǒng)的網絡威脅主要來自病毒、木馬、口令入侵、節(jié)點攻擊等傳統(tǒng)攻擊方法,隨著移動互聯(lián)網時代的到來,黑客入侵技術不斷升級,各種新的攻擊方法不斷涌現(xiàn)出來,網絡安全形勢不容樂觀。流量檢測作為一種主動防御的安全技術,提供多層次、多方位的實時保護,為系統(tǒng)構筑繼系統(tǒng)防火墻之后的重要防線。當前的流量檢測技術不斷發(fā)展,融入神經網絡、蟻群算法等智能化技術。本文的主要工作是研究異常檢測的方法。其中,網絡異常體現(xiàn)在網絡流量層面,本文涉及的網絡異常檢測實質是網絡流量異常檢測。異常流量指偏離正常范圍的網絡流量,異常流量體現(xiàn)在流量特征值波動。檢測流程：首先,將采集流量數(shù)據(jù)進行預處理,采用PCA方法進行特征提取,實現(xiàn)線性降維；其次采用結構優(yōu)化后的BP算法進行訓練學習；最后,驗證優(yōu)化后算法的泛化能力和檢測率。優(yōu)化BP算法階段,為提高算法泛化性能,提出神經網絡結構優(yōu)化方向,一個方向是優(yōu)化輸入層節(jié)點數(shù),可以采用PCA降維處理,另一個方向是調整隱層,可以減少隱層層數(shù)和每個隱層節(jié)點數(shù)。針對隱層節(jié)點數(shù)的優(yōu)化,提出權淘汰的連接權值調整,具體是將非零權值趨向零,如果造成誤差明顯增大則表示權值必須保留,否則被淘汰,最終使得隱層中連接權值為零的節(jié)點刪除,實現(xiàn)隱層結構優(yōu)化。傳統(tǒng)的BP神經網絡剪枝中權懲罰方法具有局限性,本文證明權淘汰算法具有收斂性,即算法有效性,且在泛化性能上優(yōu)于權懲罰方法。通過以上兩大方向優(yōu)化BP神經網絡的結構,有效降低算法時間復雜度。綜上,本文提出基于結構優(yōu)化BP神經網絡算法的網絡異常檢測,這種改進的BP神經網絡算法能夠優(yōu)化和調整網絡結構,注重降低BP拓撲結構復雜度,可以有效提高算法的泛化能力,提高在骨干網絡節(jié)點的異常檢測的檢測率。實驗結果表明,這種優(yōu)化的算法在時間復雜度以及收斂性能方面都優(yōu)于傳統(tǒng)BP算法,應用于網絡異常檢測系統(tǒng)中的檢測率和時間效率明顯要優(yōu)于傳統(tǒng)BP算法。
【學位授予單位】：遼寧大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP183;TP393.08

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本文編號：1330657