matlab源码广义神经网络的聚类算法-网络入侵聚类.zip资源-CSDN文库

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146 浏览量 2023-06-10 22:00:51 上传评论收藏 26KB ZIP 举报

在本资源中，我们关注的是一个使用MATLAB编写的广义神经网络（Generalized Neural Network，GNN）聚类算法，特别应用于网络入侵检测。MATLAB是一种强大的编程环境，广泛用于科学计算、数据分析以及工程应用，包括机器学习和模式识别等领域。在网络安全中，聚类算法是发现异常行为和潜在攻击的重要工具，而GNN作为一种神经网络模型，可以有效地处理复杂的数据结构和模式。广义神经网络是一种非线性建模方法，它扩展了传统的前馈神经网络，允许网络中的节点不仅连接到下一层，还可以连接到同一层或其他层的节点。这种拓扑结构使得GNN能够捕获数据间的高级交互和依赖关系，非常适合于数据聚类任务，其中目标是将相似的数据点分组在一起。在“网络入侵聚类”这个特定应用中，算法的目标可能是识别网络流量模式，将正常流量与潜在的恶意活动区分开来。这通常涉及收集网络日志或流量数据，然后使用GNN聚类算法对这些数据进行分析，找出异常模式。聚类结果可以提供关于潜在入侵或攻击的信息，帮助网络安全专家及时采取预防措施。 MATLAB源码可能包含以下组件： 1. 数据预处理：这部分可能涉及数据清洗、规范化和特征选择，以准备输入到GNN中。 2. GNN模型构建：包括定义网络结构（如节点数、连接权重等）、初始化参数以及学习规则（如误差反向传播）。 3. 训练过程：通过迭代优化网络权重，使模型能够区分不同类别的数据点。 4. 聚类操作：训练完成后，GNN可用于对未标记数据进行分类，形成聚类。 5. 结果评估：可能包括可视化聚类结果，以及使用标准评估指标（如轮廓系数、Calinski-Harabasz指数等）来度量聚类质量。在实际应用中，为了提高聚类效果，可能会采用多种策略，例如调整网络结构、优化参数、使用不同的初始化方法或者结合其他聚类算法。此外，由于网络入侵行为的多样性和动态性，聚类模型可能需要定期更新和重新训练，以适应新的威胁。这个MATLAB代码实现了基于GNN的网络入侵聚类算法，是研究和实践网络安全领域的一个宝贵资源。通过理解和改进这个代码，开发者可以深入理解GNN的工作原理，并将其应用于实际的网络防御系统中，提升网络安全监控的效率和准确性。

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matlab源码广义神经网络的聚类算法-网络入侵聚类.zip （2个子文件）

matlab源码广义神经网络的聚类算法-网络入侵聚类

FCMGRNN.m 4KB

netattack.mat 27KB

web browser http://www.ilovematlab.cn/thread-64642-1-1.html %% 清空环境文件 clear all; clc; %% 提取攻击数据 %攻击样本数据 load netattack; P1=netattack; T1=P1(:,39)'; P1(:,39)=[]; %数据大小 [R1,C1]=size(P1); csum=20; %提取训练数据多少 %% 模糊聚类 data=P1; [center,U,obj_fcn] = fcm(data,5); for i=1:R1 [value,idx]=max(U(:,i)); a1(i)=idx; end %% 模糊聚类结果分析 Confusion_Matrix_FCM=zeros(6,6); Confusion_Matrix_FCM(1,:)=[0:5]; Confusion_Matrix_FCM(:,1)=[0:5]'; for nf=1:5 for nc=1:5 Confusion_Matrix_FCM(nf+1,nc+1)=length(find(a1(find(T1==nf))==nc)); end end %% 网络训练样本提取 cent1=P1(find(a1==1),:);cent1=mean(cent1); cent2=P1(find(a1==2),:);cent2=mean(cent2); cent3=P1(find(a1==3),:);cent3=mean(cent3); cent4=P1(find(a1==4),:);cent4=mean(cent4); cent5=P1(find(a1==5),:);cent5=mean(cent5); %提取范数最小为训练样本 for n=1:R1; ecent1(n)=norm(P1(n,:)-cent1); ecent2(n)=norm(P1(n,:)-cent2); ecent3(n)=norm(P1(n,:)-cent3); ecent4(n)=norm(P1(n,:)-cent4); ecent5(n)=norm(P1(n,:)-cent5); end for n=1:csum [va me1]=min(ecent1); [va me2]=min(ecent2); [va me3]=min(ecent3); [va me4]=min(ecent4); [va me5]=min(ecent5); ecnt1(n,:)=P1(me1(1),:);ecent1(me1(1))=[];tcl(n)=1; ecnt2(n,:)=P1(me2(1),:);ecent2(me2(1))=[];tc2(n)=2; ecnt3(n,:)=P1(me3(1),:);ecent3(me3(1))=[];tc3(n)=3; ecnt4(n,:)=P1(me4(1),:);ecent4(me4(1))=[];tc4(n)=4; ecnt5(n,:)=P1(me5(1),:);ecent5(me5(1))=[];tc5(n)=5; end P2=[ecnt1;ecnt2;ecnt3;ecnt4;ecnt5];T2=[tcl,tc2,tc3,tc4,tc5]; k=0; %% 迭代计算 for nit=1:10%开始迭代 %% 广义神经网络聚类 net = newgrnn(P2',T2,50); %训练广义网络 a2=sim(net,P1') ; %预测结果 %输出标准化（根据输出来分类） a2(find(a2<=1.5))=1; a2(find(a2>1.5&a2<=2.5))=2; a2(find(a2>2.5&a2<=3.5))=3; a2(find(a2>3.5&a2<=4.5))=4; a2(find(a2>4.5))=5; %% 网络训练数据再次提取 cent1=P1(find(a2==1),:);cent1=mean(cent1); cent2=P1(find(a2==2),:);cent2=mean(cent2); cent3=P1(find(a2==3),:);cent3=mean(cent3); cent4=P1(find(a2==4),:);cent4=mean(cent4); cent5=P1(find(a2==5),:);cent5=mean(cent5); for n=1:R1%计算样本到各个中心的距离 ecent1(n)=norm(P1(n,:)-cent1); ecent2(n)=norm(P1(n,:)-cent2); ecent3(n)=norm(P1(n,:)-cent3); ecent4(n)=norm(P1(n,:)-cent4); ecent5(n)=norm(P1(n,:)-cent5); end %选择离每类中心最近的csum个样本 for n=1:csum [va me1]=min(ecent1); [va me2]=min(ecent2); [va me3]=min(ecent3); [va me4]=min(ecent4); [va me5]=min(ecent5); ecnt1(n,:)=P1(me1(1),:);ecent1(me1(1))=[];tc1(n)=1; ecnt2(n,:)=P1(me2(1),:);ecent2(me2(1))=[];tc2(n)=2; ecnt3(n,:)=P1(me3(1),:);ecent3(me3(1))=[];tc3(n)=3; ecnt4(n,:)=P1(me4(1),:);ecent4(me4(1))=[];tc4(n)=4; ecnt5(n,:)=P1(me5(1),:);ecent5(me5(1))=[];tc5(n)=5; end p2=[ecnt1;ecnt2;ecnt3;ecnt4;ecnt5];T2=[tc1,tc2,tc3,tc4,tc5]; %统计分类结果 Confusion_Matrix_GRNN=zeros(6,6); Confusion_Matrix_GRNN(1,:)=[0:5]; Confusion_Matrix_GRNN(:,1)=[0:5]'; for nf=1:5 for nc=1:5 Confusion_Matrix_GRNN(nf+1,nc+1)=length(find(a2(find(T1==nf))==nc)); end end pre2=0; for n=2:6; pre2=pre2+max(Confusion_Matrix_GRNN(n,:)); end pre2=pre2/R1*100; end %% 结果显示 Confusion_Matrix_FCM Confusion_Matrix_GRNN web browser http://www.ilovematlab.cn/thread-64642-1-1.html

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