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基于分布式学习的大规模网络入侵检测算法(pdf)摘 要: 计算机网络的高速发展,使处理器的速度明显低于骨干网的传输速度,这使得传统的入侵检测方法无法 应用于大规模网络的检测.目前,解决这一问题的有效办法是将海量数据分割成小块数据,由分布的处理节点并行理.这种分布式并行处理的难点是分割机制,为了不破坏数据的完整性,只有采用复杂的分割算法,这同时也使分割 模块成为检测系统新的瓶颈.为了克服这个问题,提出了分布式神经网络学习算法,并将其用于大规模网络入侵检 测.该算法的优点是,大数据集可被随机分割

摘 要: 计算机网络的高速发展,使处理器的速度明显低于骨干网的传输速度,这使得传统的入侵检测方法无法 应用于大规模网络的检测.目前,解决这一问题的有效办法是将海量数据分割成小块数据,由分布的处理节点并行理.这种分布式并行处理的难点是分割机制,为了不破坏数据的完整性,只有采用复杂的分割算法,这同时也使分割 模块成为检测系统新的瓶颈.为了克服这个问题,提出了分布式神经网络学习算法,并将其用于大规模网络入侵检 测.该算法的优点是,大数据集可被随机分割后分发给独立的神经网络进行并行学习,在降低分割算法复杂度的同 时,保证学习结果的完整性.对该算法的测试实验首先采用基准测试数据 circle-in-the-square 测试了其学习能力,并 与ARTMAP(adaptive resonance theory supervised predictive mapping)和BP(back propagation)神经网络进行了比较; 然后采用标准的入侵检测测试数据集KDD’99 Data Set测试了其对大规模入侵的检测性能.通过与其他方法在相同 数据集上的测试结果的比较表明,分布式学习算法同样具有较高的检测效率和较低的误报率. 关键词: 入侵检测系统;网络 行为;神经网络;分布式学习 ...展开详情收缩
2009-06-10 上传大小:598KB
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