[发明专利]采用改进型自组织特征神经网络聚类算法的入侵检测方法有效
| 申请号： | 201611028230.4 | 申请日： | 2016-11-18 |
| 公开（公告）号： | CN106789149B | 公开（公告）日： | 2020-08-14 |
| 发明（设计）人： | 王丹;魏卓君;赵文兵;付利华;杜晓林 | 申请（专利权）人： | 北京工业大学 |
| 主分类号： | H04L12/24 | 分类号： | H04L12/24;H04L29/06;G06K9/62;G06N3/02 |
| 代理公司： | 北京思海天达知识产权代理有限公司 11203 | 代理人： | 张慧 |
| 地址： | 100124 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种采用改进型自组织特征神经网络聚类算法的入侵检测方法，对云存储系统环境下日志文件数据进行数据清洗，利用基于双层聚类算法的一种自组织特征映射神经网络聚类方法对清洗后的日志数据进行训练，产生数据分类的结果，基于PCA算法进行异常分析从而达到入侵检测的目的。 | ||
| 搜索关键词： | 采用 改进型 组织 特征 神经网络 算法 入侵 检测 方法 | ||
【主权项】：
一种采用改进型自组织特征神经网络聚类算法的入侵检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、对云存储系统下的日志文件数据进行基于正则规则下的日志清洗工作得到样本训练集；步骤2、基于双层聚类的自组织特征神经网络聚类算法对所述样本训练集进行数据分类，步骤3、对每个分类数据集采用主成分分析算法(PCA)进行异常检测分析，实现入侵检测的目的。
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