[發明專利]基于大數據處理框架的神經網絡算法在IDS中的應用

在審

• 申請號: 201611030450.0
• 申請日: 2016-11-16
• 公開（公告）號: CN108073807A
• 公開（公告）日: 2018-05-25
• 發明（設計）人: 楊育斌;陳梅蓮;柯宗貴
• 申請（專利權）人: 藍盾信息安全技術有限公司
• 主分類號: G06F21/55
• 分類號: G06F21/55;G06N3/04
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.基于大數據處理框架的神經網絡算法在IDS中的應用，其特征在于，基于大數據技術處理框架的BP神經網絡分類器模型在入侵檢測系統中的應用；同時還應用了基于Kolmogorov定理和訓練函數“trainbfg”擬牛頓算法的BP神經網絡算法。

2.根據權利要求1所述的基于大數據處理框架的神經網絡算法在IDS中的應用，其特征在于：BP神經網絡算法模型，具體包括：

S1.該模型是一種多層前饋神經網絡，即采用誤差反向傳播學習算法的神經網絡；

S2.該算法模型包括輸入層、隱藏層和輸出層，相鄰層神經元之間采用全連接方式，同一層之間沒有任何連接；

S3.同層節點間無任何耦合，每一層的神經元只接受前一層神經元的輸入，每一層神經元的輸出只影響下一層神經元的輸出，網絡中每一層的權值通過學習來調，實現從輸入到輸出的任意非線性映射；

S4.神經網絡具有自學習、聯想記憶和模糊運算能力，應用于入侵檢測系統，使得神經網絡不僅可以識別出已有的攻擊模式，還可以檢測出未知攻擊的能力；

S5.神經網絡作為一種高效并行非線性動態處理系統，可以滿足實時處理系統的要求。

3.根據權利要求1所述的基于大數據處理框架的神經網絡算法在IDS中的應用，其特征在于：基于Kolmogorov定理，即為了近似一個N個變量的連續函數，可以精確地用一個三層前向神經網絡實現，此網絡的第一層即輸入層有N個神經元，中間層2N+1個神經元，第三層即輸出層有M個神經元。

4.根據權利要求1所述的基于大數據處理框架的神經網絡算法在IDS中的應用，其特征在于：擬牛頓法的基本思想，引進一組矩陣來代替Hessian陣(一般的牛頓法中都要用到當前函數的二次導數(Hessian陣))，它既不需要計算二階導數，又能很好地逼近，這樣就保持了收斂速度快的優點，又避免了牛頓法的繁瑣的計算，因此，我們采用了三層BP網絡。