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云环境下一种基于软件定义安全服务的入侵检测算法研究

李杰  
【摘要】:近年来,云计算技术日新月异,得到了迅猛发展。但是云计算安全问题却阻碍了云计算的进一步推广和应用。为此,许多研究学者、组织机构和云安全厂商纷纷投入到云安全的研究中,提出了许多解决方案。随着软件定义网络技术的兴起和推广,本文提出了一种基于软件定义网络的云安全解决方案,分析了该解决方案的运行机制,并阐述了该解决方案体区别于其他解决方法有着软件定义、按需、聚焦和全景四大特性优势,使得安全作为一种服务不再是空想,而是有了落地的可行性,即在该方案中安全成为了一种服务,它会按用户的需求在云计算环境中配置和部署,从而实现了安全的“可软件定义”。接着,本文重点研究了在该解决方案上如何实现入侵检测的方法———聚类分析技术。在研究聚类分析技术时,重点研究了硬C均值(Hard C-means,HCM)算法和模糊C均值(Fuzzy C-means,FCM)算法,然后针对现有算法在入侵检测中的缺陷,提出了一种结合广义回归神经网络(General Regression Neural Network,GRNN)的改进算法——FCM-GRNN算法,并依据该算法设计了基于软件定义安全的入侵检测系统。GRNN网络具有较快的学习速率和不错的收敛性,它的学习曲线平滑不易震荡,特别是当处理超大数据量样本时,使用GRNN可以实现快速逼近,且在实时处理稀疏数据时十分有效。因此,将GRNN网络与FCM算法结合,既可以充分发挥两者的优点,又满足了云计算环境中需要处理海量数据量的需求。为了验证该算法的可行性、高效性及优越性,在本文的最后设计了两组实验,通过仿真实验充分比较了HCM算法、FCM算法及FCM-GRNN算法在入侵检测时的检测率、误报率及处理大数据量时所用的时间,得出了FCM-GRNN算法的检测率更高、误报率最低的结论,并且和其他两个算法相比,FCM-GRNN算法更适用于云环境下的入侵检测。


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