基于云計(jì)算的異常檢測(cè)研究.pdf

1、隨著網(wǎng)格技術(shù)、分布式計(jì)算技術(shù)和并行計(jì)算技術(shù)的飛速發(fā)展和日益成熟，新近出現(xiàn)的一種基于互聯(lián)網(wǎng)的超級(jí)計(jì)算模式——云計(jì)算引起了人們極大的關(guān)注。云計(jì)算通過互聯(lián)網(wǎng)將超大規(guī)模的計(jì)算存儲(chǔ)資源整合起來，形成一個(gè)虛擬的計(jì)算資源池，并以服務(wù)的形式按需提供給用戶。由于云計(jì)算巨大的應(yīng)用價(jià)值，與其相關(guān)的技術(shù)研究正成為全世界科技工作者研究的熱點(diǎn)問題，同時(shí)也面臨著越來越多的安全威脅。入侵檢測(cè)技術(shù)成為云計(jì)算安全的核心問題之一。
　　 本文主要構(gòu)建能夠適應(yīng)云計(jì)算環(huán)

2、境的入侵檢測(cè)系統(tǒng)框架，著眼于基于虛擬組織的入侵檢測(cè)系統(tǒng)數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊設(shè)計(jì)和分析模塊設(shè)計(jì)，論證模型在防止惡意網(wǎng)絡(luò)攻擊中的作用。將非線性流形學(xué)習(xí)算法引入了本課題所提出的模型，作為特征提取模塊對(duì)云計(jì)算環(huán)境下采集的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，給出經(jīng)典流形學(xué)習(xí)算法LLE的改進(jìn)研究，以提高后續(xù)分類性能。同時(shí)將支持向量機(jī)作為分類器引入模型，并研究基于粒子群的LS-SVM分類算法中的參數(shù)選擇問題，使其在達(dá)到適合云計(jì)算特點(diǎn)的前提下，具有較高的檢測(cè)性能。