39.MATLAB编程广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类.rar资源-CSDN文库

共2个文件

mat：1个

m：1个

版权申诉

5 浏览量 2023-08-09 18:09:23 上传评论收藏 26KB RAR 举报

MATLAB是一种强大的编程环境，广泛应用于数值计算、符号计算、数据可视化、图像处理以及机器学习等领域。在这个案例中，我们关注的是使用MATLAB进行广义神经网络的聚类算法实现，特别是针对网络入侵的聚类分析。网络入侵聚类是网络安全领域的一个重要课题，其目的是通过识别和分类不同类型的网络行为模式，来检测潜在的攻击或异常活动。聚类算法是一种无监督学习方法，它不依赖于预先标注的数据，而是通过寻找数据内在的结构和相似性，将数据自动分组到不同的簇中。在广义神经网络（Generalized Neural Network, GNN）中，这种算法通常涉及到多层感知器（Multilayer Perceptron）或其他类型的神经网络结构，用于学习数据的非线性关系。在MATLAB中实现GNN聚类，首先需要准备数据集。网络入侵数据集可能包含大量的网络流量记录，这些记录包含了各种特征，如源IP、目标IP、端口号、时间戳等。这些特征经过预处理后，可以作为输入到神经网络中。接下来是模型构建阶段。GNN的结构通常由输入层、隐藏层和输出层组成。在聚类任务中，输出层的节点数量代表了预期的簇数。在训练过程中，权重参数会通过反向传播算法进行调整，以最小化网络的损失函数，通常是均方误差或交叉熵。在训练完成后，GNN模型可用于对未知数据进行聚类。通过在网络中前向传播新的数据点，计算它们与每个簇中心的距离，然后根据最小距离分配类别。这种方法称为最近原型聚类，适用于非凸和非平衡的数据分布。为了优化聚类效果，可能需要调整GNN的超参数，如网络层数、每层的神经元数量、学习率、迭代次数等。此外，还可以采用其他的聚类策略，比如层次聚类、DBSCAN或K-means等，与GNN相结合，以提升聚类的准确性和稳定性。评估聚类结果的质量是非常重要的。常用的评价指标包括轮廓系数、Calinski-Harabasz指数和Davies-Bouldin指数等。这些指标可以帮助我们量化聚类的凝聚度和分离度，从而判断模型的性能。总结来说，MATLAB编程中的广义神经网络聚类算法在处理网络入侵问题时，利用神经网络的强大建模能力，结合聚类技术，能有效地发现并区分正常网络行为和潜在的入侵行为。这个过程涉及数据预处理、模型构建、训练、聚类及结果评估等多个步骤，对于提升网络安全监控的效率和精度具有重要意义。

资源推荐

资源详情

资源评论

收起资源包目录

39.MATLAB编程广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类.rar （2个子文件）

39.MATLAB编程广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类

FCMGRNN.m 5KB

netattack.mat 27KB

%% 该代码为基于FCM-GRNN的聚类算法 % % <html> % <table border="0" width="600px" id="table1"> <tr> <td>该案例作者申明：</td> </tr> <tr><td>1：本人长期驻扎在此<a target="_blank" href="http://www.ilovematlab.cn/forum-158-1.html">板块</a>里，对该案例提问，做到有问必答。本套书籍官方网站为：<a href="http://video.ourmatlab.com">video.ourmatlab.com</a></td></tr><tr> <td>2：点此<a href="http://union.dangdang.com/transfer/transfer.aspx?from=P-284318&backurl=http://www.dangdang.com/">从当当预定本书</a>：<a href="http://union.dangdang.com/transfer/transfer.aspx?from=P-284318&backurl=http://www.dangdang.com/">《Matlab神经网络30个案例分析》</a>。</td></tr><tr> <td>3：此案例有配套的教学视频，视频下载方式<a href="http://video.ourmatlab.com/vbuy.html">video.ourmatlab.com/vbuy.html</a>。 </td> </tr> <tr> <td> 4：此案例为原创案例，转载请注明出处（《Matlab神经网络30个案例分析》）。</td> </tr> <tr> <td> 5：若此案例碰巧与您的研究有关联，我们欢迎您提意见，要求等，我们考虑后可以加在案例里。</td> </tr> </table> % </html> %% 清空环境文件 clear all; clc; %% 提取攻击数据 %攻击样本数据 load netattack; P1=netattack; T1=P1(:,39)'; P1(:,39)=[]; %数据大小 [R1,C1]=size(P1); csum=20; %提取训练数据多少 %% 模糊聚类 data=P1; [center,U,obj_fcn] = fcm(data,5); for i=1:R1 [value,idx]=max(U(:,i)); a1(i)=idx; end %% 模糊聚类结果分析 Confusion_Matrix_FCM=zeros(6,6); Confusion_Matrix_FCM(1,:)=[0:5]; Confusion_Matrix_FCM(:,1)=[0:5]'; for nf=1:5 for nc=1:5 Confusion_Matrix_FCM(nf+1,nc+1)=length(find(a1(find(T1==nf))==nc)); end end %% 网络训练样本提取 cent1=P1(find(a1==1),:);cent1=mean(cent1); cent2=P1(find(a1==2),:);cent2=mean(cent2); cent3=P1(find(a1==3),:);cent3=mean(cent3); cent4=P1(find(a1==4),:);cent4=mean(cent4); cent5=P1(find(a1==5),:);cent5=mean(cent5); %提取范数最小为训练样本 for n=1:R1; ecent1(n)=norm(P1(n,:)-cent1); ecent2(n)=norm(P1(n,:)-cent2); ecent3(n)=norm(P1(n,:)-cent3); ecent4(n)=norm(P1(n,:)-cent4); ecent5(n)=norm(P1(n,:)-cent5); end for n=1:csum [va me1]=min(ecent1); [va me2]=min(ecent2); [va me3]=min(ecent3); [va me4]=min(ecent4); [va me5]=min(ecent5); ecnt1(n,:)=P1(me1(1),:);ecent1(me1(1))=[];tcl(n)=1; ecnt2(n,:)=P1(me2(1),:);ecent2(me2(1))=[];tc2(n)=2; ecnt3(n,:)=P1(me3(1),:);ecent3(me3(1))=[];tc3(n)=3; ecnt4(n,:)=P1(me4(1),:);ecent4(me4(1))=[];tc4(n)=4; ecnt5(n,:)=P1(me5(1),:);ecent5(me5(1))=[];tc5(n)=5; end P2=[ecnt1;ecnt2;ecnt3;ecnt4;ecnt5];T2=[tcl,tc2,tc3,tc4,tc5]; k=0; %% 迭代计算 for nit=1:10%开始迭代 %% 广义神经网络聚类 net = newgrnn(P2',T2,50); %训练广义网络 a2=sim(net,P1') ; %预测结果 %输出标准化（根据输出来分类） a2(find(a2<=1.5))=1; a2(find(a2>1.5&a2<=2.5))=2; a2(find(a2>2.5&a2<=3.5))=3; a2(find(a2>3.5&a2<=4.5))=4; a2(find(a2>4.5))=5; %% 网络训练数据再次提取 cent1=P1(find(a2==1),:);cent1=mean(cent1); cent2=P1(find(a2==2),:);cent2=mean(cent2); cent3=P1(find(a2==3),:);cent3=mean(cent3); cent4=P1(find(a2==4),:);cent4=mean(cent4); cent5=P1(find(a2==5),:);cent5=mean(cent5); for n=1:R1%计算样本到各个中心的距离 ecent1(n)=norm(P1(n,:)-cent1); ecent2(n)=norm(P1(n,:)-cent2); ecent3(n)=norm(P1(n,:)-cent3); ecent4(n)=norm(P1(n,:)-cent4); ecent5(n)=norm(P1(n,:)-cent5); end %选择离每类中心最近的csum个样本 for n=1:csum [va me1]=min(ecent1); [va me2]=min(ecent2); [va me3]=min(ecent3); [va me4]=min(ecent4); [va me5]=min(ecent5); ecnt1(n,:)=P1(me1(1),:);ecent1(me1(1))=[];tc1(n)=1; ecnt2(n,:)=P1(me2(1),:);ecent2(me2(1))=[];tc2(n)=2; ecnt3(n,:)=P1(me3(1),:);ecent3(me3(1))=[];tc3(n)=3; ecnt4(n,:)=P1(me4(1),:);ecent4(me4(1))=[];tc4(n)=4; ecnt5(n,:)=P1(me5(1),:);ecent5(me5(1))=[];tc5(n)=5; end p2=[ecnt1;ecnt2;ecnt3;ecnt4;ecnt5];T2=[tc1,tc2,tc3,tc4,tc5]; %统计分类结果 Confusion_Matrix_GRNN=zeros(6,6); Confusion_Matrix_GRNN(1,:)=[0:5]; Confusion_Matrix_GRNN(:,1)=[0:5]'; for nf=1:5 for nc=1:5 Confusion_Matrix_GRNN(nf+1,nc+1)=length(find(a2(find(T1==nf))==nc)); end end pre2=0; for n=2:6; pre2=pre2+max(Confusion_Matrix_GRNN(n,:)); end pre2=pre2/R1*100; end %% 结果显示 Confusion_Matrix_FCM Confusion_Matrix_GRNN web browser www.matlabsky.com %% % <html> % <table width="656" align="left" > <tr><td align="center"><a href="http://video.ourmatlab.com/">Matlab神经网络30个案例分析</a>相关论坛：《Matlab神经网络30个案例分析》官方网站：<a href="http://video.ourmatlab.com">video.ourmatlab.com</a>Matlab技术论坛：<a href="http://www.matlabsky.com">www.matlabsky.com</a>Matlab函数百科：<a href="http://www.mfun.la">www.mfun.la</a>Matlab中文论坛：<a href="http://www.ilovematlab.com">www.ilovematlab.com</a></td> </tr></table> % </html>

评论收藏

内容反馈

版权申诉