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    基于多模式匹配算法的網(wǎng)絡(luò)安全入侵檢測系統(tǒng)設(shè)計(jì)

    2020-12-28 12:45:28董良杰
    關(guān)鍵詞:模式匹配光纖網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)通信

    董良杰

    (安徽城市管理職業(yè)學(xué)院實(shí)驗(yàn)實(shí)訓(xùn)中心,安徽 合肥230000)

    0 引言

    隨著光纖通信技術(shù)的發(fā)展,采用遷移學(xué)習(xí)式多模光纖通信技術(shù)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸,提高網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)姆€(wěn)定性和可靠性,在進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)式多模光纖網(wǎng)絡(luò)通信過程中,受到網(wǎng)絡(luò)通信環(huán)境因素的影響,導(dǎo)致遷移學(xué)習(xí)式多模光纖網(wǎng)絡(luò)通信容易受到攻擊,需要進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)式多模光纖網(wǎng)絡(luò)通信的入侵檢測設(shè)計(jì)[1],構(gòu)建遷移學(xué)習(xí)式多模光纖網(wǎng)絡(luò)入侵檢測模型,結(jié)合病毒入侵的嵌入式檢測技術(shù),進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)式多模光纖網(wǎng)絡(luò)通信的病毒入侵檢測,提高網(wǎng)絡(luò)通信穩(wěn)定性[2],相關(guān)的遷移學(xué)習(xí)式多模光纖網(wǎng)絡(luò)的病毒入侵檢測方法在網(wǎng)絡(luò)安全設(shè)計(jì)中具有重要意義.本文提出基于多模式匹配算法的網(wǎng)絡(luò)安全入侵檢測方法.構(gòu)建遷移學(xué)習(xí)式多模光纖網(wǎng)絡(luò)入侵序列統(tǒng)計(jì)分析模型,提取遷移學(xué)習(xí)式多模光纖網(wǎng)絡(luò)入侵信號的關(guān)聯(lián)特征量,采用譜分析方法,實(shí)現(xiàn)對遷移學(xué)習(xí)式多模光纖網(wǎng)絡(luò)的多模式入侵序列特征匹配,實(shí)現(xiàn)基于多模式匹配算法的網(wǎng)絡(luò)安全入侵檢測,最后進(jìn)行仿真測試分析,得出有效性結(jié)論.

    1 入侵大數(shù)據(jù)采樣和特征分析

    1.1 遷移學(xué)習(xí)式多模光纖網(wǎng)絡(luò)入侵大數(shù)據(jù)采樣 為了實(shí)現(xiàn)對遷移學(xué)習(xí)式多模光纖網(wǎng)絡(luò)入侵檢測,首先構(gòu)建遷移學(xué)習(xí)式多模光纖網(wǎng)絡(luò)入侵的大數(shù)據(jù)分析模型,采用大數(shù)據(jù)挖掘和信息融合方法,進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)式多模光纖網(wǎng)絡(luò)入侵的可靠性檢測和特征提取[3],結(jié)合干擾濾波方法,進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)式多模光纖網(wǎng)絡(luò)入侵的有效檢測,構(gòu)建遷移學(xué)習(xí)式多模光纖網(wǎng)絡(luò)入侵節(jié)點(diǎn)分布模型,如圖1所示.

    采用空間欠采樣方法進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)式多模光纖網(wǎng)絡(luò)入侵大數(shù)據(jù)采樣,假設(shè)在高負(fù)載網(wǎng)絡(luò)通信環(huán)境下遷移學(xué)習(xí)式多模光纖網(wǎng)絡(luò)的傳輸數(shù)據(jù)集構(gòu)建遷移學(xué)習(xí)式多模光纖網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)模型,采用SN、sink作為隨機(jī)采樣節(jié)點(diǎn),在跳數(shù)d×L的控制下,進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)式多模光纖網(wǎng)絡(luò)的輸出轉(zhuǎn)換控制[4],構(gòu)建遷移學(xué)習(xí)式多模光纖網(wǎng)絡(luò)的入侵節(jié)點(diǎn)采樣模型,得到遷移學(xué)習(xí)式多模光纖網(wǎng)絡(luò)入侵的圖模型G(A)、G(B),在惡意入侵環(huán)境下遷移學(xué)習(xí)式多模光纖網(wǎng)絡(luò)的錨點(diǎn)為<x,y>,以A、B作為遷移學(xué)習(xí)式多模光纖網(wǎng)絡(luò)入侵的根節(jié)點(diǎn),得到網(wǎng)絡(luò)入侵信息分布的有向圖模型滿足(u,v)∈E,構(gòu)建遷移學(xué)習(xí)式多模光纖網(wǎng)絡(luò)入侵大數(shù)據(jù)采樣的子空間重構(gòu)模型[5],得到遷移學(xué)習(xí)式多模光纖網(wǎng)絡(luò)入侵檢測的尋優(yōu)參數(shù)Φ,Ω,Λ 分別為:

    根據(jù)上述統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果,計(jì)算遷移學(xué)習(xí)式多模光纖網(wǎng)絡(luò)空間分布的簇首節(jié)點(diǎn)模型,在初始狀態(tài)尋優(yōu)控制下,進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)式多模光纖網(wǎng)絡(luò)入侵大數(shù)據(jù)采樣[6].

    1.2 網(wǎng)絡(luò)入侵特征分析

    在遷移學(xué)習(xí)式多模光纖網(wǎng)絡(luò)入侵?jǐn)?shù)據(jù)信源分布域中提取網(wǎng)絡(luò)入侵的信息特征參數(shù),采用圖2所示的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)果進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)入侵檢測,構(gòu)建遷移學(xué)習(xí)式多模光纖網(wǎng)絡(luò)的多維空間拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)模型.

    為了實(shí)現(xiàn)對遷移學(xué)習(xí)式多模光纖網(wǎng)絡(luò)入侵?jǐn)?shù)據(jù)的有效檢測,采用向量量化分解方法進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)式多??刂?,采用分組量化尋優(yōu)檢測方法,進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)式網(wǎng)絡(luò)的安全入侵檢測[7],建立遷移學(xué)習(xí)式多模光纖網(wǎng)絡(luò)的信息傳輸鏈路模型,采用傳輸鏈路均衡控制方法,得到遷移學(xué)習(xí)式多模光纖網(wǎng)絡(luò)入侵檢測的統(tǒng)計(jì)特征信息:

    設(shè)a(t)為遷移學(xué)習(xí)式多模光纖網(wǎng)絡(luò)入侵信號的包絡(luò)幅值,結(jié)合波束空域集成方法,進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)式多模光纖網(wǎng)絡(luò)入侵信號的衰減抑制,當(dāng)滿足0 ≤m,n≤P-1,結(jié)合量化尋優(yōu)方法,進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)式多模光纖網(wǎng)絡(luò)的模糊約束控制,得到輸出統(tǒng)計(jì)特征量為:

    其中,A是一個(gè)維數(shù)為P×L的遷移學(xué)習(xí)式多模光纖網(wǎng)絡(luò)入侵信號分量,采用模糊約束方法進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)式多模光纖網(wǎng)絡(luò)入侵檢測的參數(shù)融合,構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)入侵的統(tǒng)計(jì)特征量,采用判決反饋調(diào)節(jié)方法進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)式多模光纖網(wǎng)絡(luò)入侵信號的特征匹配和信息挖掘.

    2 入侵檢測優(yōu)化

    2.1 入侵特征提取

    在構(gòu)建遷移學(xué)習(xí)式多模光纖網(wǎng)絡(luò)入侵序列統(tǒng)計(jì)分析模型的基礎(chǔ)上,進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)式多模光纖網(wǎng)絡(luò)入侵檢測,本文提出基于多模式匹配算法的網(wǎng)絡(luò)安全入侵檢測方法.在多模式匹配算法下,得到遷移學(xué)習(xí)式多模光纖網(wǎng)絡(luò)入侵特征分布空間中的第i列矢量可表示為:

    采用深度學(xué)習(xí)的方法,進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)式多模光纖網(wǎng)絡(luò)入侵?jǐn)?shù)據(jù)融合處理,x(t)表示遷移學(xué)習(xí)式多模光纖網(wǎng)絡(luò)入侵?jǐn)?shù)據(jù)的矢量,則:

    從我院選取的350名經(jīng)過CT檢查確認(rèn)腦出血且有高血壓病史的患者,其中有180例男性,女性170例;年齡都在36-81歲之間,平均年齡為64.5歲,其中年齡大于60歲的有174例,60-70歲有124例,年齡大于70歲的53例。這些患者的出血量均大于15ml。單側(cè)瞳孔放大69例,雙側(cè)瞳孔放大有19例。

    其中:

    其中,1 ≤i≤I,遷移學(xué)習(xí)式多模光纖分布式入侵序列s(t)的第i列向量a(θi,ri)稱為信源i在入侵方向上的特征分布向量.結(jié)合模糊向量特征分解方法,進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)式多模光纖網(wǎng)絡(luò)入侵特征提?。?].

    2.2 入侵檢測的多模式匹配優(yōu)化

    提取遷移學(xué)習(xí)式多模光纖網(wǎng)絡(luò)入侵信號的關(guān)聯(lián)特征量,采用譜分析方法,實(shí)現(xiàn)對遷移學(xué)習(xí)式多模光纖網(wǎng)絡(luò)的多模式入侵序列特征匹配,遷移學(xué)習(xí)式多模光纖網(wǎng)絡(luò)入侵源的節(jié)點(diǎn)分布距離為:

    如果x1(t)和x2(t)表示遷移學(xué)習(xí)式多模光纖網(wǎng)絡(luò)的固有模態(tài)特征分量,則有:

    式中,ε1(t)為方差為的關(guān)聯(lián)特征分布集,ε2(t)為方差為的高斯白噪聲.采用多模式匹配算法,進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)式多模光纖網(wǎng)絡(luò)入侵檢測中的收斂性控制,構(gòu)建檢測統(tǒng)計(jì)判決算式:

    采用多模式匹配方法,得到遷移學(xué)習(xí)式多模光纖網(wǎng)絡(luò)入侵檢測的統(tǒng)計(jì)分析過程,表示為:

    3 系統(tǒng)的軟件開發(fā)設(shè)計(jì)

    以SQLServer數(shù)據(jù)庫作為遷移學(xué)習(xí)式多模光纖網(wǎng)絡(luò)入侵?jǐn)?shù)據(jù)檢測模塊的數(shù)據(jù)管理引擎,采用Revit軟件進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)式多模光纖網(wǎng)絡(luò)入侵?jǐn)?shù)據(jù)檢測系統(tǒng)的檢測模塊開發(fā)設(shè)計(jì),在Visual DSP++4.5開發(fā)平臺中進(jìn)行入侵檢測系統(tǒng)的軟件開發(fā)設(shè)計(jì),基于多模式匹配算法的網(wǎng)絡(luò)安全入侵檢測系統(tǒng)的總體構(gòu)架如圖3所示.

    以ADSP-BF537作為核心處理器進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)式多模光纖網(wǎng)絡(luò)入侵?jǐn)?shù)據(jù)檢測系統(tǒng)的總線開發(fā)設(shè)計(jì),采用ISA/EISA 擴(kuò)充總線進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)式多模光纖網(wǎng)絡(luò)入侵信息檢測,實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)入侵安全檢測系統(tǒng)的優(yōu)化開發(fā)設(shè)計(jì).

    4 仿真實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

    為了驗(yàn)證本文方法在實(shí)現(xiàn)遷移學(xué)習(xí)式多模光纖網(wǎng)絡(luò)入侵安全檢測中的應(yīng)用性能,進(jìn)行仿真測試,實(shí)驗(yàn)采用Matlab 設(shè)計(jì),多模光纖網(wǎng)絡(luò)入侵的時(shí)寬0.01 s,相對帶寬0.48 Bps,原始的入侵信息采樣的長度為1200,采樣頻率為120 kHz,根據(jù)上述參數(shù)設(shè)定,進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)式多模光纖網(wǎng)絡(luò)入侵檢測仿真,得到原始數(shù)據(jù)的入侵序列及特征提取輸出如圖4所示.

    分析圖4可知,網(wǎng)絡(luò)入侵序列及譜特征的提取結(jié)果,以上述傳輸序列為研究對象,進(jìn)行入侵檢測,得到遷移學(xué)習(xí)式多模光纖網(wǎng)絡(luò)入侵檢測輸出如圖5所示.

    分析圖5 可知,本文方法檢測到的入侵?jǐn)?shù)據(jù)幅值與實(shí)際入侵幅值大小相仿,而EMD 檢測方法檢測到的幅值與實(shí)際幅值略有偏差,由此可知,本文方法進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)安全入侵檢測的準(zhǔn)確性較高,特征分辨能力較好.

    為深入分析本文方法的應(yīng)用性能,本文將進(jìn)行方法的抗攻擊性能檢測.該實(shí)驗(yàn)將分別向本文系統(tǒng)與EMD系統(tǒng)中輸入大小為256 MB的攻擊信息,輸入后檢測兩個(gè)系統(tǒng)中留有的攻擊數(shù)據(jù)大小,為避免得到主觀性結(jié)果,設(shè)置檢測次數(shù)為5次,實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表1所示.

    表1 不同方法的抗攻擊性能檢測Tab. 1 Anti-attack performance testing of different methods

    分析表1可知,本文系統(tǒng)中存留攻擊數(shù)據(jù)大小一定程度上低于EMD系統(tǒng),故本文具有較好的抗攻擊能力.這是由于本文分析了遷移學(xué)習(xí)式多模光纖網(wǎng)絡(luò)入侵特征分布空間矢量,得到入侵序列矩陣的特征分布向量,通過對入侵序列矩陣特征的研究,獲取入侵源信息,向網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)發(fā)送警報(bào)信號,拒絕該類信息的訪問,以此提升本文方法的抗攻擊性能.

    5 結(jié)語

    本文提出基于多模式匹配算法的網(wǎng)絡(luò)安全入侵檢測方法.分析得知,本文方法進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)式多模光纖網(wǎng)絡(luò)入侵檢測的準(zhǔn)確概率較高,抗攻擊能力較強(qiáng),具有較好的網(wǎng)絡(luò)入侵信息挖掘和特征辨識能力,提高網(wǎng)絡(luò)的安全性.

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