云環(huán)境下基于SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的入侵檢測方法研究

　　隨著云計算服務(wù)在社會各領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，云環(huán)境下計算機系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)資源的安全性已成為云計算發(fā)展過程中面臨的重要挑戰(zhàn)。為了應(yīng)對云環(huán)境的安全危機，基于云計算的入侵檢測系統(tǒng)將成為云安全體系重要的組成部分。入侵檢測系統(tǒng)（Intrusion Detection System）通過分析流經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)包、用戶的行為、系統(tǒng)的安全記錄、相關(guān)數(shù)據(jù)以及計算機系統(tǒng)某些關(guān)鍵點的信息，來判斷是否發(fā)生了入侵行為。

　　傳統(tǒng)的入侵檢測系統(tǒng)在處理海量檢測數(shù)據(jù)問題上難以滿足實時性和有效性的要求，云計算強大的計算能力可以解決此瓶頸問題。同時，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有的優(yōu)勢使其非常適合云環(huán)境下的入侵檢測，目前專家學(xué)者的研究大多關(guān)注BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對SOM網(wǎng)絡(luò)的研究相對較少。根據(jù)云計算的特點和安全需求，設(shè)計出一種適合云環(huán)境的入侵檢測系統(tǒng)模型。在核心檢測分析模塊的入侵檢測算法部分，引入SOM自組織特征映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。在此基礎(chǔ)上，針對SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)值隨機初始化可能導(dǎo)致的訓(xùn)練失敗問題，使用微粒群算法和模擬退火算法相結(jié)合對其進行優(yōu)化，提高入侵檢測效率。