基于层次自组织特征映射的网络异常检测系统数据分析器

• 作 者: 陈婷婷 方滨兴 郑军
• 机 构: 哈尔滨工业大学计算机网络与信息安全技术研究中心
• 出 处: 计算机应用与软件
• 发表日期: 2006年05期
• 关键词: 异常检测 聚类 层次自组织特征映射 Anomaly detection Clustering Hierarchical self-organizing map

提出将层次自组织特征映射神经网络算法应用于网络异常检测,算法自顶向下逐层生成神经网络结构并细化聚类,将神经元的组织和连接方式从平面扩展到层次与平面连接相结合,大大加速了获胜神经元的搜寻过程。基于此种算法,设计并实现了网络异常检测系统中的数据分析器HSOMDA,在DARPA 1999数据集上的实验表明其具有较高的检测性能和时间性能。