基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类

资 源 简 介

基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类

详 情 说 明

Kohonen网络作为一种独特的无监督学习神经网络，在解决网络入侵检测这类复杂聚类问题时展现出独特优势。这种自组织特征映射网络通过模拟大脑神经元的竞争机制，能够自动发现高维数据中的隐藏模式。

在网络入侵检测场景中，Kohonen网络的运作可以分为三个关键阶段：首先是竞争阶段，网络会计算输入样本与所有神经元权值的欧式距离，距离最近的神经元成为获胜者；其次是合作阶段，获胜神经元会带动其邻近神经元共同响应；最后是适应阶段，这些神经元的权值会被调整以更好地匹配输入样本。

该算法最显著的特点是具有拓扑保持特性，经过训练后，相似的网络入侵行为会激活二维神经元网格中相邻的区域，而不同攻击类型则会被映射到相隔较远的位置。这种特性使得安全分析师可以直观地观察各类攻击的分布情况，并识别出新型攻击模式。

在实际应用时需要注意两个关键参数的动态调整：学习率和邻域半径。这两个参数通常会随着训练进程逐步衰减，初期较大的值有助于网络快速形成大致轮廓，后期较小的值则能进行精细调整。

相比传统聚类算法，Kohonen网络在处理网络流量这类高维、非线性数据时更具优势，它能有效克服维度灾难问题，并将高维特征映射到二维平面，为安全人员提供直观的可视化分析工具。