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1、第37卷第10期计算机科学Vol.37No.102010年10月ComputerScienceOct2010一种基于改进流形学习方法的云计算入侵检测模型陈丹伟侯楠孙国梓(南京邮电大学计算机技术研究所南京210003)(南京邮电大学计算机学院南京210003)摘要基于互联网的超级计算模式云计算引起了人们极大的关注,也面临着越来越多的安全威胁。主要构建能够适应云计算环境的入侵检测系统框架。将非线性流形学习算法引入本课题提出的模型,作为特征提取模块对云计算环境下采集的网络数据进行预处理;给出经典流形学习算法LLE的改进研究,以提
2、高后续分类性能。实验表明,该算法是可行和高效的。关键词云计算,入侵检测,流形学习中图法分类号TP393文献标识码ANovelCloudComputingIntrusionDetectionModelBasedonImprovedManifoldLearningCHENDanweiHOUNanSUNGuozi(InstituteofComputerTechnology,NanjingUniversityofPostsandTelecommunications,Nanjing210003,China)(CollegeofCo
3、mputer,NanjingUniversityofPosts&Telecommunications,Nanjing210003,China)AbstractThecloudcomputingtechnologywhichisanewInternetbasedsupercomputingmodelhasarousedgreatconcern,facinganincreasingnumberofsecuritythreatsatthesametime.Thispaperbuiltaintrusiondetectionsystemfram
4、eworkwhichisadapttothecloudcomputingenvironmentproposedinthispaper.Thenonlinearmanifoldlearningalgorithmwasintroducedtothemodelproposedinthisthesistobethecorealgorithmofthedatapreprocessingmodule,andtheimprovedLLEalgorithmwasgiveninordertoimprovetheclassificationperforman
5、ce.Thesimulationresultshowsthatthealgorithmiseffectiveandefficient.KeywordsCloudcomputing,Intrusiondetection,Manifoldlearning云计算[1]是一种基于互联网的超级计算模式,它把存储据预处理模块设计,并将改进的非线性流形学习算法引入本在大量分布式计算机产品中的大量数据和处理器资源整合在课题提出的模型,作为特征提取模块对云计算环境下采集的一起协同工作。作为一种新兴的共享基础架构的方法,它可网络数据进行预处理,以提高后续
6、分类性能。仿真实验证明以将巨大的系统池连接在一起,以提供各种IT服务。这使得本文提出的方法是可行和高效的。企业能够将资源切换到需要的应用上,根据需求访问计算机1云计算入侵检测模型CIDS和存储系统。云计算环境中强大的计算资源和巨大的存储能力对入侵1.1模型框架设计者具有很大的诱惑力,成为入侵者的攻击目标。云计算的本本文提出的云计算入侵检测模型CIDS(CloudCompu质是虚拟化,无论是计算资源还是存储资源,都是实现各种资tingIntrusionDetectingSystem)是以虚拟组织为单位的分布[2]源的统计复用,为用户提供开
7、放的用户接口,按需分配。作式检测模型。虚拟组织是一个动态集合,它包含多个围绕一为保障云计算环境安全的入侵检测系统,通过调度中心动态定资源共享规则和限定条件定义的个体或机构。因此,可以可靠地组织起来,形成安全保护的第一屏障[3]。由于云计算将虚拟组织看作是云计算环境整体的一个细胞。完成了细胞环境计算能力的优越性,对计算要求较高的各种算法,如流形的功能以及细胞间的交互,就完成了云计算环境整体的入侵学习算法,在云计算环境下都可以得到较好的实现,而流形学[4]检测功能。本文提出的云计算入侵检测模型由调度模块及习算法对于提高入侵检测效率是极为有效的。在
8、此背景下,目录服务器、数据采集预处理模块、数据分析模块、关联分析本文主要构建能够适应云计算环境的分布式入侵检测系统框模块和容侵恢复模块等组成,计算云为系统提供工作环
