一种基于二层贝叶斯网的网络入侵检测方法

如何使用贝叶斯网络工具箱

如何使用贝叶斯网络工具箱 2004-1-7版 翻译：By 斑斑（QQ：23920620） 联系方式：banban23920620@https://www.wendangku.net/doc/eb12647251.html, 安装 安装Matlab源码 安装C源码 有用的Matlab提示 创建你的第一个贝叶斯网络 手工创建一个模型 从一个文件加载一个模型 使用GUI创建一个模型 推断 处理边缘分布 处理联合分布 虚拟证据 最或然率解释 条件概率分布 列表（多项式）节点 Noisy-or节点 其它（噪音）确定性节点 Softmax（多项式 分对数）节点 神经网络节点 根节点 高斯节点 广义线性模型节点 分类 / 回归树节点 其它连续分布 CPD类型摘要 模型举例 高斯混合模型 PCA、ICA等 专家系统的混合 专家系统的分等级混合 QMR 条件高斯模型 其它混合模型

参数学习 从一个文件里加载数据 从完整的数据中进行最大似然参数估计 先验参数 从完整的数据中（连续）更新贝叶斯参数 数据缺失情况下的最大似然参数估计（EM算法） 参数类型 结构学习 穷举搜索 K2算法 爬山算法 MCMC 主动学习 结构上的EM算法 肉眼观察学习好的图形结构 基于约束的方法 推断函数 联合树 消元法 全局推断方法 快速打分 置信传播 采样（蒙特卡洛法） 推断函数摘要 影响图 / 制定决策 DBNs、HMMs、Kalman滤波器等等

安装 安装Matlab代码 1.下载FullBNT.zip文件。 2.解压文件。 3.编辑"FullBNT/BNT/add_BNT_to_path.m"让它包含正确的工作路径。 4.BNT_HOME = 'FullBNT的工作路径'; 5.打开Matlab。 6.运行BNT需要Matlab版本在V5.2以上。 7.转到BNT的文件夹例如在windows下，键入 8.>> cd C:\kpmurphy\matlab\FullBNT\BNT 9.键入"add_BNT_to_path"，执行这个命令。添加路径。添加所有的文件夹在Matlab的路 径下。 10.键入"test_BNT"，看看运行是否正常，这时可能产生一些数字和一些警告信息。（你可 以忽视它）但是没有错误信息。 11.仍有问题？你是否编辑了文件？仔细检查上面的步骤。

【CN110012019A】一种基于对抗模型的网络入侵检测方法及装置【专利】

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910288349.2 (22)申请日 2019.04.11 (71)申请人 鸿秦（北京）科技有限公司 地址 100085 北京市海淀区上地九街9号9 号2层207 (72)发明人 张涛　周洋　赵琨　陈财森　 应书皓　苏绍帆　 (74)专利代理机构 北京世誉鑫诚专利代理事务 所(普通合伙) 11368 代理人 孙国栋 (51)Int.Cl. H04L 29/06(2006.01) H04L 12/24(2006.01) G06N 3/08(2006.01) G06N 3/04(2006.01) (54)发明名称 一种基于对抗模型的网络入侵检测方法及 装置 (57)摘要 本发明属于网络行为分析和安全技术领域， 尤其为一种基于对抗模型的网络入侵检测方法 及装置，包括以下步骤：S1、通过大量的数据收 集，获取大量的个人上网行为数据，给它们做好 标签，分类存放；S2、数据集的划分真实数据和生 成数据两个部分，并对生成的最后模型进行论证 比较分析；S3、对于其中的数据进行清洗和整理， 寻找时间序列的关系；能够作用于网络异常行为 入侵检测时，可对网络行为做出判断与预测，分 类得到精准的行为标签，并且通过实时跟踪，对 被分类为存在异常行为的后续动作实时跟踪，判 断模型的准确性，通过建立对抗神经网络模型， 模拟异常行为的发生，对判断器模型进行不断的 优化和改进， 达到较高的判断准确率。权利要求书1页 说明书6页 附图3页CN 110012019 A 2019.07.12 C N 110012019 A

入侵检测部署方案

1.1 入侵检测部署方案 1.1.1需求分析 利用防火墙技术，经过仔细的配置，通常能够在内外网之间提供安全的网络保护，降低了网络安全风险，但是入侵者可寻找防火墙背后可能敞开的后门，或者入侵者也可能就在防火墙内。通过部署安全措施，要实现主动阻断针对信息系统的各种攻击，如病毒、木马、间谍软件、可疑代码、端口扫描、DoS/DDoS等，能防御针对操作系统漏洞的攻击，能够实现应用层的安全防护，保护核心信息资产的免受攻击危害。 针对网络的具体情况和行业特点，我们得到的入侵检测的需求包括以下几个方面： ●入侵检测要求 能够对攻击行为进行检测，是对入侵检测设备的核心需求，要求可以检测的种类包括：基于特征的检测、异常行为检测（包括针对各种服务器的攻击等）、可移动存储设备检测等等。 ●自身安全性要求 作为网络安全设备，入侵检测系统必须具有很高的安全性，配置文件需要加密保存，管理台和探测器之间的通讯必须采用加密的方式，探测器要可以去除协议栈，并且能够抵抗各种攻击。 ●日志审计要求 系统能对入侵警报信息分类过滤、进行统计或生成报表。对客户端、服务器端的不同地址和不同服务协议的流量分析。可以选择不同的时间间隔生成报表，反映用户在一定时期内受到的攻击类型、严重程度、发生频率、攻击来源等信息，使管理员随时对网络安全状况有正确的了解。可以根据管理员的选择，定制不同形式的报表。 ●实时响应要求

当入侵检测报警系统发现网络入侵和内部的违规操作时，将针对预先设置的规则，对事件进行实时应急响应。根据不同级别的入侵行为能做出不同方式告警，用以提醒管理人员及时发现问题，并采取有效措施，控制事态发展。报警信息要分为不同的级别：对有入侵动机的行为向用户显示提示信息、对严重的违规现象实行警告通知、对极其危险的攻击可通过网管或者互动防火墙进行及时阻断、以及向安全管理中心报告。另外，必须在基于规则和相应的报警条件下，对不恰当的网络流量进行拦截。 联动要求 入侵检测系统必须能够与防火墙实现安全联动，当入侵检测系统发现攻击行为时，能够及时通知防火墙，防火墙根据入侵检测发送来的消息，动态生成安全规则，将可疑主机阻挡在网络之外，实现动态的防护体系！进一步提升网络的安全性。 1.1.2方案设计 网络入侵检测系统位于有敏感数据需要保护的网络上，通过实时侦听网络数据流，寻找网络违规模式和未授权的网络访问尝试。当发现网络违规行为和未授权的网络访问时，网络监控系统能够根据系统安全策略做出反应，包括实时报警、事件登录，或执行用户自定义的安全策略等。 入侵检测系统可以部署在网络中的核心，这里我们建议在网络中采用入侵检测系统，监视并记录网络中的所有访问行为和操作，有效防止非法操作和恶

朴素贝叶斯分类算法及其MapReduce实现

最近发现很多公司招聘数据挖掘的职位都提到贝叶斯分类，其实我不太清楚他们是要求理解贝叶斯分类算法，还是要求只需要通过工具（SPSS，SAS，Mahout）使用贝叶斯分类算法进行分类。 反正不管是需求什么都最好是了解其原理，才能知其然，还知其所以然。我尽量简单的描述贝叶斯定义和分类算法，复杂而有全面的描述参考“数据挖掘：概念与技术”。贝叶斯是一个人，叫（Thomas Bayes），下面这哥们就是。 本文介绍了贝叶斯定理，朴素贝叶斯分类算法及其使用MapReduce实现。 贝叶斯定理 首先了解下贝叶斯定理 P X H P(H) P H X= 是不是有感觉都是符号看起来真复杂，我们根据下图理解贝叶斯定理。 这里D是所有顾客（全集），H是购买H商品的顾客，X是购买X商品的顾客。自然X∩H是即购买X又购买H的顾客。 P(X) 指先验概率，指所有顾客中购买X的概率。同理P(H)指的是所有顾客中购买H 的概率，见下式。

X P X= H P H= P(H|X) 指后验概率，在购买X商品的顾客，购买H的概率。同理P(X|H)指的是购买H商品的顾客购买X的概率，见下式。 X∩H P H|X= X∩H P X|H= 将这些公式带入上面贝叶斯定理自然就成立了。 朴素贝叶斯分类 分类算法有很多，基本上决策树，贝叶斯分类和神经网络是齐名的。朴素贝叶斯分类假定一个属性值对给定分类的影响独立于其他属性值。 描述： 这里有个例子假定我们有一个顾客X（age = middle，income=high，sex =man）：?年龄（age）取值可以是：小（young），中（middle），大（old） ?收入（income）取值可以是：低（low），中（average），高（high） ?性别（sex）取值可以是：男（man），女（woman） 其选择电脑颜色的分类标号H：白色（white），蓝色（blue），粉色（pink） 问题： 用朴素贝叶斯分类法预测顾客X，选择哪个颜色的分类标号，也就是预测X属于具有最高后验概率的分类。 解答： Step 1 也就是说我们要分别计算X选择分类标号为白色（white），蓝色（blue），粉色（pink）的后验概率，然后进行比较取其中最大值。 根据贝叶斯定理

五种贝叶斯网分类器的分析与比较

五种贝叶斯网分类器的分析与比较 摘要：对五种典型的贝叶斯网分类器进行了分析与比较。在总结各种分类器的基础上，对它们进行了实验比较，讨论了各自的特点，提出了一种针对不同应用对象挑选贝叶斯网分类器的方法。 关键词：贝叶斯网；分类器；数据挖掘；机器学习 故障诊断、模式识别、预测、文本分类、文本过滤等许多工作均可看作是分类问题，即对一给定的对象（这一对象往往可由一组特征描述），识别其所属的类别。完成这种分类工作的系统，称之为分类器。如何从已分类的样本数据中学习构造出一个合适的分类器是机器学习、数据挖掘研究中的一个重要课题，研究得较多的分类器有基于决策树和基于人工神经元网络等方法。贝叶斯网（Ｂａｙｅｓｉａｎｎｅｔｗｏｒｋｓ，ＢＮｓ）在ＡＩ应用中一直作为一种不确定知识表达和推理的工具，从九十年代开始也作为一种分类器得到研究。 本文先简单介绍了贝叶斯网的基本概念，然后对五种典型的贝叶斯网分类器进行了总结分析，并进行了实验比较，讨论了它们的特点，并提出了一种针对不同应用对象挑选贝叶斯分类器的方法。 １贝叶斯网和贝叶斯网分类器 贝叶斯网是一种表达了概率分布的有向无环图，在该图中的每一节点表示一随机变量，图中两节点间若存在着一条弧，则表示这两节点相对应的随机变量是概率相依的，两节点间若没有弧，则说明这两个随机变量是相对独立的。按照贝叶斯网的这种结构，显然网中的任一节点ｘ均和非ｘ的父节点的后裔节点的各节点相对独立。网中任一节点Ｘ均有一相应的条件概率表（ＣｏｎｄｉｔｉｏｎａｌＰｒｏｂａｂｉｌｉｔｙＴａｂｌｅ，ＣＰＴ），用以表示节点ｘ在其父节点取各可能值时的条件概率。若节点ｘ无父节点，则ｘ的ＣＰＴ为其先验概率分布。贝叶斯网的结构及各节点的ＣＰＴ定义了网中各变量的概率分布。 贝叶斯网分类器即是用于分类工作的贝叶斯网。该网中应包含一表示分类的节点Ｃ，变量Ｃ的取值来自于类别集合｛Ｃ，Ｃ，．．．．，Ｃ｝。另外还有一组节点ｘ＝（ｘ，ｘ，．．．．，ｘ）反映用于分类的特征，一个贝叶斯网分类器的结构可如图１所示。 对于这样的一贝叶斯网分类器，若某一待分类的样本Ｄ，其分类特征值为ｘ＝（ｘ，ｘ，．．．．，ｘ），则样本Ｄ属于类别Ｃ的概率为Ｐ（Ｃ＝Ｃ｜Ｘ＝ｘ），因而样本Ｄ属于类别Ｃ的条件是满足（１）式： Ｐ（Ｃ＝Ｃ｜Ｘ＝ｘ）＝Ｍａｘ｛Ｐ（Ｃ＝Ｃ｜Ｘ＝ｘ），Ｐ（Ｃ＝Ｃ｜Ｘ＝ｘ），．．．，Ｐ（Ｃ＝Ｃ｜Ｘ＝ｘ）｝（１） 而由贝叶斯公式 Ｐ（Ｃ＝Ｃ｜Ｘ＝ｘ）＝（２） 其中Ｐ（Ｃ＝Ｃｋ）可由领域专家的经验得到，而Ｐ（Ｘ＝ｘ｜Ｃ＝Ｃｋ）和Ｐ（Ｘ＝ｘ）的计算则较困难。应用贝叶斯网分类器分成两阶段。一是贝叶斯网分类器的学习（训练），即从样本数据中构造分类器，包括结构（特征间的依赖关系）学习和ＣＰＴ表的学习。二是贝叶斯网分类器的推理，即计算类结点的条件概率，对待分类数据进行分类。这两者的时间复杂性均取决于特征间的依赖程度，甚至可以是ＮＰ完全问题。因而在实际应用中，往往需

网络安全技术习题及答案 入侵检测系统

第9章入侵检测系统 1. 单项选择题 1)B 2)D 3)D 4)C 5)A 6)D 2、简答题 （1）什么叫入侵检测，入侵检测系统有哪些功能？ 入侵检测系统（简称“IDS”）就是依照一定的安全策略，对网络、系统的运行状况进行监视，尽可能发现各种攻击企图、攻击行为或者攻击结果，以保证网络系统资源的机密性、完整性和可用性。 入侵检测系统功能主要有： 识别黑客常用入侵与攻击手段 监控网络异常通信

鉴别对系统漏洞及后门的利用 完善网络安全管理 （2）根据检测对象的不同，入侵检测系统可分哪几种？ 根据检测对象的不同，入侵检测系统可分为基于主机的入侵检测基于网络的入侵检测、混合型三种。主机型入侵检测系统就是以系统日志、应用程序日志等作为数据源。主机型入侵检测系统保护的一般是所在的系统。网络型入侵检测系统的数据源是网络上的数据包。一般网络型入侵检测系统担负着保护整个网段的任务。混合型是基于主机和基于网络的入侵检测系统的结合，它为前两种方案提供了互补，还提供了入侵检测的集中管理，采用这种技术能实现对入侵行为的全方位检测。 （3）常用的入侵检测系统的技术有哪几种？其原理分别是什么？ 常用的入侵检测系统的技术有两种，一种基于误用检测（Anomal Detection），另一种基于异常检测（Misuse Detection）。 对于基于误用的检测技术来说，首先要定义违背安全策略事件的特征，检测主要判别这类特征是否在所收集到的数据中出现，如果检测到该行为在入侵特征库中，说明是入侵行为，此方法非常类似杀毒软件。基于误用的检测技术对于已知的攻击，它可以详细、准确的报告出攻击类型，但是对未知攻击却效果有限，而且知识库必须不断更新。 基于异常的检测技术则是先定义一组系统正常情况的数值，如CPU利用率、内存利用率、文件校验和等（这类数据可以人为定义，也可以通过观察系统、并用统计的办法得出），然后将系统运行时的数值与所定义的“正常”情况比较，得出是否有被攻击的迹象。这种检测方式的核心在于如何定义所谓的正常情况。异常检测只能识别出那些与正常过程有较

网络入侵检测原理与技术

网络入侵检测原理与技术 摘要：计算机网络技术的发展和应用对人类生活方式的影响越来越大，通过Internet人们的交流越来越方便快捷，以此同时安全问题也一直存在着，而人们却一直未给予足够的重视，结果连接到Internet上的计算机暴露在愈来愈频繁的攻击中，基于计算机、网络的信息安全问题已经成为非常严重的问题。 关键词：入侵检测；入侵检测系统；入侵检测系统的原理、方法、技术 一、网络入侵及其原因 简单来说，网络安全问题可以分为两个方面： 1)网络本身的安全； 2)所传输的信息的安全。 那么，我们之所以要进行网络入侵检测，原因主要有以下几个：1）黑客攻击日益猖獗 2）传统安全产品存在相当多的问题 二、入侵检测原理、方法及技术 1、入侵检测概念 入侵检测是指对潜在的有预谋的未经授权的访问信息、操作信息以及致使系统不可靠、不稳定或者无法使用的企图的检测和监视。它是对安全保护的一种积极主动地防御策略，它从计算机网络系统中的若干关键点收集信息，并进行相应的分析，以检查网路中是否有违反安全策略的行为和遭到袭击的迹象。入侵检测被认为是防火墙之后第二道安全闸门，在不影响网路性能的前提下对网络进行监测，从而提供对内外部攻击和误操作的实时保护。 2、入侵检测模型

3、入侵检测原理 根据入侵检测模型，入侵检测系统的原理可以分为以下两种： 1）异常检测原理 该原理根据系统或者用户的非正常行为和使用计算机资源的非正常情况来检测入侵行为。 异常检测原理根据假设攻击和正常的活动的很大的差异来识别攻击。首先收集一段正常操作的活动记录，然后建立代表用户、主机或网络连接的正常行为轮廓，再收集事件数据同时使用一些不同的方法来决定所检测到的事件活动是否正常。 基于异常检测原理的入侵检测方法和技术主要有以下几种方法： a)统计异常检测方法； b)特征选择异常检测方法； c)基于贝叶斯推理异常的检测方法； d)基于贝叶斯网络异常检测方法； e)基于模式预测异常检测方法。 其中比较成熟的方法是统计异常检测方法和特征选择异常检测方法，对这两种方法目前已有由此而开发成的软件产品面市，而其他方法都还停留在理论研究阶段。 异常检测原理的优点：无需获取攻击特征，能检测未知攻击或已知攻击的变种，且能适应用户或系统等行为的变化。 异常检测原理的缺点：一般根据经验知识选取或不断调整阈值以满足系统要求，阈值难以设定；异常不一定由攻击引起，系统易将用户或系统的特殊行为(如出错处理等)判定为入侵，同时系统的检测准确性受阈值的影响，在阈值选取不当时，会产生较多的检测错误，造成检测错误率高；攻击者可逐渐修改用户或系统行为的轮廓模型，因而检测系统易被攻击者训练；无法识别攻击的类型，因而难以采取适当的措施阻止攻击的继续。 2）误用检测原理 误用检测，也称为基于知识或基于签名的入侵检测。误用检测IDS根据已知攻击的知识建立攻击特征库，通过用户或系统行为与特征库中各种攻击模式的比较确定是否发生入侵。常用的误用检测方法和技术主要有： a)基于专家系统的检测方法； b)基于状态转移分析的检测方法； c)基于条件的概率误用检测方法； d)基于键盘监控误用检测方法； e)基于模型误用检测方法。 误用检测技术的关键问题是：攻击签名的正确表示。误用检测是根据攻击签名来判断入侵的，如何用特定的模式语言来表示这种攻击行为，是该方法的关键所在。尤其攻击签名必须能够准确地表示入侵行为及其所有可能的变种，同时又不会把非入侵行为包含进来。由于大部分的入侵行为是利用系统的漏洞和应用程序的缺陷进行攻击的，那么通过分析攻击过程的特征、条件、排列以及事件间的关系，就可具体描述入侵行为的迹象。 4、入侵检测方法 1）基于概率统计的检测 该方法是在异常入侵检测中最常用的技术，对用户行为建立模型并根据该模型，当发现出现可疑行为时进行跟踪，监视和记录该用户的行为。优越性在于理论成熟，缺点是匹配用

matlab贝叶斯神经网络工具箱的下载安装与使用

matlab贝叶斯神经网络工具箱的下载安装与使用 前言：其实通过Matlab神经网络工具的一些命令组合，可以轻易实现贝叶斯神经网络工具箱的功能，这里所讲的贝叶斯神经网络工具箱是有第三方开放，比较容易使用的贝叶斯神经网络工具箱。 备注(by math)：另外一个工具箱PRtools(中文翻译：模式识别工具箱）也可以实现贝叶斯神经网络工具箱的所有功能，而且PRtools的工具箱功能更强，我会在另外一个帖子里再介绍PRtools模式识别工具箱。 Matlab的Bayes贝叶斯神经网络工具箱是Kevin Murphy开发的，最近一次的更新时间是在2007年，此工具的开发，得到了Intel员工的协助！ 一，下载： 请直接点此下载，或者点此下载附件FullBNT-1.0.4.zip(2.13MB) 二，安装： 解压刚刚下载的zip文件，把你刚才所解压的路径，添加到Matlab的Path里.打开Matlab,在命令行下输入： >>cd C:\Users\JasonZhang\Desktop\FullBNT-1.0.4%设置成你自己的路径>>addpath(genpathKPM(pwd)); 这时候，你会看到一大推的warning,原因是这个工具箱里的有些函数与MATLAB 自带的函数名字一样，会出现冲突。 我个人的建议是，先记下这些冲突的函数，以后发现程序冲突的时候，可以临时把刚刚添加的path从matlab的path中删除掉。如果你用到此工具箱，再添加这个路径。 如果想测试添加是否成功，在命令下面输入： >>test_BNT 即使有时候出现错误信息也没有关系，通常是由于MATLAB版本更新引起的，有些函数(比如说isfinite)在旧的版本里有，新的版本里就换了，只要看一下MATLAB的更新历史，去把相应的函数换掉即可。 三、使用matlab贝叶斯神经网络工具箱 matlab贝叶斯神经网络工具箱有完整的帮助文件，请点击这里阅读，或者下载此文件How to use the Bayes Net Toolbox.pdf(407.53KB)

贝叶斯网络工具箱使用

matlab贝叶斯网络工具箱使用 2010-12-18 02:16:44| 分类：默认分类| 标签：bnet 节点叶斯matlab cpd |字号大中小订阅 生成上面的简单贝叶斯网络，需要设定以下几个指标：节点，有向边和CPT表。 给定节点序，则只需给定无向边，节点序自然给出方向。 以下是matlab命令： N = 4; %给出节点数 dag = false(N,N); %初始化邻接矩阵为全假，表示无边图C = 1; S = 2; R = 3; W = 4; %给出节点序 dag(C,[R,S])=true; %给出有向边C-R，C-S dag([R,S],W)=true; %给出有向边R-W，S-W discrete_nodes = 1:N; %给各节点标号 node_sizes = 2*ones(1,N); %设定每个节点只有两个值 bnet = mk_bnet(dag, node_sizes); %定义贝叶斯网络bnet %bnet结构定义之后，接下来需要设定其参数。 bnet.CPD{C} = tabular_CPD(bnet, C, [0.5 0.5]); bnet.CPD{R} = tabular_CPD(bnet, R, [0.8 0.2 0.2 0.8]); bnet.CPD{S} = tabular_CPD(bnet, S, [0.5 0.9 0.5 0.1]); bnet.CPD{W} = tabular_CPD(bnet, W, [1 0.1 0.1 0.01 0 0.9 0.9 0.99]); 至此完成了手工输入一个简单的贝叶斯网络的全过程。 要画结构图的话可以输入如下命令： G=bnet.dag; draw_graph(G); 得到：

(完整版)基于神经网络的网络入侵检测

基于神经网络的网络入侵检测 本章从人工神经网络的角度出发，对基于神经网络的网络入侵检测系统展开研究。在尝试用不同的网络结构训练和测试神经网络后，引入dropout层并给出了一种效果较好的网络结构。基于该网络结构，对目前的神经网络训练算法进行了改进和优化，从而有效避免了训练时出现的过拟合问题，提升了训练效率。 4.1 BP神经网络相关理论 本章从学习算法与网络结构相结合的角度出发，神经网络包括单层前向网络、多层前向网络、反馈神经网络、随机神经网络、竞争神经网络等多种类型。构造人工神经网络模型时主要考虑神经元的特征、网络的拓补结构以及学习规则等。本文选择反向传播神经网络(Back Propagation Neural Network, BPNN)作为基本网络模型。 BP神经网络是一种通过误差逆传播算法训练的多层前馈神经网络，是目前应用最广泛的神经网络模型形式之一。网络中每一层的节点都只接收上一层的输出，而每一层节点的输出都只影响下一层的输入，同层节点之间没有交互，相邻两层节点之间均为全连接模式。BP神经网络在结构上分为输入层、隐含层与输出层三部分，其拓扑结构如图4-1所示。 图4-1 BP神经网络拓扑结构 Figure 4-1 Topological Structure of BP Neural Network

这里隐含层既可以是一层也可以是多层，数据在输入后由隐含层传递到输出层，通过各层的处理最终得到输出结果。 传统的BP网络算法可分为两个过程:神经网络中信号的前向传播和误差函数的反向传播。算法在执行时会不断调整网络中的权值和偏置，计算输出结果与期望结果之间的误差，当误差达到预先设定的值后，算法就会结束。 (1)前向传播 隐含层第J个节点的输出通过式(4-1)来计算: (4-1) 式中ωij代表输入层到隐含层的权重，αj代表输入层到隐含层的偏置，n 为输入层的节点个数，f(.)为激活函数。输出层第k个节点的输出通过式(4-2)来计算: (4-2) 式中ωjk代表隐含层到输出层的权重，bk代表隐含层到输出层的偏置，l为隐含层的结点个数。 根据实际输出与期望输出来计算误差，见式(4-3)。 (4-3) 式中(Yk-Ok)用ek来表示，Yk代表期望输出，m为输出层的结点个数。 当E不满足要求时，就会进入反向传播阶段。 (2)反向传播 反向传播是从输出到输入的传播过程。从式((4-1)至式(4-3 )中，可以发现网络误差E是与各层权值和偏置有关的函数，所以如果想减小误差，需要对权值和偏置进行调整。一般采取梯度下降法反向计算每层的权值增量，令权值的变化量同误差的负梯度方向成正相关，调整的原则是令误差沿负梯度方向不断减少。权值的更新公式见式(4-4)，偏置的更新公式见式(4-5)。

matlab-BP神经网络(贝叶斯正则化算法程序)

close all clear echo on clc % NEWFF——生成一个新的前向神经网络 % TRAIN——对BP 神经网络进行训练 % SIM——对BP 神经网络进行仿真 pause % 敲任意键开始 clc % 定义训练样本矢量 % P 为输入矢量 sqrs=[0.0000016420520 0.0000033513140 0.0000051272540 0.0000069694860 0.0000088776310 0.0000139339960 -0.0000594492310 -0.0001080022920 -0.0001476714860 ... 0.0000112367340 0.0002021567880 0.0008695337800 -0.0001189929700 -0.0000912336690 0.0002160472130 0.0006358522040 0.0012365884200 0.0049930394010 ]./0.001657904949 ; sqjdcs=[0.0000399039272 0.0000805129702 0.0001218448339 0.0001639173001 0.0002067504102 0.0003172835720 0.0000421189848 0.0000870310694 0.0001350858140 ... 0.0001866997652 0.0002423599348 0.0004033628719 0.0000394450224 0.0000830935373 0.0001317612004 0.0001864881262 0.0002486249700 0.0004497441812 ]./0.000533286; sqglmj=[0.0000068430669 0.0000147605347 0.0000240097285 0.0000349372747 0.0000480215187 0.0000954580176 0.0000005804238 0.0000011640375 0.0000017508228 ... 0.0000023407605 0.0000029338317 0.0000044301058 0.0000030813582 0.0000071511410 0.0000126615618 0.0000203910217 0.0000318028637 0.0001118629438 ]./0.000034868299 ; s1=[0.0001773503110 0.0003553133430 0.0005338922010 0.0007130899610 0.0008929096590 0.00#### 0.0005747667510 0.0012111415700 0.0019195724060 ... 0.0027130110200 0.0036077110840 0.0064386221260 0.0005056929850 0.0010189193420 0.00#### 0.0020685403470 0.0026052286500 0.0039828224110 ]./0.00275071; %s2=[25.9167875445 24.0718476818 22.2364947192 20.4105777318 18.5939487791 14.0920619223 990.2535888432 1040.4661104131 1096.3830297389 1159.029******* ... % 1229.6925839338 1453.3788619676 164.1136642277 142.4834641073 121.6137611080 101.4436832756 81.9180522413 35.6044841634]; glkyl=[1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3];

贝叶斯分类多实例分析总结

用于运动识别的聚类特征融合方法和装置 提供了一种用于运动识别的聚类特征融合方法和装置，所述方法包括：将从被采集者的加速度信号 中提取的时频域特征集的子集内的时频域特征表示成以聚类中心为基向量的线性方程组；通过求解线性方程组来确定每组聚类中心基向量的系数；使用聚类中心基向量的系数计算聚类中心基向量对子集的方差贡献率；基于方差贡献率计算子集的聚类中心的融合权重；以及基于融合权重来获得融合后的时频域特征集。 加速度信号 →时频域特征 →以聚类中心为基向量的线性方程组 →基向量的系数 →方差贡献率 →融合权重 基于特征组合的步态行为识别方法 本发明公开了一种基于特征组合的步态行为识别方法，包括以下步骤：通过加速度传感器获取用户在行为状态下身体的运动加速度信息；从上述运动加速度信息中计算各轴的峰值、频率、步态周期和四分位差及不同轴之间的互相关系数；采用聚合法选取参数组成特征向量；以样本集和步态加速度信号的特征向量作为训练集，对分类器进行训练，使的分类器具有分类步态行为的能力；将待识别的步态加速度信号的所有特征向量输入到训练后的分类器中，并分别赋予所属类别，统计所有特征向量的所属类别，并将出现次数最多的类别赋予待识别的步态加速度信号。实现简化计算过程，降低特征向量的维数并具有良好的有效性的目的。 传感器 →样本及和步态加速度信号的特征向量作为训练集 →分类器具有分类步态行为的能力 基于贝叶斯网络的核心网故障诊断方法及系统 本发明公开了一种基于贝叶斯网络的核心网故障诊断方法及系统，该方法从核心网的故障受理中心采集包含有告警信息和故障类型的原始数据并生成样本数据，之后存储到后备训练数据集中进行积累，达到设定的阈值后放入训练数据集中；运用贝叶斯网络算法对训练数据集中的样本数据进行计算，构造贝叶斯网络分类器；从核心网的网络管理系统采集含有告警信息的原始数据，经贝叶斯网络分类器计算获得告警信息对应的故障类型。本发明，利用贝叶斯网络分类器构建故障诊断系统，实现了对错综复杂的核心网故障进行智能化的系统诊断功能，提高了诊断的准确性和灵活性，并且该系统构建于网络管理系统之上，易于实施，对核心网综合信息处理具有广泛的适应性。 告警信息和故障类型 →训练集 —>贝叶斯网络分类器

网络入侵检测技术综述

止管理主机被攻击者攻破后用来作为发起攻击的“跳板”；对所有出入系统的连接进行日志记录。 3.3系统VPN 的合理设计 使用VPN ，可以在电子政务系统所连接不同的政府部门 之间建虚拟隧道，使得两个政务网之间的相互访问就像在一个专用网络中一样。使用VPN ，可以使政务网用户在外网就象在内网一样地访问政务专用网的资源。使用VPN ，也可以实现政务网内特殊管理的需要。VPN 的建立有3种方式：一种是 Internet 服务商（ISP ）建设，对企业透明；第二种是政府部门自 身建设，对ISP 透明；第三种是ISP 和政府部门共同建设。 在政务网的基础上建立VPN ，第二种方案比较合适，即政府部门自身建设，对ISP 透明。因为政务网是地理范围在政务网内的计算机网络，它有运行于Internet 的公网IP 地址，有自己的路由设备，有自己的网络管理和维护机构，对政务网络有很强的自主管理权和技术支持。所以，在政务网基础上建立 VPN ，完全可以不依赖于ISP ，政府部门自身进行建设。这样可 以有更大的自主性，也可以节省经费。 3.4其他信息安全技术的使用 此外，电子政务系统的安全性可以采用如下的措施加以保 证：控制对网络设备的SNMP 和telnet ，在所有的骨干路由器上建立access－list 只对网管中心的地址段做permit ，即通过网管中心的主机才能远程维护各骨干路由设备；路由协议在不安全的端口上进行Passive 防止不必要的路由泄露；将所有重要事件进行纪录通过日志输出；采用防火墙设备对政务局域网进行保护。 参考文献：［1］陈昊潭.试论黄委基层电子政务建设中存在的问题及对策［J ］.办公自动化，2009（10）. ［2］张艳.电子政务系统中的数据安全技术研究［J ］.现代计算机（专业版），2009（8）. ［3］ 江琴.浅谈电子政务信息的安全管理［J ］.科技资讯，2009（25）. （责任编辑：卓 光） 网络入侵检测技术综述 姚丽娟 （长江水利委员会网络与信息中心，湖北武汉430010） 摘 要：随着网络技术飞速发展和网络规模的不断扩大，网络安全已经成为全球性的重要问题之一。概述了网络入 侵检测技术的发展历史及其通用模型，对入侵检测系统的分类和入侵检测的方法进行了分析，讨论了该领域尚存在的问题。 关键词：网络攻击；入侵检测；网络安全中图分类号：TP393.08 文献标识码：A 文章编号：1672-7800（2010）06－0160－03 1入侵检测的概念、原理和模型 “入侵”是个广义的概念，不仅包括发起攻击的人取得超出 合法范围的系统控制权，也包括收集漏洞信息，造成拒绝服务访问（DoS ）等对计算机造成危害的行为。早在上世纪80年代初期，Anderson 将入侵定义为：未经授权蓄意尝试访问信息、篡改信息、使系统不可靠或不能使用。美国国际计算机安全协会对入侵检测的定义是：入侵检测是通过从计算机网络或计算机 系统中的若干关键点收集信息并对其进行分析，从中发现网络或系统中是否有违反安全策略的行为和遭到袭击迹象的一种安全技术。 从系统构成上看，人侵检测系统至少包括数据提取、人侵分析、响应处理3部分。数据提取是入侵检测系统的数据采集器，负责提取反映受保护系统运行状态的运行数据，并完成数据的过滤和预处理。人侵分析是核心模块，负责对原始数据进行同步、整理、组织、分类、特征提取以及各种细致分析。 最早的入侵检测模型是由Denning 给出的，该模型主要根 软件导刊 Software Guide 第9卷%第6期 2010年6月Vol.9No.6Jun.2010 作者简介：姚丽娟（1983－），女，湖北武汉人，长江水利委员会网络与信息中心助理工程师，研究方向为网络通讯。

算法杂货铺——分类算法之贝叶斯网络(Bayesian networks)

算法杂货铺——分类算法之贝叶斯网络(Bayesian networks) 2010-09-18 22:50 by EricZhang(T2噬菌体), 2561 visits, 网摘, 收藏, 编辑 2.1、摘要 在上一篇文章中我们讨论了朴素贝叶斯分类。朴素贝叶斯分类有一个限制条件，就是特征属性必须有条件独立或基本独立（实际上在现实应用中几乎不可能做到完全独立）。当这个条件成立时，朴素贝叶斯分类法的准确率是最高的，但不幸的是，现实中各个特征属性间往往并不条件独立，而是具有较强的相关性，这样就限制了朴素贝叶斯分类的能力。这一篇文章中，我们接着上一篇文章的例子，讨论贝叶斯分类中更高级、应用范围更广的一种算法——贝叶斯网络（又称贝叶斯信念网络或信念网络）。 2.2、重新考虑上一篇的例子 上一篇文章我们使用朴素贝叶斯分类实现了SNS社区中不真实账号的检测。在那个解决方案中，我做了如下假设： i、真实账号比非真实账号平均具有更大的日志密度、各大的好友密度以及更多的使用真实头像。 ii、日志密度、好友密度和是否使用真实头像在账号真实性给定的条件下是独立的。 但是，上述第二条假设很可能并不成立。一般来说，好友密度除了与账号是否真实有关，还与是否有真实头像有关，因为真实的头像会吸引更多人加其为好友。因此，我们为了获取更准确的分类，可以将假设修改如下： i、真实账号比非真实账号平均具有更大的日志密度、各大的好友密度以及更多的使用真实头像。 ii、日志密度与好友密度、日志密度与是否使用真实头像在账号真实性给定的条件下是独立的。 iii、使用真实头像的用户比使用非真实头像的用户平均有更大的好友密度。

JAVA贝叶斯网络算法

贝叶斯网络 提纲： 最近工作： B-COURSE工具学习 BNT研究与学习 BNT相关实验及结果 手动建立贝叶斯网及简单推理 参数学习 结构学习 下一步工作安排 最近工作： 1． B-COURSE 工具学习 B-COURSE是一个供教育者和研究者免费使用的web贝叶斯网络工具。主要分为依赖关系建模和分类器模型设计。输入自己的研究数据，就可以利用该工具在线建立模型，并依据建立好的模型进行简单推理。 B-COURSE要求数据格式是ASCII txt格式的离散数据，其中第一行是各种数据属性变量，其余各行则是采集的样本，属性变量值可以是字符串也可以是数据，属性变量之间用制表符分割，缺失属性变量值用空格代替。读入数据后，在进行结构学习前，可以手动的选择需

要考虑的数据属性！生成过程中，可以手动确定模型，确定好模型后，可以选择JAVA playgroud，看到一个java applet程序，可以手动输入相应证据，从而进行简单推理。 B-COURSE的详细使用介绍，可详见 [url]http://b-course.cs.helsinki.fi/obc/[/url]。 B-COURSE工具隐藏了数据处理，算法实现等技术难点，所以对初学者来说，容易上手。但是却不能够针对不同的应用进行自主编程，缺乏灵活性。 2．贝叶斯网工具箱BNT的研究与学习 基于matlab的贝叶斯网络工具箱BNT是kevin p.murphy基于matlab语言开发的关于贝叶斯网络学习的开源软件包，提供了许多贝叶斯网络学习的底层基础函数库，支持多种类型的节点（概率分布）、精确推理和近似推理、参数学习及结构学习、静态模型和动态模型。 贝叶斯网络表示：BNT中使用矩阵方式表示贝叶斯网络，即若节点i到j有一条弧，则对应矩阵中（i，j）值为1，否则为0。 结构学习算法函数：BNT中提供了较为丰富的结构学习函数，都有： 1. 学习树扩展贝叶斯网络结构的TANC算法learn_struct_tan(). 2. 数据完整条件下学习一般贝叶斯网络结构的K2算法 learn_struct_k2()、贪婪搜索GS（greedy search）算法

网络入侵检测技术综述

电脑编程技巧与维护 网络入侵检测技术综述 谭兵１。吴宗文２。黄伟 （１．重庆大学软件学院，重庆４０００４４；２．成都军区７８０９８部队装备部，崇州６１１２３７） 摘要：入侵检测工作应在计算机网络系统中的关键节点上。介绍入侵检测的基本概念，阐述两类基本的检测技术，详细地论述了入侵检测过程及检测技术面临的挑战与发展趋势。 关键词：入侵检测；异常检测：误用检测 ＮｅｔｗｏｒｋＩｎｔｒｔｍｉｏｎＤｅｔｅｃｔｉｏｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ＴＡＮⅨｎ矿，ＷＵ历耐．ＨＵＡＮＧＷｅｉ （１．ＴｈｅＳｃｈｏｏｌｏｆＳｏｆｔｗａｒｅＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＣｈｏｎｇｑｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈｏｎｇｑｉｎｇ４０００４４； ２．Ｃｈｅｎｇｄｕｍｉｌｉｔａｒｙｒｅｇｉｏｎ７８０９８ａｒｍｙｌｏｇｉｓｔｉｃｓｄｅｐａｒｔｍｅｎｔｓ，Ｃｈｏｎｇｚｈｏｕ６１１２３７） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅｗｏｒｋｉｎｔｈｅｃｏｍｐｕｔｅｒｎｅｔｗｏｒｋｉｎｔｒｕｓｉｏｎｄｅｔｅｃｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍ，ａｋｅｙｎｏｄｅ．Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｉｎｔｒｏｄｕｃｅｓｔｈｅｂａｓｉｃｃｏｎｃｅｐｔｓｏｆｉｎｔｒｕｓｉｏｎｄｅｔｅｃｔｉｏｎ，ｄｅｓｃｒｉｂｅｄｔｗｏｔｙｐｅｓｏｆｂａｓｉｃｄｅｔｅｃｔｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ｉｎｔｒｕｓｉｏｎｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｒｅｄｉｓｃｕｓｓｅｄｉｎｄｅｔａｉｌ ｔｈｅｐｒｏｃｅｓｓａｎｄｔｅｓｔｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｃｈａｌｌｅｎｇｅｓ ａｎｄｔｒｅｎｄｓ。 Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：Ｉｎｔｒｕｓｉｏｎｄｅｔｅｃｔｉｏｎ；Ａｎｏｍａｌｙｄｅｔｅｃｔｉｏｎ；Ｍｉｓｕｓｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎ 入侵检测（ＩｎｔｒｕｓｉｏｎＤｅｔｅｃｔｉｏｎ），顾名思义，即是对入侵行为的发觉。它在计算机网络或计算机系统中的若干关键点收集信息，通过对这些信息的分析来发现网络或系统中是否有违反安全策略的行为和被攻击的迹象。入侵检测技术是为保证计算机系统的安全而设计与配置的一种能够及时发现并报告系统中未授权或异常现象的技术，是一种用于检测计算机网络中违反安全策略行为的技术。违反安全策略的行为有：入侵一非法用户的违规行为；滥用—用户的违规行为。 对于入侵检测的使用，人们总会问这样一个问题。如果已经安装了防火墙，给操作系统打了补丁，并为安全设置了密码，为什么还要检测入侵呢？答案非常简单：因为入侵会不断发生。举个例子，就像人们有时候会忘记锁上窗户，人们有时也会忘记正确的升级防火墙规则设置。 即使在最高级别的保护措施下，计算机系统也不是百分之百的安全。实际上，大多数计算机安全专家认为，既定的用户要求属性，如网络连接，还未能达到成为百分之百安全系统的要求。因此，必须发展入侵检测技术及系统以便及时发现并对计算机攻击行为做出反应。 ｌ入侵检测发展 起初，系统管理员们坐在控制台前监控用户的活动来进行人侵检测。他们通过观察，例如在本地登录的闲置用户或非正常激活的闲置打印机。尽管上述方法不是足够有效的，但这一早期入侵检测模式是临时的且不可升级。 入侵检测的下一步涉及到审计日志。审计日志即系统管理员所记录的非正常和恶意行为。 在上世纪７０年代末和８０年代初，管理员将审计日志打印在扇形折纸上，平均每周末都能累积四到五英尺高。很明显，要在这一堆纸里进行搜索是相当耗费时间的。由于这类 本文收稿日期：２００９—１１－１２ —１１０～信息量过于丰富且只能手动分析，所以管理员主要用审计日志作为判据，以便在发生特别安全事件后，确定引起这一事件的原阂。基本上不可能靠它发现正在进行的攻击。 随着存储器价格的降低，审计日志转移到网上且开发出了分析相关数据的程序。然而，分析过程慢且需频繁而密集计算，因此，入侵检测程序往往是在系统用户登录量少的夜间进行。所以，大多数的入侵行为还是在发生后才被检测到。 ９０年代早期，研究人员开发出了实时入侵检测系统，即对审计数据进行实时评估。由于实现了实时反应，且在一些情况下，可以预测攻击，因此，这就使攻击和试图攻击发生时即可被检测到成为可能。 近年来，很多入侵检测方面的努力都集中在一些开发的产品上，这些产品将被用户有效配置在广大网络中。在计算机环境不断持续变化和无数新攻击技术不断产生的情况下，要使安全方面也不断升级是个非常困难任务［１ｌ。 ２分类 目前，入侵检测技术可基本分为３类：异常检测、误用检测和混合检测。异常检测是假定所有入侵行为都是与正常行为不同的；误用检测是根据已知攻击的知识建立攻击特征库，通过用户或系统行为与特征库中的各种攻击模式的比较确定是否有入侵发生；混合检测模型是对异常检测模型和误用检测模犁的综合。文中详细介绍异常检测和误用检测。２．１异常检测模型 异常检测利用用户和应用软件的预期行为。将对正常行为的背离作为问题进行解释。异常检测的一个基本假设就是攻击行为异于正常行为。例如，对特定用户的日常行为（打字和数量）进行非常准确的模拟，假定某用户习惯上午ｌＯ点左右登录，看邮件，运行数据库管理，中午到下午ｉ点休息，有极少数文件的存取出现错误等等。如果系统发现相同的用 万方数据