39.MATLAB编程广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类.zip资源-CSDN下载

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MATLAB是一种强大的编程环境，广泛应用于数学计算、数据分析和建模。在本资料"39.MATLAB编程广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类.zip"中，重点探讨了如何利用MATLAB实现广义神经网络的聚类算法，特别是针对网络入侵检测的应用。聚类算法是数据挖掘中的一个重要部分，它能将相似的数据自动分组，而网络入侵聚类则有助于识别和分类可能的网络安全威胁。广义神经网络（Generalized Neural Network, GNN）是一种非线性模型，它可以处理非结构化和复杂的数据。在聚类问题中，GNN通过学习数据间的相似性来构建连接权重，形成网络结构，进而进行数据分组。GNN的吸引力在于其自适应性和并行计算能力，使其在处理大规模数据集时表现优越。网络入侵聚类的目标是识别出异常的网络行为，这些行为可能是潜在的攻击或恶意活动。通常，网络入侵数据集包含正常流量和异常流量，如DoS攻击、扫描攻击等。在MATLAB中实现这样的聚类算法，首先需要预处理数据，包括数据清洗、特征选择和标准化。然后，可以使用GNN来构建聚类模型，通过训练网络以最小化数据点到其所属簇中心的距离。通过评估聚类结果与已知的入侵类型对应关系，来判断算法的有效性。在MATLAB编程过程中，可能会用到以下工具箱和函数： 1. Neural Network Toolbox：提供创建、训练和应用神经网络的函数。 2. Statistics and Machine Learning Toolbox：用于数据预处理和模型评估。 3. `kmeans` 函数：一个常用的聚类算法，虽然不是GNN，但在初稿阶段可能作为比较和验证GNN效果的基准。 4. 自定义网络结构和训练函数：根据GNN模型的特定需求编写代码。具体步骤可能包括： 1. 加载网络入侵数据集，如KDD99或NSL-KDD。 2. 数据预处理，包括去除缺失值、异常值，以及对数值特征进行标准化。 3. 特征选择，找出对网络入侵识别最有价值的特征。 4. 使用MATLAB构建GNN模型，定义网络结构（如隐藏层节点数、连接方式等）和训练策略。 5. 训练模型，调整超参数以优化聚类性能。 6. 应用模型进行聚类，并与标准标签对比，评估聚类结果的准确性。 7. 分析聚类结果，理解不同簇的特性，以识别潜在的网络攻击模式。在实际应用中，可能还需要考虑模型的实时性、可扩展性和解释性，以便在真实世界环境中有效地应用聚类结果。通过不断优化和改进，GNN聚类算法可以成为网络防御系统中的重要组成部分，帮助安全专家快速响应和防范各种网络威胁。

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39.MATLAB编程广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类.zip （2个子文件）

39.MATLAB编程广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类

FCMGRNN.m 5KB

netattack.mat 27KB

%% 该代码为基于FCM-GRNN的聚类算法 % % <html> % <table border="0" width="600px" id="table1"> <tr> <td>该案例作者申明：</td> </tr> <tr><td>1：本人长期驻扎在此<a target="_blank" href="http://www.ilovematlab.cn/forum-158-1.html">板块</a>里，对该案例提问，做到有问必答。本套书籍官方网站为：<a href="http://video.ourmatlab.com">video.ourmatlab.com</a></td></tr><tr> <td>2：点此<a href="http://union.dangdang.com/transfer/transfer.aspx?from=P-284318&backurl=http://www.dangdang.com/">从当当预定本书</a>：<a href="http://union.dangdang.com/transfer/transfer.aspx?from=P-284318&backurl=http://www.dangdang.com/">《Matlab神经网络30个案例分析》</a>。</td></tr><tr> <td>3：此案例有配套的教学视频，视频下载方式<a href="http://video.ourmatlab.com/vbuy.html">video.ourmatlab.com/vbuy.html</a>。 </td> </tr> <tr> <td> 4：此案例为原创案例，转载请注明出处（《Matlab神经网络30个案例分析》）。</td> </tr> <tr> <td> 5：若此案例碰巧与您的研究有关联，我们欢迎您提意见，要求等，我们考虑后可以加在案例里。</td> </tr> </table> % </html> %% 清空环境文件 clear all; clc; %% 提取攻击数据 %攻击样本数据 load netattack; P1=netattack; T1=P1(:,39)'; P1(:,39)=[]; %数据大小 [R1,C1]=size(P1); csum=20; %提取训练数据多少 %% 模糊聚类 data=P1; [center,U,obj_fcn] = fcm(data,5); for i=1:R1 [value,idx]=max(U(:,i)); a1(i)=idx; end %% 模糊聚类结果分析 Confusion_Matrix_FCM=zeros(6,6); Confusion_Matrix_FCM(1,:)=[0:5]; Confusion_Matrix_FCM(:,1)=[0:5]'; for nf=1:5 for nc=1:5 Confusion_Matrix_FCM(nf+1,nc+1)=length(find(a1(find(T1==nf))==nc)); end end %% 网络训练样本提取 cent1=P1(find(a1==1),:);cent1=mean(cent1); cent2=P1(find(a1==2),:);cent2=mean(cent2); cent3=P1(find(a1==3),:);cent3=mean(cent3); cent4=P1(find(a1==4),:);cent4=mean(cent4); cent5=P1(find(a1==5),:);cent5=mean(cent5); %提取范数最小为训练样本 for n=1:R1; ecent1(n)=norm(P1(n,:)-cent1); ecent2(n)=norm(P1(n,:)-cent2); ecent3(n)=norm(P1(n,:)-cent3); ecent4(n)=norm(P1(n,:)-cent4); ecent5(n)=norm(P1(n,:)-cent5); end for n=1:csum [va me1]=min(ecent1); [va me2]=min(ecent2); [va me3]=min(ecent3); [va me4]=min(ecent4); [va me5]=min(ecent5); ecnt1(n,:)=P1(me1(1),:);ecent1(me1(1))=[];tcl(n)=1; ecnt2(n,:)=P1(me2(1),:);ecent2(me2(1))=[];tc2(n)=2; ecnt3(n,:)=P1(me3(1),:);ecent3(me3(1))=[];tc3(n)=3; ecnt4(n,:)=P1(me4(1),:);ecent4(me4(1))=[];tc4(n)=4; ecnt5(n,:)=P1(me5(1),:);ecent5(me5(1))=[];tc5(n)=5; end P2=[ecnt1;ecnt2;ecnt3;ecnt4;ecnt5];T2=[tcl,tc2,tc3,tc4,tc5]; k=0; %% 迭代计算 for nit=1:10%开始迭代 %% 广义神经网络聚类 net = newgrnn(P2',T2,50); %训练广义网络 a2=sim(net,P1') ; %预测结果 %输出标准化（根据输出来分类） a2(find(a2<=1.5))=1; a2(find(a2>1.5&a2<=2.5))=2; a2(find(a2>2.5&a2<=3.5))=3; a2(find(a2>3.5&a2<=4.5))=4; a2(find(a2>4.5))=5; %% 网络训练数据再次提取 cent1=P1(find(a2==1),:);cent1=mean(cent1); cent2=P1(find(a2==2),:);cent2=mean(cent2); cent3=P1(find(a2==3),:);cent3=mean(cent3); cent4=P1(find(a2==4),:);cent4=mean(cent4); cent5=P1(find(a2==5),:);cent5=mean(cent5); for n=1:R1%计算样本到各个中心的距离 ecent1(n)=norm(P1(n,:)-cent1); ecent2(n)=norm(P1(n,:)-cent2); ecent3(n)=norm(P1(n,:)-cent3); ecent4(n)=norm(P1(n,:)-cent4); ecent5(n)=norm(P1(n,:)-cent5); end %选择离每类中心最近的csum个样本 for n=1:csum [va me1]=min(ecent1); [va me2]=min(ecent2); [va me3]=min(ecent3); [va me4]=min(ecent4); [va me5]=min(ecent5); ecnt1(n,:)=P1(me1(1),:);ecent1(me1(1))=[];tc1(n)=1; ecnt2(n,:)=P1(me2(1),:);ecent2(me2(1))=[];tc2(n)=2; ecnt3(n,:)=P1(me3(1),:);ecent3(me3(1))=[];tc3(n)=3; ecnt4(n,:)=P1(me4(1),:);ecent4(me4(1))=[];tc4(n)=4; ecnt5(n,:)=P1(me5(1),:);ecent5(me5(1))=[];tc5(n)=5; end p2=[ecnt1;ecnt2;ecnt3;ecnt4;ecnt5];T2=[tc1,tc2,tc3,tc4,tc5]; %统计分类结果 Confusion_Matrix_GRNN=zeros(6,6); Confusion_Matrix_GRNN(1,:)=[0:5]; Confusion_Matrix_GRNN(:,1)=[0:5]'; for nf=1:5 for nc=1:5 Confusion_Matrix_GRNN(nf+1,nc+1)=length(find(a2(find(T1==nf))==nc)); end end pre2=0; for n=2:6; pre2=pre2+max(Confusion_Matrix_GRNN(n,:)); end pre2=pre2/R1*100; end %% 结果显示 Confusion_Matrix_FCM Confusion_Matrix_GRNN web browser www.matlabsky.com %% % <html> % <table width="656" align="left" > <tr><td align="center"><a href="http://video.ourmatlab.com/">Matlab神经网络30个案例分析</a>相关论坛：《Matlab神经网络30个案例分析》官方网站：<a href="http://video.ourmatlab.com">video.ourmatlab.com</a>Matlab技术论坛：<a href="http://www.matlabsky.com">www.matlabsky.com</a>Matlab函数百科：<a href="http://www.mfun.la">www.mfun.la</a>Matlab中文论坛：<a href="http://www.ilovematlab.com">www.ilovematlab.com</a></td> </tr></table> % </html>

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