Die vorgeschlagene adaptive Methode filtriert die TCP/IP Verkehr auf der Basis von dem adaptiven Lernen einer KNN mit Paketen-Headers, die verschiedenen.

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    05-Apr-2015

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Folie 1 Die vorgeschlagene adaptive Methode filtriert die TCP/IP Verkehr auf der Basis von dem adaptiven Lernen einer KNN mit Paketen-Headers, die verschiedenen Inhalt haben. Die KNN klassifiziert die Paketen auf der Basis von vordefinierte Regeln bzw Mustern. Folie 2 In der Beispiel KNN werden folgenden Regel definiert Folie 3 Topologie Im Trainingsmodus werden16-Parameter des Paket- Headers als Eingnge enthalten und bzw in drei Klassen geteilt Das KNN ist einen mehr-schichtigen Neuronalen Netz mit Back-propagation Algorithm angewandt. Die Architektur des KNNs besteht aus: Eine Eingabeschicht mit 16 Neuronen fr die Packet- Felder Zwei Zwischenschichten mit 24 Neuronen Einen Ausgabeschicht mit 3 Neuronen. Folie 4 Eine hyperbolische tangent Aktivierungsfunktion wird implementiert, die die Ausgaben in dem Bereich -1 und +1 beschrnkt. Transfer Function / Y = (e x - e -x ) / (e x + e -x ) Folie 5 Folie 6 Folie 7 Folie 8 Ergebnisse Folie 9 Folie 10 Folie 11 Folie 12 Folie 13 Folie 14 Folie 15

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