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.
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  • In der Beispiel KNN werden folgenden Regel definiert
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  • 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.
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  • 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 )
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  • Ergebnisse
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