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.
In der Beispiel KNN werden folgenden Regel definiert
Topologie Im Trainingsmodus werden16-Parameter des Paket- Headers als Eingänge 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 für die Packet- Felder Zwei Zwischenschichten mit 24 Neuronen Einen Ausgabeschicht mit 3 Neuronen.
Eine hyperbolische tangent Aktivierungsfunktion wird implementiert, die die Ausgaben in dem Bereich -1 und +1 beschränkt. Transfer Function / Y = (e x - e -x ) / (e x + e -x )
Ergebnisse