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隨著云計算服務在社會各領域的廣泛應用，云環(huán)境下計算機系統(tǒng)和網絡資源的安全性已成為云計算發(fā)展過程中面臨的重要挑戰(zhàn)。為了應對云環(huán)境的安全危機，基于云計算的入侵檢測系統(tǒng)將成為云安全體系重要的組成部分。入侵檢測系統(tǒng)（Intrusion Detection System）通過分析流經網絡的數(shù)據包、用戶的行為、系統(tǒng)的安全記錄、相關數(shù)據以及計算機系統(tǒng)某些關鍵點的信息，來判斷是否發(fā)生了入侵行為。
傳統(tǒng)的入侵檢測系統(tǒng)在處理海量檢測數(shù)據問題上難以滿足實時性和有效性的要求，云計算強大的計算能力可以解決此瓶頸問題。同時，神經網絡具有的優(yōu)勢使其非常適合云環(huán)境下的入侵檢測，目前專家學者的研究大多關注BP神經網絡，對SOM網絡的研究相對較少。根據云計算的特點和安全需求，設計出一種適合云環(huán)境的入侵檢測系統(tǒng)模型。在核心檢測分析模塊的入侵檢測算法部分，引入SOM自組織特征映射神經網絡算法。在此基礎上，針對SOM神經網絡連接權值隨機初始化可能導致的訓練失敗問題，使用微粒群算法和模擬退火算法相結合對其進行優(yōu)化，提高入侵檢測效率。
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