5、物联网设备网络入侵检测与采样网络流量攻击检测技术解析

物联网设备网络入侵检测与采样网络流量攻击检测技术解析

在当今数字化时代，物联网（IoT）设备的安全性日益受到关注，网络攻击检测技术也变得至关重要。本文将介绍两种不同但都十分有效的网络攻击检测方法：Beta Hebbian Learning（BHL）技术用于物联网设备网络的入侵检测，以及卷积神经网络（CNN）用于采样网络流量的攻击检测。

BHL技术在物联网设备网络入侵检测中的应用

• BHL技术概述 ：尽管之前的探索性投影追踪（EPP）算法在该领域取得了不错的成果，但最近新兴的Beta Hebbian Learning（BHL）技术展现出了更显著的优势。BHL是一种属于无监督EPP家族的人工神经网络，它在权重更新过程中运用Beta分布，通过将高维数据集投影到低维（通常是二维）子空间来提取信息。与其他探索性方法相比，BHL能更清晰地呈现数据的内部结构。
• BHL的核心原理
  • 残差与Beta分布 ：BHL使用Beta分布更新学习规则，使残差（e）的概率密度函数（PDF）与数据集分布相匹配。残差是输入与通过权重的输出反馈之间的差值。若已知残差的PDF，就能得到最优成本函数。残差（e）可以用Beta分布参数（B(α和β)）表示为：
    [p(e) = e^{\alpha - 1}(1 - e)^{\beta - 1} = (x - Wy)^{\alpha - 1}(1 - x + Wy)^{\beta - 1}]
    其中，α和β控制Beta分布的PDF形状，e是残差，x是网络的输入，W是权重矩阵，y是网络的输出。