前言
广义神经网络（GNN）是一种专门用于处理图结构数据的深度学习模型。在讨论聚类算法之前，我们首先简要介绍一下图结构数据和GNN的基本概念。
图结构数据
图结构数据包含两个主要元素：节点（顶点）和边（连接节点的线）。节点代表实体，边表示实体之间的关系。图结构数据可以表示复杂的关系网络，如社交网络、生物网络等。
广义神经网络（GNN）模拟了图结构数据中节点之间的信息传播。这些模型通常包含以下步骤：
节点表示初始化：将节点属性转换为初始向量表示。
信息传播：节点之间通过边传递信息，更新节点表示。
读出（Readout）：聚合图中所有节点的信息，生成全局表示。
聚类算法
广义神经网络（GNN）模拟了图结构数据中节点之间的信息传播。这些模型通常包含以下步骤：
节点表示初始化：将节点属性转换为初始向量表示。
信息传播：节点之间通过边传递信息，更新节点表示。
读出（Readout）：聚合图中所有节点的信息，生成全局表示。
在聚类任务中，我们的目标是将图中具有相似性的节点分组在一起。广义神经网络的聚类算法可以分为两大类：基于图的方法和基于节点表示的方法。
基于图的方法：这类方法通常在GNN的信息传播阶段执行聚类。一种常见的方法是图划分，即将图划分为多个子图，子图内部的节点具有较强的关联性。如Spectral Clustering（谱聚类）、Louvain算法等。
基于节点表示的方法：这类方法首先使用GNN生成节点表示，然后应用传统的聚类算法（如K-means、DBSCAN等）对节点表示进行聚类。这样的方法可以利用GNN学到的特征表示，使得聚类更准确、鲁棒性更强。
总的来说，广义神经网络的聚类算法主要关注如何利用图结构数据的信息来有效地对节点进行分组。这可以通过直接在图上执行聚类操作，也可以通过学习节点表示后应用传统聚类算法来实现。不同的方法适用于不同的应用场景，因此选择合适的聚类算法取决于具体任务的需求。
网络入侵聚类
网络入侵聚类是一种应用于网络安全领域的聚类方法。它的目的是检测网络中的异常行为，将类似的入侵行为分组在一起，以便进一步分析和采取相应的防护措施。在网络入侵聚类中，我们通常关注以下几个方面：
特征提取：在进行聚类之前，需要从网络数据（如流量数据、系统日志等）中提取有效的特征。这些特征可以包括数据包的大小、频率、源和目的IP地址、端口号等。特征提取的质量直接影响聚类结果的准确性。
距离度量：确定一个合适的距离度量是聚类的关键。在网络入侵聚类中，我们需要选择或设计一个能够反映网络行为相似性的距离度量。常见的距离度量方法有欧氏距离、马氏距离、余弦相似度等。
聚类算法：根据所选特征和距离度量，可以应用各种聚类算法对网络入侵行为进行分组。常见的聚类算法有K-means、DBSCAN、层次聚类等。在某些场景下，基于图的聚类方法（如谱聚类）也可以应用于网络入侵聚类。
异常检测：聚类结果可以用于异常检测。通过分析各个簇的特点，可以确定哪些簇与正常行为相似，哪些簇代表潜在的入侵行为。此外，对于那些不能归入任何簇的数据点，也可能表示异常行为。
结果评估与优化：为了提高聚类结果的准确性，我们需要对结果进行评估和优化。可以使用内部评估指标（如轮廓系数、Davies-Bouldin指数等）和外部评估指标（如调整兰德指数、F1得分等）评估聚类结果。根据评估结果，我们可以调整特征选择、距离度量和聚类算法，以优化性能。
总之，网络入侵聚类旨在通过聚类方法将相似的网络行为分组，从而检测潜在的异常或入侵行为。这需要从网络数据中提取有效特征，选择合适的距离度量和聚类算法，以及对聚类结果进行评估和优化。
代码详情
%% 清空环境文件
clear all;
clc;
%% 提取攻击数据
%攻击样本数据
load netattack;
P1=netattack;
T1=P1(:,39)';
P1(:,39)=[];
%数据大小
[R1,C1]=size(P1);
csum=20; %提取训练数据多少
%% 模糊聚类
data=P1;
[center,U,obj_fcn] = fcm(data,5);
for i=1:R1
[value,idx]=max(U(:,i));
a1(i)=idx;
end
%% 模糊聚类结果分析
Confusion_Matrix_FCM=zeros(6,6);
Confusion_Matrix_FCM(1,:)=[0:5];
Confusion_Matrix_FCM(:,1)=[0:5]';
for nf=1:5
for nc=1:5
Confusion_Matrix_FCM(nf+1,nc+1)=length(find(a1(find(T1==nf))==nc));
end
end
%% 网络训练样本提取
cent1=P1(find(a1==1),:);cent1=mean(cent1);
cent2=P1(find(a1==2),:);cent2=mean(cent2);
cent3=P1(find(a1==3),:);cent3=mean(cent3);
cent4=P1(find(a1==4),:);cent4=mean(cent4);
cent5=P1(find(a1==5),:);cent5=mean(cent5);
%提取范数最小为训练样本
for n=1:R1;
ecent1(n)=norm(P1(n,:)-cent1);
ecent2(n)=norm(P1(n,:)-cent2);
ecent3(n)=norm(P1(n,:)-cent3);
ecent4(n)=norm(P1(n,:)-cent4);
ecent5(n)=norm(P1(n,:)-cent5);
end
for n=1:csum
[va me1]=min(ecent1);
[va me2]=min(ecent2);
[va me3]=min(ecent3);
[va me4]=min(ecent4);
[va me5]=min(ecent5);
ecnt1(n,:)=P1(me1(1),:);ecent1(me1(1))=[];tcl(n)=1;
ecnt2(n,:)=P1(me2(1),:);ecent2(me2(1))=[];tc2(n)=2;
ecnt3(n,:)=P1(me3(1),:);ecent3(me3(1))=[];tc3(n)=3;
ecnt4(n,:)=P1(me4(1),:);ecent4(me4(1))=[];tc4(n)=4;
ecnt5(n,:)=P1(me5(1),:);ecent5(me5(1))=[];tc5(n)=5;
end
P2=[ecnt1;ecnt2;ecnt3;ecnt4;ecnt5];T2=[tcl,tc2,tc3,tc4,tc5];
k=0;
%% 迭代计算
for nit=1:10%开始迭代
%% 广义神经网络聚类
net = newgrnn(P2',T2,50); %训练广义网络
a2=sim(net,P1') ; %预测结果
%输出标准化（根据输出来分类）
a2(find(a2<=1.5))=1;
a2(find(a2>1.5&a2<=2.5))=2;
a2(find(a2>2.5&a2<=3.5))=3;
a2(find(a2>3.5&a2<=4.5))=4;
a2(find(a2>4.5))=5;
%% 网络训练数据再次提取
cent1=P1(find(a2==1),:);cent1=mean(cent1);
cent2=P1(find(a2==2),:);cent2=mean(cent2);
cent3=P1(find(a2==3),:);cent3=mean(cent3);
cent4=P1(find(a2==4),:);cent4=mean(cent4);
cent5=P1(find(a2==5),:);cent5=mean(cent5);
for n=1:R1%计算样本到各个中心的距离
ecent1(n)=norm(P1(n,:)-cent1);
ecent2(n)=norm(P1(n,:)-cent2);
ecent3(n)=norm(P1(n,:)-cent3);
ecent4(n)=norm(P1(n,:)-cent4);
ecent5(n)=norm(P1(n,:)-cent5);
end
%选择离每类中心最近的csum个样本
for n=1:csum
[va me1]=min(ecent1);
[va me2]=min(ecent2);
[va me3]=min(ecent3);
[va me4]=min(ecent4);
[va me5]=min(ecent5);
ecnt1(n,:)=P1(me1(1),:);ecent1(me1(1))=[];tc1(n)=1;
ecnt2(n,:)=P1(me2(1),:);ecent2(me2(1))=[];tc2(n)=2;
ecnt3(n,:)=P1(me3(1),:);ecent3(me3(1))=[];tc3(n)=3;
ecnt4(n,:)=P1(me4(1),:);ecent4(me4(1))=[];tc4(n)=4;
ecnt5(n,:)=P1(me5(1),:);ecent5(me5(1))=[];tc5(n)=5;
end
p2=[ecnt1;ecnt2;ecnt3;ecnt4;ecnt5];T2=[tc1,tc2,tc3,tc4,tc5];
%统计分类结果
Confusion_Matrix_GRNN=zeros(6,6);
Confusion_Matrix_GRNN(1,:)=[0:5];
Confusion_Matrix_GRNN(:,1)=[0:5]';
for nf=1:5
for nc=1:5
Confusion_Matrix_GRNN(nf+1,nc+1)=length(find(a2(find(T1==nf))==nc));
end
end
pre2=0;
for n=2:6;
pre2=pre2+max(Confusion_Matrix_GRNN(n,:));
end
pre2=pre2/R1*100;
end
%% 结果显示
Confusion_Matrix_FCM
Confusion_Matrix_GRNN