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随着云计算服务在社会各领域的广泛应用，云环境下计算机系统和网络资源的安全性已成为云计算发展过程中面临的重要挑战。为了应对云环境的安全危机，基于云计算的入侵检测系统将成为云安全体系重要的组成部分。入侵检测系统（Intrusion Detection System）通过分析流经网络的数据包、用户的行为、系统的安全记录、相关数据以及计算机系统某些关键点的信息，来判断是否发生了入侵行为。
传统的入侵检测系统在处理海量检测数据问题上难以满足实时性和有效性的要求，云计算强大的计算能力可以解决此瓶颈问题。同时，神经网络具有的优势使其非常适合云环境下的入侵检测，目前专家学者的研究大多关注BP神经网络，对SOM网络的研究相对较少。根据云计算的特点和安全需求，设计出一种适合云环境的入侵检测系统模型。在核心检测分析模块的入侵检测算法部分，引入SOM自组织特征映射神经网络算法。在此基础上，针对SOM神经网络连接权值随机初始化可能导致的训练失败问题，使用微粒群算法和interwetten与威廉的赔率体系 退火算法相结合对其进行优化，提高入侵检测效率。
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