基于支持向量机的入侵检测系统的研究

对入侵检测和支持向量机的知识进行了基本的介绍,概述了支持向量机实现入侵检测的基本思想,提出了一个基于支持向量机的入侵检测模型,并对其中各个模块进行功能介绍,然后将支持向量机引入到入侵检测系统中.利用KDD99入侵检测数据进行了仿真实验,分析了该模型的工作过程.实验结果表明:该模型避免了高维特征空间的复杂计算,较好地解决了小样本、非线性、高维数、局部极小点等实际问题,能够较好地检测出入侵行为.     

基于支持向量机的入侵检测系统

目前的入侵检测系统存在着在先验知识较少的情况下推广能力差的问题.在入侵检测系统中应用支持向量机算法,使得入侵检测系统在小样本(先验知识少)的条件下仍然具有良好的推广能力.首先介绍入侵检测研究的发展概况和支持向量机的分类算法,接着提出了基于支持向量机的入侵检测模型,然后以系统调用执行迹(system call trace)这类常用的入侵检测数据为例,详细讨论了该模型的工作过程,最后将计算机仿真结果与其他检测方法进行了比较.通过实验和比较发现,基于支持向量机的入侵检测系统不但所需要的先验知识远远小于其他方法,而且当检测性能相同时,该系统的训练时间将会缩短.     

支持向量机在入侵检测中的应用

入侵检测是网络安全的重要领域.安全问题的日益严峻对于检测方法提出更高的要求.支持向量机是一种基于小样本学习的有效工具.继它在字体识别,人脸识别中得到成功应用后,它被成功地应用到入侵检测领域中.介绍了支持向量机的多种算法,例如二分类的支持向量机,一分类的支持向量机,多分类的支持向量机和针对大量训练样本的支持向量机在入侵检测中的应用.通过比较发现,用支持向量机进行检测入侵大大提高了入侵检测系统的性能.     

基于支持向量机和最小二乘支持向量机的入侵检测比较

将支持向量机和最小二乘支持向量机用于入侵检测之中,利用主元分析对数据进行约简,然后使用SVM和 LS-SVM对数据进行训练和测试.基于KDDCUP'99做了三组对比实验,对支持向量机和最小二乘支持向量机的性能做了统计.实验结果表明,SVM比LS-SVM分类能力强,但是LS-SVM耗时较少.     

支持向量机在入侵检测系统中的应用

为了提高信息系统的安全性,本文将基于统计学习理论的支持向量机方法应用到入侵检测系统中,保证了在先验知识不足的情况下,支持向量机分类器仍有较好的分类正确率,达到了能够对系统异常情况准确预测的目的。该方法避免了基于传统机器学习的局限性,保证了较强的推广能力,从而使整个入侵检测系统具有较好的检测性能。     

基于粗糙集和支持向量机的高速公路事件检测

针对目前高速公路事件检测算法存在的局限性,提出基于粗糙集理论和支持向量机的高速公路事件检测算法。在介绍粗糙集理论和支持向量机原理的基础上,给出了检测算法的实现方法,并用Matlab对多种算法进行了仿真和性能对比。仿真结果表明,基于粗糙集理论和支持向量机的事件检测算法具有检测准确率高,训练时间短,泛化能力好等优点,具有良好的应用前景。     

基于支持向量机的入侵检测系统的优化

本文关注基于支持向量机算法的入侵检测系统的优化问题.首先,介绍一个简单的基于单SVM的入侵检测系统.然后,推荐一种对输入特征进行重要性排序的方法.最后,根据分类结果,提出基于多SVMs的入侵检测系统模型.     

基于支持向量机的入侵检测系统的研究

对入侵检测和支持向量机的知识进行了基本的介绍,概述了支持向量机实现入侵检测的基本思想,提出了一个基于支持向量机的入侵检测模型,并对其中各个模块进行功能介绍,然后将支持向量机引入到入侵检测系统中。利用KDD99入侵检测数据进行了仿真实验,分析了该模型的工作过程。实验结果表明:该模型避免了高维特征空间的复杂计算,较好地解决了小样本、非线性、高维数、局部极小点等实际问题,能够较好地检测出入侵行为。     

基于模糊支持向量机的网络入侵检测研究

模糊支持向量机理论属于统计学习理论,是支持向量机理论的推广,使支持向量机更好地运用到实际工作中。我们将其运用到网络入侵检测中,实验证明是可行的、高效的,有其特点和优势的。     

小波核支持向量机的网络入侵检测

将小波理论和统计学习运用到网络入侵检测中,使用小波核支持向量机(WSVM)对网络连接信息进行攻击检测和异常发现。仿真试验结果表明,与RBF核相比,小波核支持向量机在泛化能力和检测能力方面都有所提高。     

基于粗糙集与支持向量机的故障智能分类方法

结合粗糙集的属性约简与支持向量机的分类功能,提出一种应用粗糙集与支持向量机的故障分类方法。该方法应用粗糙集理论属性约简作为诊断数据预处理器,可将冗余属性从诊断决策表中删除,而不损失有效信息,然后基于支持向量机进行故障分类建模和预测。谊方法可降低故障诊断数据维数及支持向量机在故障分类过程中的复杂度,但不会降低分类性能。将方法应用于某柴油机故障诊断数据的测试分类,结果表明该方法可快速正确的从数据获得故障类剐。     

基于粗糙集和支持向量机的人员甄选决策方法

针对传统的人员甄选决策方法受到主观性的影响,统计学方法不能很好地适应小样本条件,提出了一种新的人员甄选决策方法。首先利用基于条件熵的粗糙集约简算法找出影响绩效的核心因素,然后将其作为支持向量机的输入建立甄选决策模型。实验表明,该方法比现有方法有着更好的准确性。     

网络入侵检测中的支持向量机主动学习算法

入侵检测系统已经成为网络安全技术的重要组成部分,然而传统的异常入侵检测技术需要通过对大量训练样本的学习,才能达到较高的检测精度,而大量训练样本集的获取在现实网络环境中是比较困难的。文章研究在网络入侵检测中,采用基于支持向量机(SVM)的主动学习算法,解决训练样本获取代价过大带来的问题。文中通过基于SVM的主动学习算法与传统的被动学习算法的对比实验,显示出主动学习算法与传统的学习算法相比,能有效地减少学习样本,极大地提高入侵检测系统的分类性能。     

基于动态SVM的网络入侵检测研究

针对支持向量机分类方法在小样本、非线性情况下具有较好的泛化性能的特点,结合入侵检测系统实时性和适应性的要求,提出了一种应用动态支持向量机的入侵检测系统,来提高SVM模型的分类精度,并详细介绍了系统训练集以及分类模型动态更新的方法。最后对系统进行了仿真验证。实验仿真表明,该系统可有效的提高入侵检测的准确率,改善由于数据集更新造成的SVM分类精度下降的情况。     

基于粗糙集边界的v-支持向量机混合分类算法

针对v-支持向量机在样本集规模较大的情况下,需要占用大量训练时间的问题,提出基于粗糙集边界的v-支持向量机混合分类算法。该算法根据粗糙集理论边界区域的优点,生成分类数据的边界集,使其包括全部的支持向量,用此边界向量集替代原始样本作为训练集,减少训练集的数量,则可以在不影响分类精度和泛化性能的前提下显著缩短v-支持向量机的训练时间。仿真结果表明该算法的有效性。     

基于支持向量机的网络入侵检测

将统计学习理论引人入侵检测研究中，提出了一种基于支持向量机的入侵检测方法(SVM-Based ID)．针对入侵检测所获得的高维小样本异构数据集，将SVM算法在这种异构数据集上进行推广，构造了基于异构数据集上HVDM距离定义的RBF形核函数，并基于这种核函数将有监督的C-SVM算法和无监督One-Class SVM算法用于网络连接信息数据中的攻击检测和异常发现，通过对DARPA数据的检测试验结果表明提出的方法是可行的、高效的．     

遗传支持向量机模型优化在入侵检测中的应用

针对目前入侵检测检测精度低的问题,根据遗传和支持向量机算法的特点,建立了一种遗传支持向量机模型。该模型首先用遗传算法优化支持向量机参数,再用优化后的支持向量机构建入侵检测模型,使用该模型进行入侵检测。实验通过讨论了支持向量机参数的选择对检测精度的影响,选取了合适的参数(c,σ)。结果表明,把这种遗传支持向量机模型用于入侵检测提高了检测精度。     

改进粒子群算法和支持向量机的网络入侵检测

网络入侵检测一直是网络安全领域中的研究热点,针对分类器参数优化难题,为了提高网络入侵检测准确性,提出一种改进粒子群算法和支持向量机相融合的网络入侵检测模型(IPSO-SVM).首先将网络入侵检测率作为目标函数,支持向量机参数作为约束条件建立数学模型,然后采用改进粒子群算法找到支持向量机参数,最后采用支持向量机作为分类器建立入侵检测模型,并在Matlab 2012平台上采用KDD 999数据进行验证性实验.结果表明,IPSO-SVM解决了分类器参数优化难题,获得更优的网络入侵分类器,提高网络入侵检测率,虚警率和漏报率大幅度下降.