基于SVM主动学习算法的网络入侵检测系统

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。本文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。通过基于SVM的主动学习算
算法与传统的被动学习算法的对比实验说明，主动学习算法能有效地减少学习样本数及训练时间，能有效地提高入侵检测系统的分类性能。     

基于集成学习的入侵检测方法

为解决传统入侵检测中存在的检测效率低、对未知的入侵行为检测困难等问题,提出了将改进的BP神经网络算法和支持向量机集成的入侵检测模型.实验表明,集成改进的BP神经网络和支持向量机与检出率最好的单个神经网络、单个SVM相比检测率有所提高,同时提高了对未知入侵行为的识别.     

基于SVM主动学习的入侵检测系统

研究在入侵检测中,采用基于支持向量机(SVM)的主动学习算法,解决小样本下的机器学习问题。该文提出了基于SVM主动学习算法的系统框架及适用于入侵检测系统的SVM主动学习算法,讨论了候选样本集的组成比例、候选样本集数量及核函数的不同参数选取对检测结果的影响。通过实验验证,基于SVM主动学习算法与传统SVM算法相比,能有效地减少学习样本数,提高检测精度。     

基于深度学习的计算机网络入侵检测方法

针对常规计算机网络入侵检测方法存在检测精准度低的问题,设计基于深度学习的计算机网络入侵检测方法。首先,提取计算机网络入侵维度特征;其次,基于深度学习构建网络入侵检测模型;最后,进行对比实验。实验结果表明,该方法的检测精准度更高,且有推广价值。     

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CNN和SVM的报文入侵检测方法

为了进一步提高网络异常检测的准确率,本文在对现有入侵检测模型分析的基础上,提出了一种基于卷积神经网络和支持向量机的网络报文入侵检测方法.该方法首先将数据预处理成二维矩阵,为了防止算法模型过拟合,利用permutation函数将数据随机打乱,然后利用卷积神经网络CNN从预处理后的数据中学习有效特征,最后通过支持向量机SVM分类器将得到的向量进行分类处理.在数据集选择上,采用网络入侵检测常用的权威数据集—京都大学蜜罐系统数据集,通过与GRU-Softmax、GRU-SVM等现有检测率较高的模型进行实验对比,该模型在准确率上最高分别提高了19.39%和12.83%,进一步提升了网络异常检测的准确度.同时,本研究所提出方法在训练速度和测试速度上有较大提高.     

基于DBN-TSVM混合模型的入侵检测系统研究

在深入研究目前大多数入侵检测系统之后,针对现有入侵检测系统存在的不足提出了一种基于DBN-TSVM混合入侵检测模型,该混合模型在很大程度上降低了系统采集流量数据时的丢包率,提高了入侵检测系统的准确率。     

深度学习模型下多分类器的入侵检测方法

针对海量数据环境下,传统智能化入侵检测方法检测性能较差的问题,提出了一种深度信念网络(deep belief networks,DBN)下一对一(one-versus-one)梯度提升树(gradient boosting decision tree,GBDT)的多分类器入侵检测方法(DBN-OGB)。该方法首先利用深度信念网络从高维、复杂的入侵检测数据中提取出低维、具有代表性的特征数据;然后利用一对一法,在任意两类特征数据之间构建一个梯度提升树分类器;接着利用各个分类器对未知网络攻击进行识别,得票最多的类别即为该攻击的类别;最后利用NSL-KDD数据集进行仿真实验。实验结果显示DBN-OGB方法的平均准确率和检测率都高于99%,相较于DBN-MSVM(deep belief nets based multi-class support vector machine)方法其准确率和检测率分别提升0.56%和1.03%,表明DBN-OGB是一种有效、可行的入侵检测方法,且提高了对海量入侵数据的检测性能。     

基于极限学习机与改进K-means算法的入侵检测方法

入侵检测系统对于保障网络安全至关重要。针对传统的单一检测算法很难对不同种类的攻击都有很好检测效果的问题,提出一种结合极限学习机与改进K means算法的入侵检测方法。基于算法级联的方式,利用新型线性修正单元（PReLU）激活函数对极限学习机算法进行优化,采用设置距离阈值的方式,实现K means算法自动选择初始聚类中心与聚类簇数目的双重优化,设计了一种混合式入侵检测方法。采用NSL KDD数据集对所提出的入侵检测方法进行仿真实验,实验结果表明,与传统的BP神经网络、支持向量机与极限学习机算法相比,该方法有效地提高了检测效果,同时降低了误报率。     

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.     

SVM在网络流量异常检测中的应用研究

传统的异常入侵检测算法存在误报、漏报率高等问题。为此,将支持向量机应用于网络流量异常检测,提出一种基于支持向量机的网络流量异常检测模型。实验证明,该模型具有较高的检测率,对未知攻击的检测精度也很高,说明了采用支持向量机技术进行入侵检测的有效性。     

基于QPSO训练支持向量机的网络入侵检测

对于大规模入侵检测问题,分解算法是训练支持向量机的主要方法之一.在结构风险最小化的情况下,利用改进后的蚁群算法(QPSO)解决二次规划问题(QP),寻找最优解,并对 ArraySVM 算法进行了改进,同时对KDD入侵检测数据进行了检测.结果表明,算法精确度高于改进前的 ArraySVM 算法,并且减少了支持向量点数量.     

基于机器学习的入侵检测研究

针对现有的检测技术和入侵检测系统还存在一些问题和不足,提出将机器学习方法应用在入侵检测系统中,建立了一个基于学习的入侵检测系统模型,给出了一个基于机器学习的入侵检测系统的设计.该系统不仅能通过模式匹配的方式检测到一些已知的攻击,还能通过自我学习检测到未知的攻击.     

基于数据筛选策略的入侵检测研究

网络入侵检测系统存在着检测网络未知攻击困难、漏报率高、自身性能难以适应大规模网络数据的处理等缺点.在入侵检测过程中引入了一种大规模数据筛选算法,并对其进行改进,有效地进行了数据的约简,约简后的小样本数据应用于基于支持向量机的网络入侵检测系统中,使其能够在较短时间内处理大规模网络数据.实验结果表明,该改进算法能有效地筛选出边界向量,在很少降低检测精度的情况下有效地减少了检测模型的建立时间,从而提高了检测速度.     

分类器选择的IDS系统入侵检测方法

为了提高IDS入侵样本检测的速度,提出了分类器选择的入侵检测方法.该方法充分考虑到线性分类器在数据分类操作中的速度优势,以线性可分度判定的的结果为基础,灵活选择(非)线性分类器进行数据分类,较之单一的SVM分类方法,虽然增加了额外的线性判别的系统开销,却因此获得分类性能的极大提升.在KDD Cup99数据集上进行实验,...     

基于深度迁移学习的网络入侵检测

为解决网络入侵检测问题,提高检测准确率和降低误报率,提出一种基于深度迁移学习的网络入侵检测方法,该方法使用非监督学习的深度自编码器来进行迁移学习,实现网络的入侵检测。首先对深度迁移学习问题进行建模,然后对深度模型进行迁移学习。迁移学习框架由嵌入层和标签层实现编/解码,编码和解码权重由源域和目标域共享,用于知识的迁移。嵌入层中,通过最小化域之间的嵌入实例的KL散度来强制源域和目标域数据的分布相似;在标签编码层中,使用softmax回归模型对源域的标签信息进行编码分类。实验结果表明,该方法能够实现网络入侵检测,且性能优于其他入侵检测方法。     

一种面向工控系统的PU学习入侵检测方法

工业控制系统与物理环境联系紧密,受到攻击会直接造成经济损失,人员伤亡等后果,工业控制系统入侵检测可以提供有效的安全防护.工业控制系统中将入侵检测作为一个异常检测问题,本文围绕PU learning(Positive-unlabeled learning,PU学习)进行工业控制系统入侵检测进行研究.首先针对工业控制系统中...     

基于粗糙集与改进LSSVM的入侵检测算法研究

提出了基于粗糙集和改进最小二乘支持向量机的入侵检测算法。算法利用粗糙集理论的可辨识矩阵对样本属性进行约简,减少样本维数;利用稀疏化算法对最小二乘支持向量机进行改进,使其既具备稀疏化特性又具备快速检测的特点,提高了数据样本分类的准确性。结合算法不仅充分发挥粗糙集对数据有效约简和支持向量机准确分类的优点,同时克服了粗糙集在噪声环境中泛化性较差,支持向量机识别有效数据和冗余数据的局限性。通过实验证明,基于粗糙集和改进最小二乘支持向量机的入侵检测算法的检测精度高,误报率和漏报率较低,检测时间短,验证了算法的实效性。