粒子群优化支持向量机的入侵检测算法

为了提高网络入侵的检测正确率,针对网络入侵检测中特征选择问题,将二值粒子群优化算法(BPSO)用于网络入侵特征选择,结合支持向量机(SVM)提出了一种基于BPSO-SVM的网络入侵检测算法。该算法将网络入侵检测转化为多分类问题,采用wrapper特征选择模型,以SVM为分类器,通过样本训练分类器,根据分类结果,利用BPSO算法在特征空间中进行全局搜索,选择最优特征集进行分类。实验结果表明,BPSO-SVM有效降低了特征维数,显著提高了网络入侵的检测正确率,还大大缩短了检测时间。     

改进蚁群算法和支持向量机的网络入侵检测

为了提高网络入侵检测的正确率,提出一种改进蚁群优化算法（ACO）和支持向量机（SVM）相融合的网络入侵检测方法（ACO-SVM）。将SVM模型参数作为蚂蚁的位置向量,采用动态随机抽取的方法来确定目标个体引导蚁群进行全局搜索,同时在最优蚂蚁邻域内进行小步长局部搜索,找到SVM最优参数,采用最优参数建立网络入侵检测模型。利用KDDCUP99数据集对ACO-SVM性能进行测试,结果表明,ACO-SVM提高了网络入侵检测正确率,降低了误报率,可以为网络安全提供有效保证。     

鲶鱼粒子群算法选择特征的支持向量机网络入侵检测

笔者针对网络特征选择问题,提出一种鲶鱼粒子群算法选择特征的支持向量机网络入侵检测(EPSO-SVM)。首先将"鲶鱼效应"因子引入粒子群优化算法,将网络特征子集编码成粒子位置串,其次将入侵检测率作为特征子集选择目标函数,通过鲶鱼粒子群找到最优特征子集,最后支持向量机根据最优特征子集构建网络入侵分类器,在KDDCup99数据集上进行仿真测试。结果表明,EPSO-SVM不仅能提高网络入侵检测率和检测速度,而且适用于现实高速网络应用环境。     

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。     

基于多级支持向量机的网络入侵检测研究

入侵检测系统（IDs）作为一种新兴的安全技术得到了广泛的应用。提出了一种基于多级支持向量机的网络入侵检测模型。用支持向量机（SVM）精确的二类分类功能,建立多级分类器对网络入侵行为分别检测出拒绝服务攻击、预攻击探测、未授权的尝试访问及其他可疑活动,入侵检测实验的结果表明了该方法不仅检测准确性高,而且有较快的训练与检测速度,同时表明了该方法的有效性。     

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。     

改进蚁群算法优化支持向量机的网络入侵检测

针对支持向量机参数优化问题,为了提高网络入侵检测率,提出一种变异蚁群算法优化支持向量机的网络入侵检测模型(MACO-SVM)。首先采用蚁群搜索路径节点代表支持向量机参数,并将网络入侵检测率为目标函数,然后通过蚁群算法的全局寻优能力和反馈机制寻找最优参数,并对蚂蚁进行高斯变异,克服蚁群陷入局部极值,最后将最优路径上的节点连接起来得到 SVM的最优参数,建立最优网络入侵检测模型。采用KDD99数据集对模型进行仿真实验,仿真结果表明,MACO-SVM的网络入侵检测速度要快于其它网络入侵检测模型,而且提高了网络入侵检测率。     

支持向量机在网络异常入侵检测中的应用研究

研究网络安全问题,针对对网络异常入侵检测数据的特征进行提取,用传统异常入侵检测算法存在小样本情况下训练精度高,预测精度低的过拟合缺陷,出现误报和漏报现象,提出一种基于支持向量机的网络异常入侵检测方法.在支持向量机的网络异常入侵检测过程中,利用网格法寻找支持向量机最优参数,并找到的最优参数对网络异常入侵训练样本进行训练学习,得到最优异常入侵检测模型,对入侵检测数据进行预测.以网络异常入侵标准数据库DARPA中的数据集进行了仿真.仿真结果表明,小样本数据的支持向量机有较高的网络入侵检测准确率,具有较好的实时性,是一种高效、误报和漏报率低的网络异常入侵检测方法.     

一种基于支持向量机的入侵检测模型

支持向量机(support vector machines)是一种建立在统计学习理论基础之上的机器学习方法。基于支持向量机在处理小样本、高维数及泛化能力强等方面的优势,该文提出了一种根据结构风险最小化原则基于支持向量机的入侵检测系统,首先简单介绍了入侵检测系统近来的发展状况和支持向量机的分类算法,然后给出以支持向量机分类算法为基础的入侵检测模型,以系统调用执行迹进行仿真实验,详细讨论了该模型的工作过程及核函数参数的选取对检测性能的影响。实验表明,该模型在先验知识较小的情况下,能够较好的检测出异常的入侵调用。     

混合杂草算法优化支持向量机的网络入侵检测

为了提高网络入侵检测的正确率,提出一种混合入侵杂草HIWO(hybrid invasive weed optimization)算法优化SVM的网络入侵检测模型(HIWO-SVM)。该模型将SVM参数编码为入侵杂草,并以网络入侵检测率作为杂草种子适应度函数,然后通过模拟杂草入侵种子的空间扩散、生长、繁殖和竞争等过程找到SVM的最优参数。在寻优过程中引入遗传算法交叉操作以增强HIWO算法跳出局部极值的能力,最后根据最优参数建立网络入侵检测模型。在Matlab 2012平台采用KDD CUP 99数据集仿真测试,结果表明HIWO-SVM可以获得满意的网络入侵检测效果。     

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．     

基于支持向量机与遗传算法的网络入侵检测的应用

入侵检测实质上是一个分类的问题,对于提高分类精度是十分重要的.支持向量机(SVM)是一个功能强人的用于解决分类问题的工具.基于支持向量机的入侵检测精度较高,但如何获得更高的精度是一个新的问题.本文利用基于支持向量机和遗传算法(GA)的入侵检测来解决这些问题.我们首先利用遗传算法进行特征选择及优化,然后使用支持向量机模型...     

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。     

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。     

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.     

基于改进SVM方法的入侵检测

在入侵检测应用中,SVM能够在小样本条件下保持良好的检测状态。该文提出了一种改进的SVM方法,其在特定概率指导下删减训练集中的非有效样本,取得了更优的分类效果,改善了传统SVM训练和分类中存在的高资源占用和时耗过高的状况。对DARPA数据的检测实验表明,该方法在入侵检测上有较好的表现。