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.     

遗传算法同步选择特征和支持向量机参数的网络入侵检测

针对入侵检测系统产生的高维数据和支持向量机参数优化问题,提出一种遗传算法同步选择特征和支持向量机参数的网络入侵检测模型。首先将特征子集和支持向量机参数编码成染色体,将网络入侵检测的分类准确率作为种群个体的适应度值,然后通过遗传算法的全局搜索能力,同步找到对分类算法最有影响的特征组合和支持向量机最优参数,最后采用KDD99数据集进行仿真实验。结果表明,该模型可以快速找到最优特征子集和支持向量机参数,提高了网络入侵检测正确率,是一种较好的网络入侵检测算法。     

基于蚂蚁算法与支持向量机的入侵检测技术

基于统计检测的方法,提出了一种基于遗传蚂蚁算法与支持向量机联合优化的入侵检测技术.本算法在利用遗传蚂蚁算法对数据特征进行提取的同时,对支持向量机参数进行优化,利用遗传算法快速得到局部最优值,然后利用蚂蚁算法的全局搜索特点得到全局最优值,从而可以明显提高入侵检测正确率,缩短检测时间.仿真表明,本算法检测正确率与本文提到的其他方法相比明显提高.     

IA-SVM算法在网络入侵检测中的研究

研究网络入侵检测问题,网络入侵具有不确定性、多变性和动态性,传统检测方法不能很好的识别这种特性,且传统支持向量机参数采优化方法易出现参数选择不当,导致网络入侵检测准确率低.为了提高网络入侵检测准确率,将免疫算法引入到网络入侵检测中,用其优化支持向量机参数.方法将网络入侵检测数据输入到支持向量机中学习,将支持向量机参数作为免疫算法的抗体,把网络入侵检测准确率作为免疫算法抗原,通过抗体和抗原相互作用得到最优的支持向量机参数,然后对网络入侵数据检测得到入侵检测结果,最后通过DRAP网络入侵数据集对该方法进行仿真.仿真结果表明,相对传统网络入侵检测方法,新方法学习速度快,检测准确率高,很好地解决了传统检测方法准确率低的难题,为网络安全提供了保障.     

基于遗传算法优化SVM的嵌入式网络系统异常入侵检测

由于传统嵌入式网络系统入侵检测方法难以获得较高的检测精度,提出基于遗传算法优化的支持向量机(GA-SVM)的网络入侵检测技术.支持向量机分类器能够较好地解决少样本、高维、非线性分类问题.然而,支持向量机训练参数的选择对其分类精度有着很大影响,遗传算法能够同时优化支持向量机的训练参数,采用遗传算法进行支持向量机的训练参数同步优化.实验结果表明,这种遗传算法优化的支持向量机分类入侵检测模型有着很高的检测精度.     

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。     

基于模拟退火支持向量机的入侵检测系统

为了提高入侵检测系统在小样本集条件下的检测效率,将支持向量机用于网络入侵检测.支持向量机的参数决定了检测效率,然而难以选择合适的参数值,因此提出利用模拟退火算法来优化这些参数,并设计出基于参数优化的支持向量机用于入侵检测.通过对样本数据集中的样本进行实验性检测,并与原始支持向量机入侵检测系统进行比较,结果表明模拟退火支持向量机入侵检测系统检测率高、误报率低,并且缩短了训练时间和检测时间.     

结合优化支持向量机与K-means++的工控系统入侵检测方法

针对工业控制系统传统单一检测算法模型对不同攻击类型检测率和检测速度不佳的问题，提出一种优化支持向量机和K-means++算法结合的入侵检测模型。首先利用主成分分析法（PCA）对原始数据集进行预处理，消除其相关性；其次在粒子群优化（PSO）算法的基础上加入自适应变异过程避免在训练的过程中陷入局部最优解；然后利用自适应变异粒子群优化（AMPSO）算法优化支持向量机的核函数和惩罚参数；最后利用密度中心法改进K-means算法与优化后的支持向量机组合成入侵检测模型，从而实现工业控制系统的异常检测。实验结果表明，所提方法在检测速度和对各类攻击的检测率上得到明显提升。     

PCA-SVM在网络入侵检测中的仿真研究

研究网络安全问题,针对网络入侵数据是一种小样本、高维和冗余数据,传统检测方法无法进行很好降维且基于大样本数据,因此入侵检测率低.为了提高网络入侵检测率和网络安全,提出一种主成分分析(PCA)的支持向量机(SVM)网络入侵检测方法(PCA-SVM).PCA-SVM首先通过PCA对网络入侵原始数据进行维数和消除冗余信息处理,减少了支持向量机的输入,采用粒子算法对支持向量机参数进行优化,获得最优网络入侵支持向量机检测模型,最后最优支持向量机模型对网络入侵数据进行测试.采用网络数据集在Madab平台上对PCA-SVM算法进行仿真,结果表明,采用PCA-SVM加快了网络入侵检测速度,提高了检测率,降低了网络入侵漏报率,为网络入侵检测提供了一种实时检测工具.     

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。