面向工业计算机的网络入侵行为检测

工业计算机在工业控制系统（ICS）中负责控制现场设备的核心控制器,直接面临来自开放网络的攻击威胁。针对工业计算机面临的外部网络攻击威胁,提出了适用于工业计算机的网络通信行为模型及高准确率的入侵检测方法。首先,分别从训练数据和训练算法两个维度优化模型;然后,针对高维流量数据导致的训练成本过高、准确率低等问题,提出了基于相关性分析的网络行为特征选择方法;最后,采用差分进化算法对支持向量机（SVM）进行参数优化。以烟草行业场景下工控设备进行实验验证,实验结果表明,优化后的模型准确率达到97%,曲线下面积（AUC）值为0.98,可有效识别网络攻击。相较于随机森林（RandomForest）、SVM、遗传算法优化的支持向量机（GA-SVM）等机器学习算法,所提优化方法的准确率提升了1%～7%,精确率提升了1%～4%。     

基于机器学习与DBN网络的网络入侵检测方法研究

随着计算机网络的发展,网络入侵的情况也越来越严重。传统网络入侵检测方法存在检测效率低、误判率高的情况,为了解决这些问题,提出了一种基于支持向量机的深度置信网络（SVM-DBN）的入侵检测方法。通过对支持向量机（SVM）进行优化,将支持向量机与深度信念网络（DBN）融合,利用SVM、DBN与SVM-DBN在网络入侵数据集中进行对比。结果表明,SVM-DBN算法的误差率最低,比DBN和SVM的误差率平均值分别低了8.95%,12.70%,且SVM-DBN算法在训练次数为140次时最大绝对百分比误差为4.8%,均优于对比方法。这说明SVM-DBN网络能够有效地提高网络入侵检测的精度和效率。     

SVM-KNN分类算法研究

SVM-KNN分类算法是一种将支持向量机（SVM）分类和最近邻（NN）分类相结合的新分类方法。针对传统SVM分类器中存在的问题,该算法通过支持向量机的序列最小优化（SMO）训练算法对数据集进行训练,将距离差小于给定阈值的样本代入以每类所有的支持向量作为代表点的K近邻分类器中进行分类。在UCI数据集上的实验结果表明,该分类器的分类准确率比单纯使用SVM分类器要高,它在一定程度上不受核函数参数选择的影响,具有较好的稳健性。     

基于改进鲸鱼优化算法的外骨骼机器人步态检测

针对传统的外骨骼机器人步态检测算法中的信息单一化、准确率低、易陷入局部最优等问题，提出基于改进鲸鱼算法优化的支持向量机（IWOA-SVM）的外骨骼机器人步态检测算法，即在鲸鱼优化算法（WOA）中引入遗传算法（GA）的选择、交叉、变异操作，进而去优化支持向量机（SVM）的惩罚因子与核参数，再使用参数优化后的SVM建立分类模型，从而扩大算法的搜索范围，减小算法陷入局部最优的概率。首先，使用混合传感技术采集步态数据，即通过足底压力传感器和膝关节、髋关节角度传感器采集外骨骼机器人的运动数据，并作为步态检测系统的输入；然后，使用门限法对步态相位进行划分并标记标签；最后，将足底压力信号与髋关节、膝关节角度信号融合作为输入，使用IWOA-SVM算法完成对步态的检测。对6个标准测试函数进行仿真实验，并与GA、粒子群优化（PSO）算法、WOA进行比较，数值实验表明，改进鲸鱼优化算法（IWOA）的鲁棒性、寻优精度、收敛速度均优于其他优化算法。通过分析不同穿戴者的步态检测结果发现，准确率可达98.8%，验证了所提算法在新一代外骨骼机器人中的可行性和实用性，并与基于遗传优化算法的支持向量机（GA-SVM）、基于粒子群优化算法的支持向量机（PSO-SVM）、基于鲸鱼优化算法的支持向量机（WOA-SVM）算法进行比较，结果表明，该算法识别准确率分别提高了5.33%、2.70%、1.44%，能够对外骨骼机器人的步态进行有效检测，进而实现外骨骼机器人的精确控制及稳定行走。     

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.     

基于树突细胞算法与对支持向量机的入侵检测

针对入侵检测技术在处理大规模数据时存在的高误报率、低训练速度和低实时性的问题,提出了一种基于树突细胞算法与对支持向量机的入侵检测策略(DCTWSVM).利用树突细胞算法(DCA)对威胁数据进行初始检测,在此基础上利用对支持向量机(TWSVM)进行检测结果的优化处理.为了验证策略的有效性,设计性能对比实验,实验结果表明,相较于DCA、支持向量机(SVM)、反向传播(BP)神经网络,DCTWSVM策略的检测精度提高了2.02%、2.30%、5.44%,误报率分别降低了0.26%、0.46%、0.90%,训练速度相较于SVM提高了两倍且只需耗费极少的训练时间,可以更好地适用于大规模数据下的实时入侵检测环境.     

基于改进卷积神经网络与支持向量机结合的面部表情识别算法

针对当前卷积神经网络（CNN）利用端层特征进行面部表情识别存在模型结构繁琐、训练参数过多、识别不够理想的问题,提出一种基于改进CNN与支持向量机（SVM）相结合的优化算法。首先,利用连续卷积的思想设计网络模型,以获取更多非线性激活;然后,采用自适应全局平均池化（GAP）层取代传统CNN中的全连接层,以减少网络参数量;最后,用SVM分类器代替传统Softmax函数实现表情识别,以提高模型泛化能力。实验结果表明,所提算法在Fer2013和CK+数据集上分别取得了73.4%和98.06%的识别准确率,与传统LeNet-5算法相比,在Fer2013数据集上提升了2.2个百分点,且该网络模型结构简单、参数量较少,具有良好的鲁棒性。     

一种新的基于KPCA和改进ε-SVM的入侵检测模型

提出一种新的结合核主成分分析（Kernel Principal Component Analysis,KPCA）和遗传算法（Genetic Algo-rithm,GA）的支持向量机（Support Vector Machine,SVM）入侵检测模型。在新模型中,使用多层SVM分类器来判断网络行为是否为攻击行为,KPCA用于对SVM的输入数据进行预处理,以降低特征向量的维数和缩短训练时间,使用改进的核函数N-RBF来消除属性间差异所导致的噪声,GA算法用来优化SVM三个参数的选择。仿真实验表明,与其他检测模型相比,该模型具有更高的预测精度、更快的收敛速率和更好的泛化性能。     

基于栈式自编码网络的风机叶片结冰预测

针对风电机组叶片结冰严重影响风机发电效率和安全性、经济性的问题，提出一种基于SCADA数据的栈式自编码（SAE）网络叶片结冰早期预测模型。该模型采用编码-解码的非监督方法对无标签的数据集预训练，再利用反向传播算法对有标签的数据集进行训练微调，实现了故障特征的自适应提取和状态分类，有效降低了传统预测模型的复杂度，同时避免了人为特征提取对模型效果的影响。利用SCADA系统采集的某15号风机的历史数据进行训练和测试，该模型测试结果准确率为97.28%。与支持向量机（SVM）和主成分分析-支持向量机（PCA-SVM）方法得到的建模分别为91%和93%的准确率进行对比分析，实验结果表明，基于栈式自编码网络的风机叶片结冰预测模型精确度更高。     

改进PSO-SVM工业防火墙白名单自学习方法研究

工业防火墙作为工控系统的关键设备,提高工业防火墙白名单规则自学习的准确率已成为研究的重点。利用支持向量机(Support Vector Machines,SVM)算法计算准确率时,会发现其内核参数以及特征选择均会影响分类准确性。针对上述问题,提出了一种基于改进的粒子群优化算法和SVM相结合的白名单自学习算法。首先以五折交叉验证的准确率作为适应度函数,并使用SVM算法对训练样本训练,然后利用改进的粒子群优化算法找寻SVM中的c,g参数,最后进行仿真验证。实验结果表明,相比于粒子群优化算法(PSO)、网格搜索法(Grid-Search),正常数据类的准确率最大程度提高了20%,识别异常数据的准确率最大程度提高了22%。     

捕鱼算法优化支持向量机的视频检索模型

为了提高视频检索的准确率,针对支持向量机(SVM)参数优化问题,提出一种捕鱼算法优化SVM的视频检索模型(SFOA-SVM)。首先提取视频特征,然后采用支持向量机建立分类器建立检索,并通过鱼群算法化SVM参数,最后采用具体视频数据进行仿真测试。实验结果表明,相对于其它视频检索模型,SFOA-SVM提高了视频的检索准确率和效率,可以更准确地查找到用户所需的视频。     

基于AFSA-SVM的网络入侵检测模型

特征选择是网络入侵检测研究中的核心问题,为了提高网络入侵检测率,提出一种人工鱼群算法（AFSA）和支持向量机（SVM）相融合的网络入侵检测模型（AFSA-SVM）。将网络特征子集编码成人工鱼的位置,以5折交叉验证SVM训练模型检测率作为特征子集优劣的评价标准,通过模拟鱼群的觅食、聚群及追尾行为找到最优特征子集,SVM根据最优特征子集进行网络入侵检测,并采用KDD CUP 99数据集进行仿真测试。仿真结果表明,相对于粒子群优化算法、遗传算法和原始特征法,AFSA-SVM提高了入侵检测效率和检测率,是一种有效的网络入侵检测模型。     

基于支持向量机的变压器故障诊断方法

为了提高变压器故障诊断的准确率,提出了一种支持向量机（SVM）和改进布谷鸟算法（WCS）及最速下降法相结合的电力变压器故障诊断方法.引入一种新的惯性权重,解决布谷鸟算法在迭代后期收敛速度下降的问题.利用最速下降法与改进的布谷鸟算法相结合的算法进行SVM参数的寻优,克服了基本的SVM模型容易陷入局部最优的缺陷,从而得到具有最佳参数的支持向量机分类模型,利用LIBSVM工具箱在MATLAB软件平台上训练支持向量机,用训练良好的支持向量机诊断110kV甘棠变电所#1主变压器故障情况.通过实例验证分析表明,采用该算法可以准确、有效地对变压器进行故障诊断;相较于粒子群算法（PSO）、遗传算法（GA）、网格搜索算法（GS）等算法,该方法具有更高的诊断准确率.     

基于遗传算法的SVM特征选择和模型参数优化

建立在统计学习理论和结构风险最小原则上的支持向量机(SVM)在理论上保证了模型的最大泛化能力,因此将支持向量机理论应用于入侵检测领域可以获得很好的效果.但是它在应用中也存在如何对网络数据进行特征选择和选择适当的支持向量机模型参数的问题.在分析了特征选择和SVM模型参数对分类器识别精度的影响基础上,提出用遗传算法建立支持向量机特征选择和分类器模型参数的自适应优化算法,并把它应用到网络入侵检测中去.最后,使用KDD CUP 99数据进行的仿真实验表明了算法的正确有效性.     

基于CEGA-SVM的网络入侵检测算法

针对传统遗传算法在网络入侵检测中存在分类复杂的问题,提出结合条件熵遗传算法（CEGA）和支持向量机（SVM）的网络入侵检测算法。将入侵特征的抽取和分类模型的建立进行联合优化,同时利用训练数据的统计特性指导入侵特征的抽取,并对特征空间进行线性变换,得到优化的特征子集和分类模型,在提高分类检测率的同时降低检测时延。     

基于SVM_KNN的老人跌倒检测算法

跌倒是老年人伤害和死亡的主要诱因之一,我国每年约有4000万65岁以上的老人意外跌倒。本文基于智能手机的加速度、气压计等传感器提出一种人体跌倒检测算法。该算法首先采用支持向量机（SVM）对训练集进行训练,得到一个弱二分类器（包含最优超平面和支持向量集）,然后计算待测样本到最优超平面的距离。若该距离大于设定的间隔,直接采用SVM分类;否则,利用支持向量集作为有标签的训练集进行K近邻分类（KNN）。考虑到特征值的多维性,本文引入标准化欧氏距离替代传统的欧氏距离。仿真与实验结果显示,与传统的支持向量机算法相比,该算法能有效提高跌倒检测的准确率,且不受智能手机放置位置的限制。      

SVM和集成学习算法的改进和实现

支持向量机(SVM)算法的主要缺点是当它处理大规模训练数据集时需要较大内存和较长的训练时间。为了加快训练速度和提高分类准确率,提出了一种融合了Bagging, SVM和Adaboost三种算法的二分类模型,并提出了一种去噪的算法。通过实验对比SVM, SVM-Adaboost以及本文提出的分类模型。随着训练数据规模不断扩大,该分类模型在提高准确率的前提下,明显提高了训练速度。     

基于模糊SVM模型的入侵检测分类算法

为解决入侵检测分类遇到的训练样本数量少、分类准确率低的问题,提出基于模糊支持向量机的多级分类机制。该分类机制训练模糊SVM模型将数据粗分为正常与攻击大类,采用DBSCAN算法产生细分模型进行攻击子集的自动聚类,将有关数据细分得到攻击的具体细类。在机制设计中,优化了隶属度函数的计算、设计了数据标准化与归一化等过程,并训练了高效分类器。实验表明,针对网络入侵检测数据中常见的孤立点干扰、噪声多,并且负样本占比多的网络业务数据集,新算法在保持分类准确率高的前提下,分类过程的计算时间较短。     

乌鸦搜索算法在SVM参数优化中的应用

参数的选择对支持向量机（SVM）分类精度和泛化能力有至关重要的影响，而群体智能算法近年来在参数优化方面应用广泛，在此背景下提出CSA-SVM模型。该模型将分类准确率作为目标函数，利用乌鸦搜索算法（CSA）求得SVM的最优参数组合。为了验证CSA-SVM模型的分类性能，将该模型应用于6个标准分类数据集，并分别与遗传算法（GA）和粒子群（PSO）算法优化后的SVM模型进行性能比较。实验结果表明，CSA算法在SVM参数选择中具有更好地寻优能力和更快地寻优速度，CSA-SVM模型具有较高的分类准确率。     

基于遗传算法的SVM带权特征和模型参数优化

建立在统计学习理论和结构风险最小原则上的支持向量机(SVM)在理论上保证了模型的最大泛化能力,因此将支持向量机理论应用于入侵检测领域可以获得很好的效果.但是在应用中也存在如何对网络数据进行特征编码和选择适当的支持向量机模型参数的问题.在分析了特征编码和模型参数对分类器识别精度的影响基础上,提出用遗传算法建立支持向量机带权特征和分类器模型参数的自适应优化算法,并在网络入侵检测中成功的运用算法.最后,使用KDD CUP 1999数据进行的仿真实验表明了算法的正确有效性.