基于SVM的网络入侵检测系统模型分析

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基于RF-SVM的物联网入侵检测模型

基于RF-SVM的物联网入侵检测模型摘要：近年来物联网被广泛使用于社会各个领域，大量的敏感信息由物联网设备存储、处理和发送。

同时，物联网设备受到算力资源、存储资源、电力资源等限制，难以运行复杂的网络安全系统。

使得物联网设备成为了脆弱且高价值的网络攻击目标。

本文提出一种基于随机森林和支持向量机的入侵检测模型。

通过实验分析，该模型有着较高的准确率和较低的训练及检测时间。

关键词：物联网；入侵检测；随机森林；支持向量机中图分类号：TP393.08 文献标识码：A1.引言近年来，物联网安全问题更加突出，许多研究人员使用机器学习算法进行入侵检测，获得了较好的结果。

刘等人[1]提出了使用抑制模糊聚类和PCA算法的IDS。

与贝叶斯算法和神经网络算法相比，这种方法结合了机器学习和数据挖掘技术，并证明了更高的检测效率。

张等人[2]使用K-Means聚类算法对数据集划分为不同的簇，再由SVM标记异常集群进行详细分类。

Hussain 等人[3]所提出的一种两阶段混合分类方法，在第一阶段，采用 SVM 进行异常检测，第二阶段采用人工神经网络进行误用检测。

可以看出，物联网中用于入侵检测的机器学习正在迅速增长。

本文旨在通过研究用于物联网入侵检测的机器学习模型来进一步推动这项研究。

1.2.入侵检测模型本文提出的入侵检测模型共分为3个阶段，分别为数据预处理、基于随机森林的特征提取和基于线性SVM的入侵检测。

1.a.b.数据预处理2.由于支持向量机（Support Vector Machines，SVM）的输入应为连续型，而NSL-KDD数据集中个别特征为离散型，因此需要对离散型特征进行编码处理。

为了消除指标之间的量纲影响，在数据预处理阶段对数据使用最大最小归一化进行标准化处理。

1.a.b.基于随机森林的特征提取2.特征选择网络通过随机森林（Random Forest，RF）算法选择对结果重要的最优特征组合。

不仅消除无关特征对结果的干扰，而且节省模型训练时长和计算成本。

基于SVM和融合技术的入侵检测研究

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｒｅｓｅａｒｃｈｎｅｔｗｏｒｋａｎｏｍａｌｙｉｎｔｒｕｓｉｏｎｄｅｔｅｃｔｉｏｎｐｒｏｂｌｅｍ．ＴｈｅＳＶＭａｎｄｆｕｓｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙａｐｐｌｉｅｄｉｎｉｎｔｕｓｒｉｏｎｄｅ￣ｃｔｉｏｎｉｆｅｌｄ，ｓｏｌｖｅｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌＳＶＭａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｅａｓｙｔＯｐｒｏｄｕｃｅｔｒａｉｎｉｎｇｐａｒａｍｅｔｅｒｉｍｐｒｏｐｅｒｓｅｌｅｃｔｉｏｎ，ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ
ｅｆｉｃｉｅｎｃｙａｎｄｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｏｆｌｏｗａｃｃｕｒａｃｙｏｆｃｌａｓｓｉｉｆｃａｔｉｏｎ．Ｒｅａｌｉｚｅｈｅｔｃｈａｒａｃｔｅｉｒｓｉｔｃｓｆｏｅａｃｈｃｈａｒａｃｔｅｉｓｒｉｔｃｌｉｂｒａｒｙａｃｃｏｒｄｉｎｇ
张得生，张飞
（黄淮学院信鼠工程学院，河南驻马店４６３０００）
摘
要：研究网络异常入侵检测问题。将ＳＶＭ和融合技术应用于入侵检测领域，解决了传统ＳＶＭ算法
易产生训练参数选择不当，检测效率和分类精度低的问题。实现了对特征库中各特征量根据报警信息时间序列的预测进行优化和更新，有效地降低了算法的时间复杂度和空间复杂度，提高入侵检测系统对已有特征量对应攻击的识别效率。实验结果表明，该融合算法训练时间短、分类精度高、测试时间减少，误报率和漏报率低，有效提高了入侵检测系统的准确性和实时性。是一种有效可行的人侵检测方

支持向量机在网络入侵检测中的应用分析

支持向量机在网络入侵检测中的应用分析支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的机器学习算法，在网络入侵检测中也得到了广泛的应用。

本文将从网络入侵检测的背景和挑战出发，介绍支持向量机的原理和特点，以及它在网络入侵检测中的应用分析。

一、网络入侵检测的背景和挑战随着互联网的普及和发展，网络安全问题变得日益严峻。

网络入侵是指未经授权的用户或程序获取、修改、破坏网络资源的行为。

网络入侵对个人隐私、企业机密以及国家安全都构成了威胁。

因此，网络入侵检测成为了保护网络安全的重要手段。

网络入侵检测面临着许多挑战。

首先，网络入侵的形式多样，攻击者不断变换策略，使得传统的基于规则的检测方法难以应对。

其次，网络流量庞大且复杂，传统的入侵检测方法往往无法处理如此大规模的数据。

此外，网络入侵检测需要实时响应，即时发现并阻止入侵行为，这对算法的效率和准确性提出了更高的要求。

二、支持向量机的原理和特点支持向量机是一种监督学习算法，其主要目标是找到一个超平面，将不同类别的样本进行最优的分割。

支持向量机的原理可以简单概括为最大化间隔，即找到一个能够最大化不同类别之间距离的超平面。

支持向量机通过将样本映射到高维空间，使得样本在低维空间中线性不可分的问题在高维空间中变为线性可分的问题。

支持向量机具有以下几个特点。

首先，支持向量机是一种二分类算法，但可以通过一对多的方式进行多分类。

其次，支持向量机对于高维数据具有较好的适应性，可以处理维度较高的特征空间。

此外，支持向量机对于小样本数据集也有较好的表现，能够有效地避免过拟合。

三、支持向量机在网络入侵检测中的应用分析支持向量机在网络入侵检测中得到了广泛的应用。

其主要应用包括基于特征的入侵检测和基于行为的入侵检测。

基于特征的入侵检测是指通过提取网络流量中的特征，使用支持向量机进行分类判断是否存在入侵行为。

常用的特征包括网络流量的源IP地址、目的IP地址、端口号等。

基于支持向量机的网络入侵检测研究

基于支持向量机的网络入侵检测研究随着互联网的快速发展和越来越广泛地应用，网络安全问题成为一个备受关注的话题。

网络入侵是网络安全领域困扰着众多企业和个人用户的一个重要问题，一旦遭受网络入侵，后果将无法估量。

因此，为了保障网络安全，网络入侵检测成为一项必不可少的技术。

支持向量机(Support Vector Machine, SVM)是一种广泛应用于模式分类与回归分析中的机器学习算法，具有较强的泛化能力和分类效果。

它通过构建高维空间的最优超平面进行分类，是一种非常有效的分类方法，在数据挖掘、图像识别、自然语言处理和生物信息学等领域都有广泛应用。

其中，在网络入侵检测方面，SVM算法也表现出了优秀的能力。

网络入侵检测可以分为基于特征和基于行为两种方法。

基于特征的入侵检测依赖于对网络流量的分析，通过识别网络流的某些特定特征来检测是否有入侵的行为。

而基于行为的入侵检测则基于系统的行为，若出现异常情况则认为有入侵行为。

基于特征的方法主要采用SVM算法，它们可以通过网络流量数据集来训练模型，以此预测新的网络流量是否存在入侵行为。

在基于特征的网络入侵检测中，首先需要构建一个数据集。

这个数据集包含网络通信流量的各种要素，如源IP地址、目标IP地址、传输协议、源端口号、目标端口号等等。

这些要素我们通常称为网络流量的特征，也是SVM分类算法的输入。

由于网络流量的种类繁多、规模庞大，需要在数据集上进行特征选择和提取，以便提高分类器的性能并降低建模复杂度。

常用的特征选择方法包括过滤式、包裹式和嵌入式方法。

其中，过滤式方法主要通过统计量来选择特征，包裹式方法则通过选取最相关的特征组合，而嵌入式方法灵活性更高，它将特征选择与分类器训练过程融合在一起，也是基于特征的入侵检测中使用较多的一种方法。

SVM算法的核心思想是在高维空间中找到一个最优超平面，将数据点划分为两类，并使得两类数据点到超平面的距离最大化。

为了实现SVM分类，一般需要确定以下三个问题：核函数的选择、C参数的选择和参数的优化。

一种基于SVM的网络入侵检测模型

Ｉｈｒｉｉｇｏｓｄｒｇｔｅｅｆｃｆｄｆｒｎｅｗｒａａｆａｕｅｎｔｅｉｔｓｎｄｔｃｉｎｒ — ｎｔｅｔｎｎ，ｃｎｉｅｉｆｔｉｅｅｔｔｏｋｄｔｅｔｒｓｏｎｒｉｅｅｔｅａｎｈｅｏｆｎｈｕｏｏ
入侵检测系统（ｎｒｓｎｄｔｔｎｓｓｍ，Ｉｔｉｅｃｏｙｔ简ｕｏｅｉｅ
首次提出机器学习可用于入侵检测的思想。在网
称ＩＳ作为一种主动防御工具，Ｄ）已成为信息安全研究中的一
种基于ＳＭ的网络入侵检测模型Ｖ
张琨，曹宏鑫刘凤玉李千目，，
（京理工大学计算机科学与技术学院，苏南京２０９；．京大学计算机系，南江１０４２南江苏南京２０９）１０３
ＺＡＮｕ，ＣＯＨｏｇｘｎ，ＬＵＦｎ．ｕ，ＬｉｎｍｕＨＧＫｎＡｎ．ｉＩｅｇｙＩＱａ．
（．ｃｏｌｆｏｐｔｃｅｃｎｅｈｏｏｙＵＴ，ａｊｇ２０９Ｃｉａ１ＳｈｏｏｍｕｒｉｅａｄＴｃｎｌ，ＮＳＮｎｉ１０４，ｈｎ；ＣｅＳｎｇｎ２Ｃｍｕｅｅａｔｎ，Ｎｎｉｎｖｒｔ，Ｎｎｉｇ１０３ｈｎ）．ｏｐｔｒｐｒＤｍｅｔａｊｇＵｉｓｙａｊ０９，Ｃｉａｎｅｉｎ２
Ａｂｔａｔｎｖｅｏｈｒｂｅｆｕｉｇｔａｔｏａｃｉｅｌａｎｎｔｏｏｄｔｃｈｅｗｏｋｓｒｃ：Ｉｉｗｆｔｅｐｏｌｍｓｏｓｎｒｄｉｎｌｍａｈｎｅｒｉｇｍｅｈｄｔｅｅｔｔｅｎｔｒｉｉｔｕｓｏｓ，ｔｉｐｒｐｏｏｅｅｗｏｋｉｔｓｏｅｅｔｏｄｌｂｓｄｏｕｐｒｅｔｒｍａｈｎｎｒｉｎｈｓｐａｅｒｐｓｓａｎｔｒｎｒｉｎｄｔｃｉｎｍｏｅａｅｎｓｐｏｖｃｏｃｉｅｕｔ

基于SVM主动学习和数据融合的入侵检测系统的研究

ＣｌｓｍｂｒＴＰ９ａｓＮｕｅ３３
１引言
入侵检测系统（Ｓ已经成为计算机安全的一Ｉ）Ｄ
ｔｅｅｏｈｎｒｃｍｍｅｄｔｅｒｌｖｎａｋｒｕｄｋｏｅｅｏＤＳ，ＳｎｈｅｅａｔｃｇｏｎｎｗｌｇｆＩｂＶＭ，ａｔｅｌａｎｎｎａａｆｓｏ．Ａｔｌｓｈｄｌｎｈｃｉｒｉｇａｄｄｔｕｉｎｖｅａｔｔｅｍｏｅａｄｔｅ
ｔｃｎｌｇｃｓｆｅｌａｄｄｔｎｒｐｉ．Ａｓｔｅｖｒｓｓａｄｔｊｎｅｏｒｎｒａａｔｎｇｎｕ，ｅｈｏｏｙｓｈａｒｗａｌｎａａｅｃｙｔｎｕｉｏｈｉｅｎｒａｓｂｃｍｅｍｏｅａｄｍｏｅｒｍｐｎｄｉｅｉｓｕｏａｎｏ
ＲｅｅｒｈｏｎｒｓｏｅｅｔｏｓｅｓａｃｎＩｔｕｉｎＤｔｃｉｎＳｙｔｍ
ＢａｅｎＳｐｒｃｏａｈｉｅＡｃｉｅＬｅｒｉｇａｄＤａａＦｕｓｏｓｄｏｕｐｏｔＶｅｔｒＭｃｎｔｖａｎｎｎｔｉｎ
ｉｒｖａｇｒｔｍｍｐｏｅ’ ｌｏｉｈｉｌｍｅｔｔｎｈｖｅｎｇｖｎｍｐｅｎａｉａｅｂｅｉｅｏ．ＫｅｏｄＩｔｕｉｎＤｅｅｔｎＳｓｅ，ＳｙＷｒｓｎｒｓｏｔｃｉｙｔｍｏＶＭ，ａｔｅｌａｎｎ，ｄｔｕｉｎｃｉｅｒｉｇａａｆｓｏｖ

基于SVM算法的网络入侵检测技术研究

基于SVM算法的网络入侵检测技术研究随着互联网的普及和信息化的发展，网络安全问题也日益引起人们的关注。

网络入侵是指未经允许的方式，侵入到网络系统中，通过攻击、窃取、篡改等手段获取网络资源和信息的行为。

因此，对于网络入侵的检测和防御一直是网络安全中的重要问题。

而基于SVM算法的网络入侵检测技术则是其中一种常见的方法。

一、SVM算法概述SVM全称为Support Vector Machine，中文名称为支持向量机。

它的主要思想是利用核函数将数据映射到高维空间中，并找到一个超平面最大化分类间隔，从而实现分类。

SVM算法的优势在于可以处理高维非线性分类问题，且对于数据的精确分类有很高的准确性和鲁棒性。

二、SVM算法在入侵检测中的应用入侵检测是指对于网络系统中的正常流量和攻击流量进行分类，从而实现网络安全的保障。

而基于SVM算法的入侵检测技术就是将数据进行特征提取后，通过SVM算法对所提取的特征进行分类，从而实现对网络流量的检测。

该技术的主要流程包括数据预处理、特征提取、训练和测试等步骤。

其中，在数据预处理过程中首先需要对原始数据进行清洗和去噪，以保证所提取出来的特征具有一定的可信度和可靠性。

然后通过特征提取算法将网络流量进行特征的筛选和提取，从而实现对于网络数据的有效描述。

在训练过程中，将所提取出来的特征作为训练样本，利用SVM算法进行训练，从而得到一个分类器，用于对未知的网络流量进行分类。

同时，该算法也可以用于对于异常和正常流量的识别，从而实现对于网络入侵的监测和预警。

三、SVM算法在入侵检测中的优缺点基于SVM算法的入侵检测技术具有以下优点：1. 可以处理高维非线性分类问题，具有很高的分类准确率和鲁棒性。

2. 可以自适应调节参数，从而实现对于不同的网络环境进行适应。

3. 对于数据的预处理和特征提取具有很高的自适应性和灵活性。

但是，基于SVM算法的入侵检测技术也存在以下缺点：1. 对于数据的特征提取算法的选择和特征的筛选需要一定的专业知识和经验。

基于SVM分类机的入侵检测系统

Ａｂｔａｔｓｒｃ：ＡｎｉｔｕｉｎｅｅｔｙｔｍａｅｎＶＭｌｓｉｉａｉｎｎｒｓｏｄｔｃｉｏｎｓｓｅｂｓｄｏＳｃａｓｆｃｔｍｃｎｑｅｗａｅｉｅｎｏｈｌｕｓｄｓｇｎｄａｄｉｌｍｅｔｄｔｒｅｈｅｈｉｕｆｓｐｏｔｖｃｏｃｉｅｔｅｏｎｚｍｐｅｎｅＩｉｓｔｅｔｃｎｑｅｏｕｐｒｅｔｒｍａｈｎｏｒｃｇｉｅＴＣＰｎｔｏｋｃｎｅｔｏｓｓｅｗｒｏｎｃｎｉｗｉｏｔｔｅｒｆｒｎｃｆｔｅｐｒｕｍｂｒＩｏｎｃｏｓｒｃｇｉｅｎａｃｔｇｒｈｔｉｉｅｅｔｈｔｕｈｅｅｅｅｏｈｏｔｎｅｓｆａｃｎｅｔｎｉｅｏｎｚｄｉａｅｏｙｔａｓｄｆｒｎｉｆｏｔｅｔｃｆｓｒｉｅｃａａｔｒｚｈｒｕｒｍｅｏｅｖｃｈｒｃｅｉｅｂｙｔｐｔｎｍｂｒｔｅｅｃｎｅｔｎｉｏｓｄｒｂｏｍａｈｙｉｄｅｏｅ，ｈｎｔｏｎｃｉｓｃｎｉｅｅａｎｒｌｈｏｄＴｈｓｐｐｒａｓｏｕｓｄｏｏｔｅｔｃｍｅｔｅｆａｌｅｓｔｉｅａｄｔｅｋｒｅｕｃｉｎｏＶＭｆｅｔｉａｅｌｏｆｃｅｎｈｗｒｅｔｈａｉ，ｈｅｌｆｅｚｌｓｎｅｈｎｌｎｔｏｆＳｆａｃｔｅｒｃｇｉｏｅｌｒｒｔＲｅｕｔｆｏｍｅｉｎｒｅｐｒｍｅｔｓｏｈｅｏｎｔｎｌｏａｅｉ＇ｓｌｓｒｐｒｌｍｉａｙｘｅｉｎｓｈｗｔａｕｓｓｅｈｔｏｒｙｔｍａｌｄｅｅｔｃｌｔｃ

基于SVM主动学习的入侵检测系统

ｓｏｃｉｅｌａｎｎｌｏｔｍａｍｍｅｓｌｄｃｅｎｍｂｒｏｅｔａｎｎａｅａｄｅｃｅｔｍｐｖｅｐｒｏａｃｆｔｅｃａｓｆｅｎｈｗｓａｔｖｅｒｉｇａｇｒｈＣｉｉｎｎｅｙｒｕｅｔｕｅｆｔｉｉｇｄｔｆｉｎｌｉｒｅｔｆｒｎｅｏｌｓｉｒｉｅｈｈｒｎｉｙｏｈｅｍｈｉｉｔｕｉｎｄｔｃｉｎｓｓｅｎｒｓｏｅｅｔｙｔｍ．ｏ
ｎａａｔｒｅｎｌｆｃｉｎａｆｃｃｕａｙｏＶＭ．ｍｐｅｔｅｔａｉｏａａｄｔｅｐｒｍｅｅｆｔｅｋｒｅｕｎｔｏｆｅｔｔｅａｃｒｃｆｔｅＳｈｏｈｈｈＣｏ￣ｄｗｉｔｄｔｎＳＶＭｅｆｌａｎｎｇｒｔｍ，ｅｅｐｒｍｅｔｈｈｒｉｌｓｌ－ｅｒｉｇａｏｈｔｘｅｌｉｈｉｎ
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入侵检测技术中的异常检测方法由于能够检测出未知的攻击，因此成为目前入侵检测系统研究的热点。异常检测方法大多采用基于机器学习的方法建模，在学习阶段，需要大

基于SVM的入侵检测系统

［ｂｔｃ］ＳｐｏｔｅｔａｈｅａａｅａｓｃｌｅｒｉｏｅｐｓｓｓｒｔｄａｔｅａａｐｎｃｉｅｅａｚｔｎＡｓａｔｕｐｒｖｃｒｃｉ，ｓｗｓｔｔａｌｎｇｍｄ１ｏｓｓｅｖｎｇｓｎｓｌｓｍｉａｄｒｏｍｎｎｔｉｉａｎ．ｅｅｇａａａｉｍｌｅｍａｈｅｎｒｉｉｎｇｌａｏ
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特性来识别网络攻山行为，出了基于ＳＭ的入侵检测方法。提Ｖ雨点考察了不同ＳＭ核函数和参数选择对检测准确率和实时性的影响。Ｖ论证了基于ＳＭ的入侵检测在性能和识别率上都明显优于基于Ｂ网络的攻击识别，还就目前商用入侵检测系统存在较高误报率的问题，ＶＰ分析了用ＳＭ来提高其检测实时性和识别准确率的系统框架Ｖ关ｔ诃：支持向量机；统计学习模；入侵检测
ＳＶＭ — ａｅｎｒｓｏｔｃｉｎＳｓｅｂｓｄＩｔｕｉｎＤｅｅｔｏｙｔｍ
ＱＩａ ’ＧＥＧａｔｎＷＡＡＮＱｕｎ，ＮＨｕｎｏｇ，ＮＧｕａＸｆ

基于SVM算法的网络安全入侵检测系统设计

基于SVM算法的网络安全入侵检测系统设计随着互联网时代的到来，网络安全已成为每一个网络用户越来越重视的一个问题，尤其是在数据泄露和网络入侵的潜在风险日益增加的今天。

为此,越来越多的人开始尝试使用SVM算法设计网络安全入侵检测系统，以有效防止外部黑客对公司或个人计算机网络的非法入侵。

SVM算法是一种监督学习机器学习算法，被广泛应用于许多领域，包括图像识别、生物医学研究和金融市场分析等。

在网络安全领域，SVM算法的主要用途是对网络攻击进行分类，以便快速识别网络入侵。

因此，本文将对基于SVM算法的网络安全入侵检测系统进行简要论述。

1. SVM算法简介SVM算法是一种二元分类算法，通过找到一个划分超平面，将输入数据分为两部分。

划分超平面的选择是通过算法中最小化错误分类的目标函数实现的。

SVM算法在分类的过程中，使用一组线性不等式约束公式来定义一个线性超平面。

而在高维情况下，超平面将被一个空间中的一个线性子空间所代替。

通过选择超平面，SVM分类器可以大大提高分类的精确度。

2. 网络安全入侵检测系统的设计网络安全入侵检测系统主要通过收集网络传输的数据，并根据各种传输数据的特征来识别网络入侵。

系统分类器可以通过SVM算法进行训练，以确定入侵检测的阈值。

一旦系统确定有入侵发生，系统就会立即采取相应的措施，以尽快解决问题。

3. 数据样本的收集与处理网络安全入侵检测系统主要通过收集来自网络流量的数据训练分类器。

基于SVM算法的网络安全入侵检测系统需要大量的数据样本作为训练数据集，以便分类器可以更准确地识别出网络入侵。

也就是说，从网络流量中收集必要的数据可以帮助系统识别网络入侵。

通常情况下，网络流量数据的收集可以使用网络监控设备、数据包捕获软件或人工操作等方法实现。

收集到的数据样本需要经过数据预处理步骤，包括去除噪声、特征选取和归一化等，以便后续分类器训练可以更加准确。

4. 特征提取与选择在SVM算法中，数据的特征提取和选择对分类器的准确性起着很大的作用。

基于SVM技术的入侵检测方式

ｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｅｃｕｒｉｔｙ・信息安全
基于ＳＶＭ技术的入侵检测方式
文／赵颖谌兰樱张忠琼
２．１．２Ｒ２Ｌ攻击
存在问题或ＳＶＷ参数设置错乱，那么就会导
近年来，计算机网络的普及范围逐步扩大，网络给人们的日常工作、学习和生活带来了极大的方便。然而，一些黑客却常常会利用各种手段对网络进行入侵，伺机获取有价值的信息，这对网络安全造成了影响为对网络入侵行为进行有效预防，文章基于ＳＶＭ技术提出一种入侵检测方式。期望通过本文的研究能够对网络安全性的提升有所帮助。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
１ＳＶＭ技术及其特点分析
ＳＶＭ即支持向量机，是一种以小样本学习、机器学习为主要研究对象的统计学习理论。在渐进理论下，对样本数量向无穷大渐进进行假设是结论特征成立的前提条件，这也是传统统计学的研究思路，但是若样本数量为有限，则这种研究方法则难以达到良好的学习效果。而ＳＶＭ可有效解决这一问题，能够在有限样本下进行学习，具备完善的学习理论体系。ＳＶＭ的学习思路是在空间中输入原始信息，借助核函数变换非线性，促使高维空间替代原始空间，进而获取最优线性分类。在这一过程中，高维空间求解并未增加算法难度，只需要对内积运算进行改进就能实现低维向高维的转换，且维数不会降低高维的推广能力。ＳＶＭ的特点表现在以下方面：（１）结构风险小，可在基于小样本学习的情况下，有效规避欠学习、过学习问题；（２）ＳＶＭ引入了核函数，相比较非线性分类器而言，在 “ 维数灾难 ”方面具有良好的规避能力；（３）ＳＶＭ拥有最大化分类问隔思路，能够很好地区分支持向量。

基于SVM的入侵检测方法

随着计算机和通信技术迅猛发展，计算机应用日趋广泛深入，同时也使计算机安全问题更加突出和复杂。无论是缓冲区溢出还是微软的 Internet 浏览器中的漏洞都说明应用和操作系统都存在着安全问题
[1]
２ＩＤＳ的设计与实现
2.1 实验数据 2.1.1 实验数据介绍实验数据是采用新墨西哥大学计算机系网站提供的一些被活动进程执行的系统调用序列数据集。其中，一些正常数据是合成的，另外一些是实时的。实时数据是在正常用户使用计算机系统时收集的。在入侵检测系统中，为了使训练能够最真实地贴近现实情况，选用了实时 named 数据。在网站提供的所有关于 named 的数据中，包括一个正常域名服务的系统调用跟踪包 named-live-unm.gz 以及两个入侵的系统调用跟踪包 exploit-1.int 和 exploit-2.int。 2.1.2 实验数据处理由于 libsvm 分类器只能对维数相同的数字向量进行分类，但系统审计数据中的数据不但长度不尽相同，而且很有可能不是数字向量。由于本实验选用的数据是数字类型，所以只需要把同一进程的系统调用跟踪序列处理为长度相同的数字向量即可。使用的实验数据包含正常和入侵两类实验样本，一部分用于训练 SVM，一部分用于检测 SVM。为了保证两类数据的纯净性，用下面的步骤逐步处理训练数据。首先，采用长度为 k 的窗口在正常行为和异常行为的系统调用执行迹上滑动得到它们的短序列集。长度 k 的选取非常关键，如果 k 太小，就会丢失系统调用的顺序信息，而长度太大，则不利于处理且易于混淆正常和异常情况下的系统调用信息 [3]。W.Lee[4] 教授从信息论的角度研究了数据长度的选择情况，认为最合适的系统调用短序列长度为 6 ～ 7，本实验选取 k 为 7。其次，分别对正常行为的系统调用短序列和入侵行为的系统调用短序列集进行去重复处理，把系统调用短序列集中重复出现的短序列去除。此过程处理后的正常行为的系统调用短序列为正常短序列集。最后，将入侵行

基于SVM的网络安全入侵检测算法

基于SVM的网络安全入侵检测算法网络安全已经成为了我们日常生活中的重要课题之一。

无论是企业还是普通用户，都需要使用各种安全措施，以保护自己的隐私和重要信息不被黑客攻击。

而入侵检测系统就是其中一种重要的安全措施。

本文将介绍一种基于SVM的网络安全入侵检测算法。

一、入侵检测系统简介入侵检测系统（Intrusion Detection System，简称IDS）是一种能够检测网络中存在安全威胁的系统。

它的基本原理是通过分析网络流量和系统行为，来判断是否存在异常情况和攻击行为。

如果发现异常，IDS会通过报警等方式提醒管理员及时采取措施。

目前，IDS主要分为两种类型：基于规则的IDS和基于异常检测的IDS。

基于规则的IDS是一种事先定义好检测规则和攻击特征的检测系统，只要符合规则即可判断为攻击行为。

这种方法的好处是比较简单直接，但是对新型攻击形式无法及时发现。

而基于异常检测的IDS则是对网络流量和行为进行分析，将正常行为和异常行为进行区分。

这种方法可以及时发现新型攻击形式，但是对于正常流量的误判率较高。

二、SVM算法简介支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）是一种常见的机器学习算法，其原理是寻找一个最优的超平面，使得样本点到这个超平面的距离最大。

SVM算法常用于分类问题，将样本点划分到两个类别中。

但是在入侵检测方面，SVM算法被应用于异常检测，通过将正常行为和攻击行为进行分类判断。

SVM算法通过寻找一个最优的超平面来进行分类，这个超平面刚好将正常行为和异常行为分开。

在寻找超平面的过程中，SVM算法会选择一些支持向量，这些支持向量在超平面上的位置比较关键，决定了超平面的位置。

SVM算法的好处是对于高维度的样本数据，其分类效果比较好。

但是在入侵检测中，SVM算法也存在一些问题。

首先，IDS需要考虑到不同的攻击形式，而SVM算法只能考虑两个类别的分类问题。

其次，IDS需要考虑到不同攻击形式的重要程度，有些攻击形式比较容易被发现，而有些攻击可能比较隐蔽，需要加强检测。

基于SVM的网络入侵检测算法优化研究

基于SVM的网络入侵检测算法优化研究一、引言随着互联网技术的发展，网络攻击对网络安全的威胁不断增加，因此网络入侵检测成为网络安全的重要组成部分。

SVM（Support Vector Machine）作为一种分类模型，在网络入侵检测中发挥着重要作用。

本文通过对SVM算法优化的研究，提高基于SVM的网络入侵检测的准确性和效率。

二、SVM分类算法概述A. SVM的优点SVM算法作为一种分类模型，具有以下优点：1. 可以选择不同的核函数进行分类；2. 实现简单，与样本数量无关，具有良好的泛化性能；3. 准确率高，在处理小样本时也具有优势。

B. SVM分类算法的步骤该算法主要包括以下步骤：1. 收集训练数据，并对数据进行预处理；2. 根据训练数据确定SVM分类器的参数，包括核函数、正则化参数和阈值等；3. 对测试数据进行分类，给出分类结果。

C. SVM算法优化的研究现状目前，SVM算法的优化主要是针对以下问题进行研究：1. 参数选择问题，即如何选择最优的核函数、正则化参数和阈值；2. 算法效率问题，即如何提高算法的运行速度和处理大数据量的能力。

三、SVM算法优化方法探究A. 参数优化方法1. 核函数的选择SVM的核函数选择对分类结果有很大影响，目前常用的核函数包括线性核函数、多项式核函数和径向基核函数等。

要根据实际数据的特征进行选择，以保证分类器的准确性和泛化性能。

2. 正则化参数的选择正则化参数是控制分类器复杂度的一个参数，其选择会影响分类器的泛化性能。

一般采用交叉验证的方法来选择最优的正则化参数。

3. 阈值的选择阈值是控制分类结果输出的一个参数，其选择会影响分类器的准确率和误报率。

通常采用ROC曲线的方法来选择最优的阈值。

B. 算法效率优化方法1. 基于GPU的并行计算由于SVM算法涉及大量的线性代数运算，因此可采用GPU并行计算来提高算法效率。

GPU并行计算能够极大地加速SVM算法的训练过程，提高算法的运行速度。

基于SVM的网络攻击检测技术研究

基于SVM的网络攻击检测技术研究现代社会，网络已经成为人们生活、工作和学习中不可或缺的一部分。

乘着网络发展的春风，网络攻击也屡屡兴起。

网络攻击不仅仅会造成数据丢失，还会危及产品和服务的可用性，以及破坏用户的信任。

因此，防范网络攻击是网络安全领域的重要领域之一。

目前，许多学者都在从不同的角度对网络安全领域开展研究工作。

其中，基于SVM的网络攻击检测技术被广泛应用于网络安全领域，具有较好的研究前景。

一、SVM 算法概述SVM算法，即支持向量机算法，是一种二分类和多分类的分类算法。

SVM算法的本质是寻求最大边际超平面，简单来说，就是寻找一个能最好地把不同类型数据分离的平面。

在训练样本中，SVM算法寻找最大的两个类之间的最佳超平面。

该超平面也被称为线性分类器。

SVM算法在分类、预测、聚类和优化领域等方面广泛应用。

二、基于SVM 的网络攻击检测网络攻击的种类非常多，有很多攻击行为都是人工干预进行的。

攻击者针对网络的不同层面进行攻击，如应用层、传输层、网络层、数据链路层等。

由此，需要综合考虑网络安全领域的多个问题，利用多种技术手段来对抗网络攻击。

其中，基于SVM的网络攻击检测技术是一种主要的技术手段之一。

1. 数据采集网络攻击检测的数据采集方式有很多种，如基于网络流、基于系统调用、基于协议以及基于网络流识别等。

建立合适的数据采集模型非常重要，因为对应的特征集能够影响监测效果。

目前，数据采集模型主要选择研发具有性能的硬件监测设备，或者为系统添加软件部件，来进行数据采集。

2. 特征提取在网络攻击检测过程中，应该提取一些用来描述数据的特征。

总的来说，攻击特征可以分五大类，分别是：流量特征、协议特征、统计特征、语义特征以及计算特征。

鉴于这几类特征的是制定的基础，我们可以对特征进行深入剖析，结合监测的流量数据进行分析和处理。

3. SVM 模型构建确定特征向量和模型构建后，就可以分别对正常流量和恶意流量进行标注、训练和评估。

基于SVM的网络入侵检测系统模型分析

基于SVM的网络入侵检测系统模型分析高晶辉【摘要】利用支持向量机(Support Vector Machine SVM)进行建模,可以解决在建立检测模型时因无法收集所有样本而导致的模型推广性能差的问题,并且可以提高入侵检测率,降低漏报和误报率,提高系统的实用性.本文尝试在入侵检测领域利用支持向量机,构建基于支持向量机的入侵检测系统模型.【期刊名称】《牡丹江师范学院学报（自然科学版）》【年(卷),期】2010(000)004【总页数】3页(P8-10)【关键词】支持向量机;入侵检测;系统模型;网络安全【作者】高晶辉【作者单位】牡丹江师范学院,继续教育学院,黑龙江,牡丹江,157011【正文语种】中文【中图分类】TP392入侵检测(Intrusion Detection)是对入侵行为的发觉.它通过从计算机网络或计算机系统的关键点收集信息并进行分析,从中发现网络或系统中是否有违反安全策略的行为和被攻击的迹象.进行入侵检测的软件与硬件的组合便是入侵检测系统(Intrusion Detection System,IDS)[1].入侵检测系统就是自动执行这种监视和分析过程的软件或硬件产品,入侵检测是继“防火墙”、“信息加密”等传统安全保护方法之后的新一代安全保障技术.它监视计算机系统或网络中发生的事件,并对它们进行分析,以寻找危及机密性、完整性、可用性或绕过安全机制的入侵行为.目前,对付破坏系统企图的理想方法是建立一个完全安全的系统.这就要求所有的用户能识别和认证自己,还要采取各种各样的加密技术和强访问控制策略来保护数据,而从实际上看,这根本是不可能的.首先,在实践当中,建立完全安全系统根本是不可能的.M iller给出一份相关操作系统和应用程序研究报告,其中指出软件中不可能没有缺陷,此外,设计和实现一个整体安全系统相当困难.其次,要将所有已安装的带全缺陷的系统转换成安全系统需要相当长的时间.第三,加密技术方法本身存在一定的问题.第四,安全系统易受内部用户滥用特权的攻击.第五,安全访问控制等级和用户的使用效率成反比.第六,访问控制和保护模型本身存在一定的问题.第七,在软件工程中存在软件测试不足、软件生命周期短、大型软件复杂性等难解问题.要解决上述问题,一个实用的方法是,建立比较容易实现的安全系统,同时按照一定的安全策略建立相应的安全辅助系统,IDS就是这样一类系统.现在安全软件的开发方式基本上就是按照这个思路进行的.就目前系统安全状况而言,系统存在被攻击的可能性.如果系统遭到攻击,应尽可能地检测到,最好是实时地检测到,然后采取适当的处理措施.IDS一般不是采取预防的措施防止入侵事件发生,入侵检测作为安全技术其作用在于:识别入侵者;识别入侵行为;检测和监视已成功的安全突破;为对抗入侵及时提供重要信息,阻止事件的发生和事态的扩大.因此,入侵检测非常必要.支持向量机(SVM)是一种建立在统计学习理论基础之上的机器学习方法.其最大的特点是根据Vapnik的结构风险最小化原则,尽量提高学习机的泛化能力,即由有限的训练样本集得到小的误差能够保证对独立的测试集保持小的误差.另外,由于支持向量算法是一个凸优化问题,局部最优解也是全局最优解,这是其他学习算法所不及的.将支持向量机应用到入侵检测中,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,从而使得整个入侵检测系统具有较好的检测性能.[2]在通用的入侵检测框架(Common Intrusion Detection Framework,CIDF)中,把一个入侵检测系统分为四个组件:事件产生器、事件分析器、响应单元和事件数据库.C1DF将IDS需要分析的数据统称为事件,它既可以是网络中的数据包,也可以是从系统日志等其他途径得到的信息.四个组件只是逻辑实体,一个组件可能是某台计算机上的一个进程甚至线程,也可能是多个计算机上的多个进程,它们以统一入侵检测对象(Common Intrusion Detection Object,GIDO)格式进行数据交换.事件产生器从计算环境收集事件并传送给其他组件;事件分析器分析所得数据,并产生分析结果;响应单元对分析结果采取相应措施,如杀死进程、切断连接等,也可以只是简单的报警;事件数据库是存放中间和最终数据的地方,可以是复杂的数据库,也可以是简单的文本文件[3].一个基于SVM的入侵检测系统的模型一般包括数据采集、数据预处理、数据库、SVM训练、SVM决策和实时响应等模块.总体的设计思路是通过对网络中数据流量的采集和处理,把网络中的数据流变换格式,成为支持向量机软件可以识别、使用的数据结构,然后通过对这些数据的处理,得出一套已知其合法性的数据集,我们将这套数据集称为支持向量库,或叫做训练集.然后通过对支持向量库的处理训练出一套准确度较高、训练时间较短、可以不断自我更新、信息反馈、具有重复训练功能的分类器.通过这个分类器的有效分类结果,实现对网络中数据的判断,以区分处理合法和非法的网络访问,达到抵御网络非法入侵,增强网络安全访问的作用.SVM的网络入侵入检测系统框架见图1.数据采集过程是从网络上截取网络数据包(或者从主机上采集数据);数据预处理过程主要包括特征的选择和利用数据挖掘方法进行处理,然后将预处理后的标准数据(为了方便起见,将经过预处理后得到的向量形式的数据为标准数据)导入数据库(文本文件);数据库中保存了经过预处理后的训练数据、实时数据以及检测结果;SVM训练过程包括根据数据库中的标准数据训练SVM分类器,包括SVM模型的确定,SVM中核函数的参数的确定等等;通过训练,得到用于决策的SVM分类器;最后,在利用SVM分类器的决策过程中,可以对一个新的连接进行识别,把结果保存在数据库中并传送给响应模块.[4]数据采集模块该模块的主要工作是从网络中采集当前网络中的数据包信息,通常可由一个网络嗅探器(sniffer)来实现.并在捕获的网络数据包中提取出网络连接的特征数据信息,即将网络数据信息转化成网络连接一记录的每条记录包含了从原始数据中得到的各种特征值.这个模块可以使用一个实时数据挖掘(Data M ining)系统来实现.数据预处理模块该模块对网络连接信息提取模块得到的网络连接记录进行处理.由网络连接信息提取模块得到的网络连接记录包括了网络连接记录的特征信息,这些信息格式复杂,既有文字描述信息,如协议名称等,也有数值信息,且这些数值有的变化范围较大,如连接时间信息理论上可能的取值范围为一切非负整数,而另一些仅有0和1两个值.该模块必须将所有的特征信息预处理成0～1之间的实数,然后进行加权处理或直接作为SVM的输入向量.SVM训练模块该模块对预先选定的训练数据集进行训练,训练数据集中的数据是从数据预处理模块中得到的.训练有两种方式:一种是监督学习,就是对训练数据集中的每条数据都给出其类别信息,即训练样本是由(x,y)成对给出;另一种是非监督学习,就是训练数据集中的每条数据不给出其类别信息.经训练之后将得到一组支持向量并存入SVM支持向量库,这组支持向量也就是训练后得到的模型.SVM预测模块该模块也是整个系统最重要的部分,是入侵检测的核心部分.它利用SVM训练模块得到的SVM支持向量组对实际需要检测的网络连接记录(这些记录也是从数据预处理模块中得到的)进行预测,预测的结果即输出值为1或-1(1表示正常,即未发生入侵行为;-1表示异常,即发生了入侵行为).SVM支持向量库该模块用于存放SVM训练模块训练后得到的支持向量组,为了存取方便,使用数据库形式.事件数据库事件数据库用于存放已经检测过的历史事件,在网络入侵检测系统(Network Intrusion Detection System,N IDS)中这些历史事件个个网络连接一记录,这个数据库主要用于系统管理员日后审查历史记录,便于解网络状况以更好地维护网络环境.输出及响应模块该模块也是整个系统的一个重要组成部分,它利用SVM预测模块预测得到的信息,当有入侵行为发生时,进行报警、断开网络等各种必要的相应措施. 数据采集模块利用网络数据包监听原理进行工作.网络适配器常用的两种接收模式是普通模式和混杂模式.通常网络适配器工作在普通模式,只接收数据包中目的MAC地址与该适配器MAC地址相同的数据包,并将接收到的数据包交给高层协议来处理,而对于除广播数据包以外的其他包一律丢弃.在混杂模式下,所有接收到的数据包都会交给高层协议,而不判断数据包中的MAC地址与主机适配器的MAC地址是否一致.这样,就可以通过将网络适配器设置为混杂模式,来达到监听并采集网段上传输的所有数据包的目的.一个网络会话的描述特征有很多,如连接长度、协议类型、数据包大小等,有的是数字,如网络会话长度与大小,有的是字符,如协议类型.利用支持向量机进行入侵检测,就是正确的分类网络会话,支持向量机的输入向量均为数字形式,因此,须把字符属性转化为相应的数字属性,关键词表就是字符属性与转化后的数字属性之间的对应表.数据预处理模块就是根据关键词表的对应关系,将网络会话矢量转化为输入特征矢量,并进行归一化处理.归一化处理的目的就是使得各个取值范围不同的属性在分类机中起到相同的作用,从而避免分类机倾向于看重取值较大的属性.本文尝试在入侵检测领域利用支持向量机,构建基于支持向量机的入侵检测系统模型.并对入侵检测系统模型的分析,以及目前国内外研究表明,与传统的异常检测系统相比,基于SVM的入侵检测系统具有较少的检测时间,在先验知识不足的情况下,仍有较好的分类正确率,在异常检测领域SVM是一种有效的入侵检测方法,在网络入侵检测系统中和L INUX主机入侵检测系统中均有研究和应用.【相关文献】[1]张义荣,肖顺平,鲜明,等.基于机器学习的入侵检测技术概述[J].计算机工程与应用,2006(2):7-9.[2]刘胜利.基于SVM的网络入侵检测研究[D].大连:大连海事大学,2004.[3]许劲松,覃俊.一种基于支持向量机的入侵检测模型[J].计算机仿真,2004(5):43-45.[4]柏海滨,李俊.基于支持向量机的入侵检测系统的研究[J].计算机技术与发展,2008(4):137-139.。

基于约简SVM的网络入侵检测模型

基于约简SVM的网络入侵检测模型
曾志强;高济;朱顺痣
【期刊名称】《计算机工程》
【年(卷),期】2009(035)017
【摘要】支持向量的数量越大,基于SVM的网络入侵检测系统速度越慢.针对该问题提出一种新的SVM约简方法,在特征空间中对支持向量进行聚类,寻找聚类质心在输入空间中的原像,将其作为约简向量,以实现支持向量削减目的.实验结果证明,该方法能提高SVM入侵检测引擎的速度,增强入侵检测系统的实时响应能力.
【总页数】3页(P132-134)
【作者】曾志强;高济;朱顺痣
【作者单位】厦门理工学院厦门市软件体系结构重点实验室,厦门,361024;浙江大学计算机科学与技术学院,杭州,310027;浙江大学计算机科学与技术学院,杭
州,310027;厦门理工学院厦门市软件体系结构重点实验室,厦门,361024
【正文语种】中文
【中图分类】TP393.08
【相关文献】
1.基于CQPSO-LSSVM的网络入侵检测模型 [J], 张拓;王建平
2.基于AFSA-SVM的网络入侵检测模型 [J], 李玉霞;刘丽;沈桂兰
3.基于RS-SVM的无线传感器网络入侵检测模型研究 [J], 张志霞
4.基于RS-SVM的无线传感器网络入侵检测模型研究 [J], 张志霞
5.基于混沌猴群优化的LSSVM网络入侵检测模型建构 [J], 符保龙
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基于AFSA-SVM的网络入侵检测模型

基于AFSA-SVM的网络入侵检测模型李玉霞;刘丽;沈桂兰【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2013(000)024【摘要】Feature selection is a core problem for network intrusion detection, in order to improve the detection rate of network intrusion, a network intrusion detection model(AFSA-SVM)is proposed based on Artificial Fish Swarm Algorithm and Support Vector Machine. The feature subset is coded as the position of adult fish, and the detection rate of 5 cross validation for SVM training model is taken as evaluation criteria of the feature subset, and then the fish feeding, clustering and rear-end behavior are imitated to find the optimal feature subset. The intrusion detection model is built based on the optimal feature subset. The simula-tion experiment is carried out on the KDD CUP 99 data. The results show that, compared with the Particle Swarm Optimization algorithm, Genetic Algorithm and all features, the proposed algorithm has improved detection efficiency and the detection rate of the network intrusion, so it is an efficient intrusion detection model.%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）。

一种基于SVM的新型混合网络入侵检测模型

一种基于SVM的新型混合网络入侵检测模型
朱丽叶
【期刊名称】《电脑知识与技术》
【年(卷),期】2009(005)017
【摘要】由于误警率较低等原因,传统的入侵检测系统通常采用基于规则的滥用检测模型,但是这种模型无法检测新型的攻击行为,甚至对已有攻击的变种也无能为力.而基于模式识别的异常检测虽可以时新型攻击做出反应,但效率不高.该文提出了一种基于SVM的新型混合入侵检测模型,综合了滥用检测和异常检测的优点.将该模型应用于KDDCUP99数据源,实验结果表明该模型在对已存在和新型攻击行为的检测中,都有很好的表现.
【总页数】3页(P4415-4417)
【作者】朱丽叶
【作者单位】宝鸡文理学院,陕西,宝鸡,721007
【正文语种】中文
【中图分类】TP393
【相关文献】
1.一种基于环形结构的新型分布式入侵检测模型 [J], 姜华斌;江文;谢冬青
2.一种基于人工免疫理论的新型入侵检测模型 [J], 梁可心;李涛;刘勇;陈桓
3.一种基于PSO/GSVM的入侵检测模型研究 [J], 肖丰佳;李立新
4.一种基于SVM的网络入侵检测模型 [J], 张琨;曹宏鑫;刘凤玉;李千目
5.一种基于烟花算法优化SVM的入侵检测模型 [J], 陈文迪; 刘桂华; 刘慕娴
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