基于SVM模型的网络异常检测技术研究

基于SVM模型的网络异常检测技术研究
随着科技的不断发展，计算机和网络技术越来越广泛地应用于现代社会，而网
络安全问题也随之愈发严峻。

网络异常检测技术作为网络安全的重要组成部分，不仅可以有效地检测出网络遭受攻击的情况，还可以提高网络的安全性。

本文将探讨基于SVM模型的网络异常检测技术的研究。

一、网络异常检测技术的发展历程
网络异常检测技术起初只是针对计算机系统应用的维护和调试作出的一个小小
的技术点。

但是，随着计算机应用和信息技术的高速发展，生成无法预测的网络异常已经成为了一个日益严重的问题。

而在此过程中，也发展出了许多网络异常检测技术。

网络异常检测技术主要分为基于签名的检测和基于行为的检测两大类。

其中，
基于签名的检测依赖于攻击者的攻击方式，需要事先提供攻击者的签名，依靠攻击者的特征来进行识别。

而基于行为的检测则是依据网络流量的变化情况，通过检测网络流量的不同，来判别网络是否存在异常，从而发现网络中可疑的流量。

由于基于签名的检测技术受到攻击者不断变异的攻击方式的影响，常常不能够
有效地检测出新型攻击，因此基于行为的检测技术逐渐成为了网络异常检测的主流。

二、SVM模型在网络异常检测中的应用
SVM是一种利用统计学习理论来进行分类和回归分析的方法，它的核心思想
是寻找一个超平面，将不同类别的数据进行分隔。

SVM模型在网络异常检测中的
应用是基于对正常网络流量的建模，利用已知的正常流量模型对新的流量进行分类，当分类出的流量不属于正常模型时，就认为是异常流量。

SVM模型在网络异常检测中的应用主要有以下步骤：
1. 数据采集和预处理：首先需要收集网络中的流量数据，然后进行简单的预处
理工作，如去除重复数据和异常数据等。

2. 特征提取：将原始的网络流量数据转化为有用的特征，在这一步骤中可以利
用统计分析、时间序列分析、频域分析和周期分析等方法。

3. 模型训练：使用已知的正常流量数据进行模型训练，获得正常流量的模型。

在训练时，可以根据不同的特征选取不同的核函数来进行模型的训练。

4. 流量分类：将新的流量数据带入模型中进行分类。

如果分类器输出的结果表
明新的流量属于正常流量，就可以认为这个流量是正常的；如果分类器输出的结果表明这个流量不属于正常流量，就可以认为这个流量是异常的。

5. 异常检测：当新的流量被判定为异常流量时，就需要向系统管理员发出警报，并对异常流量进行进一步的分析和识别。

三、SVM模型在网络异常检测中的优势
相对于其他的网络异常检测方法，SVM模型在网络异常检测中有以下几个优势：
1. 高精度：SVM模型能够提供更高的精度，较少出现漏报和误报的情况。

2. 可适应性：SVM模型不需要事先知道攻击者的签名，能够自适应地适应新
的攻击方式。

3. 可靠性：SVM模型能够在大型高精度的数据集上进行训练，对网络流量的
变化具有较强的容忍度和可靠性。

4. 扩展性：由于SVM模型利用核函数对数据进行映射到高维空间，因此可以
处理高维数据。

总之，SVM模型在网络异常检测中表现突出，在现代互联网环境下应用广泛，成为了网络安全领域不可缺少的技术之一。

当然，SVM模型在网络异常检测中也
存在一些不足，例如需要耗费较高的计算资源进行模型训练和分类，因此在实际应用中需要进行权衡。