一种改进的SVM算法在入侵检测中的应用

SVM在网络流量异常检测中的应用研究

ｔｔｅｅｏｋｔａｃｎｏａｙｅｅｔｎｓｔｍｉｉｔｏｕｅ，ａｄｎｔｏｋａｎｏａｉｒｉｎｄｔｃｉｎｍｏｅｂｓｄｏＳｏｈｎｔｒｒｆａｍｌｄｔｃｉｙｓｅｗｉｏｓｎｒｄｃｄｎａｅｗｒｂｒｌｎｔｏｅｅｔｍｕｓｏｄｌａｅｎＶＭｉｓ
Ａｂｓｒｃ：Ｗｉｈｔｅｒｐｄｄｖｌｐｎｏｔｅａｐｉａｉｎａｄｅｈｏｏｙｏｃｍｐｔｒｅｗｏｋｍｏｅａｄｔａｔｔｈａｉｅｅｏｍｅｔｆｈｐｌｃｔｎｔｃｎｌｇｆｏｕｅｎｔｒ，ｏｒｎｍｏｅｅｐｌａｅｒｐｏｅｒ
Hale Waihona Puke Ｏ引言１支持向量机技术
支持向量机的理论基础来自于Ｖｐｉ等人１９年提出的ａｎｋ９５近年来，网络入侵检测技术得到了迅速的发展ｎ但由于，是统计学习理论中最年轻的内容，也是最实用网络入侵手法的复杂性和多样性，至今仍无法确定入侵行为与统计学习理论，的部分。ＳＭ的核心思想是同时控制经验风险和分类器的容Ｖ网络数据特征之间确定的函数关系。大量应用研究都试图对
Ｘｉｅｉｎ，ＹａｇＨａｂｅＸｕｌａｎｉｏ
（．ＮｎｉｇＩｓｔｔｏｅｈｏｏｙａｇｉｎｓ１１７ｈｔ；２ＪａｊｎｔｕｅｆＴｃｎｌ，Ｎ￣ｎ，Ｊａｇｕ２１６，Ｃｉａ．ＮａｊｎｎｔｕｅｏｎｕｔｅｈｏｏｙｎｉｇｔｎｉｇＩｉｔｆＩｄｓｒＴｃｎｌ）ｓｔｙｇ

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

基于中间分类超平面的SVM入侵检测

关健词：中间分类超平面；样本缩减；潜在支持向量；支持向量机；入侵检测
ＳＶＭｎｒｓｏｔｃｉｎＢａｅｎＭｉｄｅＣｌｓｉｃｔｏｐｒｌｎＩｔｕｉｎＤｅｅｔｓｄｏｄｌａｓｆａｉｎＨｙｅｐａｅｏｉ
定义１类间簇中心距离矩阵）若正负类样本的聚类簇（中心数目分别为，，则称矩阵Ｄ＝ｄ）０ｉ＋｛ｏ，＜ ≤ｃ，
０＜
．
而这种构造方法将各个聚类中心同等对待，并未考虑各簇中心重要度，因此，会降低中间分类超平面与最优分类超平面
的相似度。本文将每一聚类中心边界面接近度因子以及所包含样本数目两因素作为簇中心重要度，ＳＭ二次式改进，对Ｖ生成以样本重要性为权值的ＳＭ。并用簇中心对其训练，Ｖ构
ｄｔｃｉｎｅｅｔｏ
ＤｏＩ１．９９．ｓ．００３２．１．．９：０３６０ｉｎ１０ —４８２１１０ｓ０６３
１概述
针对支持向量机（ｕｐｒＶｃｏｃｉｅＳＭ）］ＳｐｏｔｅｔｒＭａｈｎ，Ｖｉ在大规１
排序后的负类簇中心排序前在距离矩阵中的下标。
定义３簇中心的边界面接近度因子）在取得簇中心下标（
矩阵基础上，定义：
＝（－Ｌｎ），ｉ，，ｉｅ／：１２…，
模网络数据入侵检测中训练和检测速度慢、实时性差的问题。文献【】２将无监督聚类算法用于入侵检测ＳＭ训练样本的化Ｖ筒；文献【】ｋ最近邻方法与ｋｍａｓ３将一－ｅｎ算法相结合，ｓＭ实现Ｖ训练样本的缩减。以上聚类支持向量机（ｌｔＶ入侵检ＣｕｅＳＭ）ｓｒ测方法均采用聚类簇中心代替整个训练样本完成ＳＭ训练，Ｖ

无监督学习在网络入侵检测中的应用

无监督学习在网络入侵检测中的应用第一章：引言近年来，随着互联网的快速发展，网络入侵事件屡屡发生，给个人和组织的信息安全带来了巨大威胁。

传统的网络入侵检测方法主要采用基于规则和签名的方法，需要人工定义规则或者特征，但由于网络入侵手段不断演变，这种方法已经无法满足对新型网络入侵的检测需求。

因此，无监督学习作为一种无需人工标注数据的网络入侵检测方法受到越来越多的关注。

本文将探讨无监督学习在网络入侵检测中的应用。

第二章：无监督学习概述2.1 无监督学习的概念无监督学习是机器学习的一种重要分支，与监督学习和强化学习相对。

无监督学习是指模型根据输入数据的统计特征和结构，自主发现数据中的规律和模式，而无需人工标注的过程。

常见的无监督学习方法包括聚类、降维和异常检测等。

由于无监督学习不需要依赖人工标注的数据，因此具有更好的适应性和泛化性。

2.2 无监督学习算法介绍2.2.1 聚类算法聚类算法是无监督学习中最常用的方法之一，它将数据集划分为多个簇，使得同一簇内的数据相似度较高，而不同簇之间的数据相似度较低。

常见的聚类算法包括K-means、层次聚类和DBSCAN等。

聚类算法可以帮助发现网络入侵行为中的潜在模式。

2.2.2 降维算法降维算法是将高维数据映射到低维空间的方法，可以帮助减少数据维度以提高计算效率，并去除不重要的特征。

常用的降维算法有主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）等。

降维算法可以帮助将复杂的网络入侵数据转化为可以更好理解和处理的低维空间。

2.2.3 异常检测算法异常检测算法是通过建立一个正常模型，检测输入数据中的异常样本。

常见的异常检测算法有孤立森林和One-class SVM等。

异常检测算法可以帮助发现网络入侵中的不符合正常行为模式的异常行为。

第三章：网络入侵检测概述3.1 网络入侵概念网络入侵是指未经授权的第三方，通过利用系统漏洞或其他手段，窃取或破坏计算机系统中的数据和资源。

网络入侵行为可以由个人、组织或者恶意软件执行。

基于CPSO-LSSVM的网络入侵检测

型。将网络特征和ＬＳＳＶＭ参数编码成二进制粒子，根据网络入侵检测正确率和特征子集维数权值构造粒子群目标函数。通过粒子群找到最优特征子集和ＬＳＳＶＭ参数，同时引入混沌机制保证粒子群的多样性，防止早熟现象的出现，从而建立最优网络入侵检测模型。采用ＫＤＤ９９数据集进行性能测试，结果表明，该模型不仅能获得最优特征子集和ＬＳＳＶＭ参数，而且提高了入侵检测速度和正确率，降低了入侵检测误报率和漏报率。
［ＡｂｓｔｒａｃｔｌＩｎｏｒｄｅｒｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｎｅｔｗｏｒｋｉｎｔｒｕｓｉｏｎｄｅｔｅｃｔｉｏｎｅｆｅｃｔ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｕｔｓｆｏｒｗａｒｄａｎｅｔｗｏｒｋｉｎｔｒｕｓｉｏｎｄｅｔｅｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌｂａｓｅｄ
关健词：入侵检测；混沌粒子群优化算法；最小二乘支持向量机；联合优化；特征选择；混沌机制
ＮｅｔｗｏｒｋＩｎｔｒｕｓｉｏｎＤｅｔｅｃｔｉｏｎＢａｓｅｄ０ｎＣＰＳｏ．ＬＳＳＶＭ
ＬＩＵＭｉｎｇ－ｚｈｅｎ（ＣｅｎｔｅｒｏｆＥｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ，ＨｕｎａｎＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＥｃｏｎｏｍｉｃｓＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈａｎｇｓｈａ４１０２０５，Ｃｈｉｎａ）

一种基于SVM和BP神经网络的入侵检测方法

摘
要：章提出一种基于支持向量机和Ｂ文Ｐ神经网络的入侵检测模型，设计了一个基于该模型的入侵检测系统。
并深入探讨了其中的关键技术问题和解决方法。最后采用标准ＤＳ攻击数据集对文中设计的系统进行了测试评Ｏ
估，实验结果和Ｂ将Ｐ神经网络方法进行了比较，实验证明该方法的检测率优于Ｂ神经网络方法。Ｐ
关键词：入侵检测；统计学习理论；支持向量机；神经网络；特征变换中图分类号：Ｐ７Ｔ２３
１问题的引出
由于网络攻击手段的多元化、复杂化、智能化，单纯依靠传统的操作系统加固技术和防火墙隔离技术等静态防御已经难以胜任网络安全的需要。入侵检测（ｎｕｉｅｃｏ）ＩｒｓｎＤｔｔｎ技术作为主动防御的第一ｔｏｅｉ步，是保障信息安全不可缺少的技术之一，它成为近
和识别。本文提出的方法将支持向量机的推广能力和神经网络的学习能力巧妙的结合利用起来。
第２期ｌ
隽宗斌：一种基于ＳＭ和Ｂ神经网络的入侵检测方法ＶＰ
ｋｘ）ｔｈｖｘ’ ）ｃ（，＝ａ［（ ‘ ＋］ ‘ ｎ
３２Ｂ．Ｐ神经网络
空间不是线性可分问题转化为高维空间线性可分问
园
题，Ｊ但是支持向量机内积函数的选取存在很大的随机性和主观性。本文提出基于支持向量机的】非线性特征变换方法。对入侵的初始特征进行特征变换，将变换后的特征送人ＢＰ神经网络进行学习
图１成了它推广能力比较差的特点。２０世纪９０年代，在统计学习

大数据分析技术在网络入侵检测中的应用研究

大数据分析技术在网络入侵检测中的应用研究随着互联网的迅速发展和智能设备的广泛应用，网络入侵事件越来越频繁和复杂，给个人、企业和国家的网络安全带来了严重的威胁。

为了有效防御和应对网络入侵，大数据分析技术被广泛运用于网络入侵检测领域。

本文将探讨大数据分析技术在网络入侵检测中的重要应用，并分析其优势和挑战。

1. 大数据分析技术在网络入侵检测中的意义网络入侵是指未经授权或欺骗手段侵犯计算机设备、网络系统的行为。

传统的入侵检测系统往往基于特征匹配和规则引擎，但无法应对日益增加的新型入侵。

而大数据分析技术通过收集和分析海量的网络数据流量、日志信息和用户行为，能够从多个维度全面了解网络流量，精确识别可疑的入侵行为，提高入侵检测的准确性和效率。

2. 大数据分析技术在网络入侵检测中的关键技术（1）数据收集和存储：大数据分析需要收集和存储大量的网络数据，包括网络流量、日志信息、用户行为等。

传统的数据存储方法难以应对海量数据的存储和管理，因此需要采用分布式存储和云计算等技术来满足数据的高效处理和存储需求。

（2）数据预处理：大数据分析的第一步就是对原始数据进行预处理，包括数据清洗、去噪和特征提取等，以提高后续分析的效果。

对于网络入侵检测来说，需要识别和过滤掉正常网络流量，并提取出与入侵行为相关的特征信息。

（3）数据挖掘和机器学习：大数据分析技术利用数据挖掘和机器学习算法来分析网络数据，发现入侵行为的模式和规律。

通过构建入侵检测模型和训练分类器，可以实现自动化的入侵检测和事件响应。

常用的算法包括支持向量机(SVM)、决策树、随机森林等。

（4）实时监测和响应：网络入侵检测需要及时发现和响应入侵行为，因此大数据分析技术需要具备实时监测和响应能力。

实时监测利用流量分析和流量特征提取等方法，可以实时分析网络流量并发现异常行为；而实时响应则需要快速调整防御策略或封锁威胁源，以减少损失并保护网络安全。

3. 大数据分析技术在网络入侵检测中的优势（1）全面性和准确性：大数据分析技术可以从各个维度全面分析网络流量，通过比对异常行为与正常行为的差异，提高入侵检测的准确性。

一种改进的SVM决策树及在遥感分类中的应用

１经典的ＳＭ多类分类方法Ｖ
１一对一（ｎ．ｇｉｔｎ））ｏｅａａｓｏｅｎ— 该方法在每两类样本间
收稿日期：２１－７１；修回日期：２１一９００１０ — ３０１Ｏ－３
基金项目：辽宁省科技计划资助项目（０００００２１４１１）
ｒ＝， ∑ｄ，）（Ｃ
１
・ｌ４１７・
（）２
ｒ，一１ｔ
２基于遗传算法和Ｋ近邻的ＳＶＭ决策树分类方法
传统的ＳＭ决策树采用固定树结构，Ｖ而且包括根节点在内各个节点的选择具有随意性，而使得分类性能具有不确定从性。为构造分类性能良好的决策树，可以考虑将容易分的类先分离出来，然后再分不容易分的类，样就能够使可能出现的这错分尽可能远离树根。本文在ＳＭ决策树的训练过程中，Ｖ以
ｄｉ１．９９ｊｉｎ１０ —６５２１．３０５ｏ：０３６／．ｓ．０１３９．０２０．９ｓ
ＩｒｖｄＳｍｐｏｅＶＭ Байду номын сангаас ｉｉｎ—ｒｅａｄｉｓａｐｉａｉｎｉｅｔｅｓｎｌｓｉｃｔｏｄｃｓｏｔｅｎｔｐｌｔｏｎｒｍｏｅｓｎｉｇｃａｓｆａｉｎｃｉ
相关的分类器个数为ｋ一１。预测未知样本时，每个分类器都
对其类别进行判断，为相应的类别投上一票，并最后得票最多的类别即作为该未知样本的类别。２一对多（ｎ—ｇｉｓｒｓ））ｏｅａａｔｅｔｎ— 该方法依次用一个ＳＭＶ分类器将每一类与其他类别区分开，共得到个分类器。预测未知样本时，将样本归类于具有最大决策函数值的那类。

一种改进的FLS-SVM分类辨识模型及其应用

一种改进的FLS-SVM分类辨识模型及其应用左红艳;王涛生【摘要】A classification and identification model was developed based on improved fuzzy least squares support vector machines(FLS-SVM),in which the fuzzy membership function was set by using triangle function method and its parameters were optimized by an adaptive mutative scale chaos immune algorithm,and an improved fuzzy least squares support vector machines(IFLS-SVM) was constructed.The simulation experiments were conducted on three benchmarking datasets such as Ripley datasets,MONK datasets and PIMA datasets for testing the generalization performance of the classification and identification model,signals from underground metal mines stope wall rock and international trade data in China were diagnosed by the IFLS-SVM classification and identification model.The results show that compared with LS-SVM classification identification model and FLS-SVM classification identification model,the IFLS-SVM classification identification model is valid for improving the analysis accuracy of the data with noises or outliers and IFLS-SVM classification identification model has small relative error.%采用三角形函数隶属度法确定模糊最小二乘支持向量机(fuzzy least squares support vector machine,FLS-SVM)输入参数隶属度,采用自适应变尺度混沌免疫算法优化FLS-SVM的参数,从而构建改进模糊最小二乘支持向量机(improved fuzzy least squares support vector machines,IFLS-SVM)分类辨识模型,用Ripley数据集、MONK数据集和PIMA数据集进行仿真实验,并用于地下金属矿山采场信号分类辨识与中国国际贸易安全分类辨识.研究结果表明:与LS-SVM分类辨识模型和FLS-SVM分类辨识模型相比,IFLS-SVM分类辨识模型能有效提高带噪声点和异常点数据集的分类精度,且分类辨识精度相对误差较小.【期刊名称】《中南大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2017(048)008【总页数】8页(P2097-2104)【关键词】混沌免疫算法;模糊最小二乘支持向量机;分类辨识【作者】左红艳;王涛生【作者单位】中南大学资源与安全工程学院,湖南长沙,410083;湖南涉外经济学院商学院,湖南长沙,410205;湖南涉外经济学院商学院,湖南长沙,410205【正文语种】中文【中图分类】TP183对于小样本条件下的高维模式分类辨识和非线性回归问题，建立在统计学习理论的VC维理论和结构风险最小原理基础上的支持向量机(support vector machine，SVM)[1−3]比神经网络分类、决策树分类和模糊分类具有更多的优势，它可以根据有限的样本信息在模型的复杂性和学习能力之间寻求最佳折中，以求获得最强的推广能力，但其抗噪声能力弱，过拟合和多类分类精度低等，这成为制约其广泛应用于模式识别、信号分类处理和时间序列预测等领域[4−7]的瓶颈。

基于深度学习的网络入侵检测与防御技术

基于深度学习的网络入侵检测与防御技术在当前网络安全威胁不断增加的背景下，网络入侵已经成为一个不容忽视的问题。

为了保护网络系统的安全，人们研发出了多种入侵检测与防御技术。

而在这些技术中，基于深度学习的网络入侵检测与防御技术。

本文将详细介绍该技术的原理、方法和应用。

1. 深度学习在网络安全中的应用深度学习作为一种机器学习的方法，可通过模仿人脑神经系统的工作方式来进行数据处理和模式识别。

近年来，深度学习在诸多领域取得了显著的突破，包括语音识别、图像处理和自然语言处理等。

在网络安全领域，深度学习也展现出了巨大的潜力。

其通过对网络数据进行深层次的特征学习和模式识别，能够更准确地检测和防御各类网络入侵行为。

2. 基于深度学习的网络入侵检测技术基于深度学习的网络入侵检测技术主要分为两个步骤：特征学习和入侵检测。

特征学习阶段利用深度神经网络从原始网络数据中提取有用的特征。

在网络入侵检测中，通常采用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等网络结构来实现特征学习。

这些网络结构能够自动地学习网络数据的空间和时间关系，提取出更具辨识度的特征。

入侵检测阶段，基于深度学习的网络入侵检测技术将学习到的特征传入分类器进行分类。

分类器可以是支持向量机（SVM）或者多层感知器（MLP）等。

通过训练数据集的标记信息，深度学习网络可以不断调整参数，提高入侵检测的准确性和鲁棒性。

3. 基于深度学习的网络入侵防御技术网络入侵防御是指通过技术手段保护网络系统免受恶意攻击和入侵行为的侵害。

基于深度学习的网络入侵防御技术主要包括入侵行为预测和入侵行为响应两个方面。

入侵行为预测是指通过分析网络数据和用户行为，预测潜在的入侵行为。

基于深度学习的网络入侵行为预测技术通过学习网络数据的模式和规律，能够较早地发现和预测入侵行为的发生。

这种预测能力可以帮助网络管理员及时采取相应的防御措施，保护网络的安全。

入侵行为响应是指在发现入侵行为后，通过技术手段对入侵者进行应对和阻止。

基于TSVM分类的网络入侵检测方法

李洋，方兴 ‘ 滨 ‘郭莉 2 ‘
‘中国科学院计算技术研究所北京 100080 ( ) 2( 中国科学院研究生院北京 100049)
(liy ng uper@163 . c ) s s m o
N e t W0 r k I l t r l Si 0 n D e t e Ct i 0 n B a Se d 0 l T S V M C l a SSi f Ca t i0 l S Ch e m e l
in t r us ion d e t e c t io n h a s b e e n a n
anomalies wit h high detection rate ，l w false 卯sitives even under the circumstance of lacking adequate o attack data f r training . ExPerimental results on the well一 o known KDD Cup l 999 dataset dem nstrate t hat o the pr Posed method is r bust and more ef ective than the state一 the一 intrusion detection method . o o f of一 art
户的正常轮廓，检测人侵活动时，异常检测程序产生
测和异常检测〔. 误用检测是建立在使用某种模式 ’ 〕
收稿日期 : 2007一一 03 05
基金项目: 国家自然科学基金项目(60573 34) ; 国家“ 1 二四二” 信息安全计划基金项目(20 5C 9 0 3 )
计算机研究与发展
Jour al of C冶 n nlput er Re e rch and Developme t s a n

基于HT-SVM的协同网络入侵检测

的数据包并对它做出相应的处理，比如中断连接、发
收稿日期：００１ — ０２１ — １１．
基金项目：西省教育厅专项科研计划资助项目（９Ｋ４４．陕ＯＪ２）作者简介：红乐（９９），教；究方向：据挖掘、侵杜１７一男助研数入
第１２卷第６期
２１０１年１２月
解放军理工大学学报（自然科学版）
ＪｕａｏＰＡＵｉｒｔｃｎｅｎｅｈｏｇＮｔａＳｉｃＥｉｏ）ｏｒｌｆＬｎｅｓｙｏＳｉｃａｄＴｃｎｌｙ（ａｒｃｎｅｄｉｎｖｉｆｅｏｕｌｅｔｎ
处理、性选择及格式转换等工作，属因为聚类根据距
设计并实现了一种高性能分布式入侵检测系统，它
通过被动监听方式实时检测网络攻击，大提高系大
离进行计算，并且数据维数必须相同，以要提取有所
统实时数据处理能力。文献［￣６］－４－中对网络数据分流，少单个检测代理的负载，减通过聚类算法减少支持向量数量（也就是减少决策时间）通过增量学习，提高检测代理的自适应性，很大程度上也提高入在侵检测系统处理数据的能力。
入侵检测被看作网络安全的第二道防线。入侵
出报警信号等。针对当前网络规模大、构复杂、结速度高等特点，何提高检测系统处理数据能力、少如减丢包现象、提高检测准确率是当前入侵检测系统亟待解决的问题。许多专家学者也做了相关的研究，

改进的SVM分类器在人脸检测算法中韵研究

１引言
本文在ＡｄａＢｏｏｓｔ检测的基础上，加入级联形式的ＳＶＭ检测器，利用ＳＶＭ的全局最优性，通过对核函数的调节作用，对ＡｄａＢｏｏｓｔ检测结果进行二次检测。这种组合式的分类器结构，实现了两种方法的优势互补，既减少了ＡｄａＢｏｏｓｔ算法本身固有的误检，又避免了用ＳＶＭ进的ＳＶＭ分类器在人脸检测‘ 算法中韵研究
黄珍１。２李明１邢玉娟２曹晓丽２（１．兰州理工大学计算机与通信学院甘肃兰州７３００００；２．甘肃联合大学电子信息工程学院甘肃兰州７３００００）
２ＡｄａＢｏｏｓｔ算法介绍
Ｐａｕ１Ｖｉ０１ａ和ＭｉＣｈａｅｌＪｏｎｅＳ［２］在２００１年提出了基于ＡｄａＢｏｏｓｔ分类学习算法的人脸检测方法。ＡｄａＢｏｏｓｔ算法的核心思想是在大量的特征集中选择很小的一部分关键的视觉特征，从而产生一个有效的分类器。它利用大量的分类能力一般的弱分类器（ｗｅｅｋＣｌａｓｓｉｆｉｅｒ）通过一定的方法叠加（Ｂｏｏｓｔ）起来，构成分类能力很强的强分类器，再把叠加得到的强分类器串联成为级联分类器（ＣｌａｓＳｉｆｉｅｒＣａｓｃａｄｅ）来完成整个图像的搜索检测。串联的级数根据检测系统对检测速度和错误率的具体要求。这种通过级联的方式得到的复杂分类器可以把图像中的背景区域快速排除掉而把计算时间花费在更有可能成为目标（人脸）的区域上。ＡｄａＢｏｏｓｔ算法中不同的训练集是通过调整每个样本对应的权重来实现的开始时，每个样本对应的权重是相同的，即其中Ｎ为样本的个数，在此样本分布下训练出一个弱分类器。对于分类错误的样本，加大其对应的权重。而对于分类正确的样本，则降低其权重，这样分类错误的样本就被突显出来，从而得到一个新的样本分布。在新的样本分布下，再次对弱分类器进行训练，得到弱分类器。依次类推，经过Ｔ次循环，得到Ｔ个弱分类器，再把这Ｔ个弱分类器按一定的权重叠加（Ｂｏｏｓｔ）起来，得到最终想要的强分类器。由于利用ＡｄａＢｏｏｓｔ算法构造的分类器的精度和差异性互为矛盾，只有当精度和差异性达到平衡时ＡｄａＢｏｏｓｔ才能表现出较好的性能。但这一问题仍没有一个有效的解决措施。

基于人工智能的网络入侵检测与防御研究

基于人工智能的网络入侵检测与防御研究作者：丁宝星来源：《中国信息化》2023年第11期本研究专注于基于人工智能的网络入侵检测与防御方法，以迎接不断升级的网络安全威胁。

运用迁移学习和开放集识别等技术，实现显著突破。

首先，通过迁移学习构建分类模型，解决新数据标签缺失和分布差异，跨数据集迁移提升检测准确率。

其次，引入极值理论，OpenCNN模型实现未知攻击检测，在CICIDS2017和CTU数据集达到98.72%准确率。

同时，针对标签数据稀缺，基于主动半监督学习选择和标注未标样本，优化模型性能。

研究发现，该方法在CTU和CICIDS2017数据集上效果显著。

尽管人工智能在网络入侵检测中关键，但需解决数据匮乏和可解释性等挑战。

（一）背景和动机在数字化时代，互联网已成为全球信息交流、商业和社交的核心平台。

然而，网络入侵与攻击的复杂程度与频率日益上升，给个人、企业和国家带来严重安全威胁。

传统网络安全手段难以抵御智能攻击，因此，基于人工智能的网络入侵检测与防御显得迫切。

本研究旨在探索如何运用机器学习和深度学习等先进技术，提升网络入侵检测与防御水平，建立更智能、准确和适应性强的安全体系。

通过这些技术，我们有望及时识别并阻止复杂入侵行为，从而保护用户隐私和信息资产的安全。

（二）研究目的与意义本研究旨在利用人工智能技术，增强网络入侵检测与防御的智能性和效率，以迎接不断进化的网络安全威胁。

通过机器学习和深度学习技术，提高入侵检测准确性，识别潜在网络威胁；通过实时数据分析，实现即时响应新型入侵行为，增强网络防御能力；同时促进网络安全技术创新，提升整体网络安全水平。

旨在构建坚固网络安全体系，维护数字领域的稳定与保障。

（三）研究内容与结构本研究包含以下主要部分：回顾传统入侵检测方法，介绍机器学习与深度学习在网络安全的应用，研究基于机器学习的入侵检测模型，探讨深度学习模型构建与优化，探索自适应防御和智能代理系统在网络入侵防御中的应用，描述实验设置与数据集，展示人工智能方法在实验和实际应用中的性能。

基于智能视频监控的入侵危险区域算法研究

基于智能视频监控的入侵危险区域算法研究白羽【摘要】采用HOG(梯度方向直方图)+SVM(支持向量机)的方法,对视频图像中的煤矿井下人员进行了检测,以判断被检测人员是否入侵危险区域,并提出了一种新的判断点是否在多边形内部的方法,大大减少了算法的复杂度,提高了对煤矿井下人员安全保障的能力.【期刊名称】《科技创新与生产力》【年(卷),期】2014(000)011【总页数】4页(P45-47,49)【关键词】智能视频监控;入侵检测;安全保障【作者】白羽【作者单位】山西省科技情报研究所,山西太原030001【正文语种】中文【中图分类】TP391随着我国对煤炭资源消费需求的增加，煤矿的开采速度加快。

相应地，因开采煤矿而造成的煤矿工人死亡人数也很高，占世界煤矿死亡人数的79%，我国煤矿的安全生产形势严峻。

国家政府部门更是对煤矿的安全生产问题高度重视，强化煤矿的安全管理，煤矿的安全事故发生率已经显著下降。

但煤矿的事故发生率，同比其他工业产业，仍居高不下，与国外的差距也很大。

煤矿的安全生产已经成为我国急需解决的问题之一。

因此，提出一种更好的方法来保障井下人员安全将具有重要的理论意义和实践意义。

本文将详细介绍煤矿井下人员入侵危险区域的检测与判断所使用的方法。

对运动目标检测的方法有很多，常用的有相邻帧差法、光流法、背景减除法及HOG+SVM法。

1.1 相邻帧差法相邻帧差法是通过对连续两帧中相同位置的像素点相减得到一个差值，设定阈值并与差值进行对比[1]。

但该方法不能完全提取相关的像素点，得到的像素点不是完整的背景，有时又会在运动目标的内部产生空洞现象，对后续的分析产生不利影响。

1.2 光流法光流法是使用运动目标的流矢量随着时间变化的特性来进行检测，使用光流信息场可以得到运动目标的完整运动目标信息。

但是，对光流的计算需要有专门的硬件设备且算法过于复杂耗时，很难实现对视频的实时监控。

1.3 背景减除法背景减除法是在确定了场景的静态背景后再使用要检测的当前帧与背景帧相减，得到前景目标，该方法简单易用备受青睐[2]。