本文關(guān)鍵詞：基于孿生支持向量機(jī)的入侵檢測(cè)及應(yīng)用研究

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【摘要】：入侵檢測(cè)是當(dāng)代計(jì)算機(jī)安全防護(hù)系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)，也是當(dāng)代安全領(lǐng)域的研究熱門。支持向量機(jī)近年來也成為了入侵檢測(cè)領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)，然而傳統(tǒng)支持向量機(jī)在入侵檢測(cè)應(yīng)用方面，，其檢測(cè)精度與訓(xùn)練時(shí)間在處理大量數(shù)據(jù)的時(shí)候，由于受到硬件限制，其效果無法令人滿意。孿生支持向量機(jī)是傳統(tǒng)支持向量機(jī)的改進(jìn)，它降低了算法的計(jì)算復(fù)雜度并減少了訓(xùn)練時(shí)間，為入侵檢測(cè)的發(fā)展提供了一種新的契機(jī)。 本文在分析了經(jīng)典支持向量機(jī)和孿生支持向量機(jī)的核心思想的基礎(chǔ)上，對(duì)孿生支持向量機(jī)的算法進(jìn)行了實(shí)現(xiàn)并進(jìn)行了驗(yàn)證。提出了基于孿生支持向量機(jī)的入侵檢測(cè)模型，并采用孿生支持向量機(jī)方法對(duì)KDDCUP99數(shù)據(jù)集進(jìn)行入侵檢測(cè)驗(yàn)證，結(jié)合實(shí)例進(jìn)行了相關(guān)實(shí)驗(yàn)測(cè)試和結(jié)果數(shù)據(jù)的分析。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法在入侵檢測(cè)領(lǐng)域的可行性和有效性，與傳統(tǒng)支持向量機(jī)相比，孿生支持向量機(jī)在檢測(cè)精度、誤報(bào)率、訓(xùn)練時(shí)間方面的表現(xiàn)均有很大提升，準(zhǔn)確率提高的同時(shí)誤報(bào)率降低且訓(xùn)練時(shí)間減少一半甚至更多，為處理大數(shù)據(jù)的入侵檢測(cè)系統(tǒng)提供了有力支撐，也為云計(jì)算環(huán)境下的移動(dòng)終端入侵檢測(cè)提供了一種有效方案。 基于以上分析，提出了一種基于云環(huán)境的移動(dòng)智能終端入侵檢測(cè)解決方案，將基于孿生支持向量機(jī)的入侵檢測(cè)模型應(yīng)用到此方案當(dāng)中。方案的核心思想是把對(duì)移動(dòng)智能終端的安全檢測(cè)轉(zhuǎn)到云計(jì)算環(huán)境下進(jìn)行，它針對(duì)移動(dòng)智能終端資源受限的情況，對(duì)任務(wù)進(jìn)行了轉(zhuǎn)移，把耗費(fèi)大量計(jì)算能力的入侵檢測(cè)從移動(dòng)智能終端轉(zhuǎn)移到云端，移動(dòng)終端將數(shù)據(jù)發(fā)送給云端，云端對(duì)接收到的數(shù)據(jù)進(jìn)行入侵檢測(cè)。將主要工作轉(zhuǎn)移給云很好地解決了入侵檢測(cè)消耗資源大的問題。之后，利用從移動(dòng)智能終端已采集到的有關(guān)惡意軟件的系統(tǒng)調(diào)用數(shù)據(jù)集進(jìn)行孿生支持向量機(jī)的分類實(shí)驗(yàn)，并驗(yàn)證了此方法是可行的。
【學(xué)位授予單位】：太原理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP181;TP393.08

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本文編號(hào)：1237612