隨著信息系統(tǒng)的迅速發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵業(yè)務(wù)呈爆炸性增長(zhǎng),由于Internet自身的開放性和系統(tǒng)存在的漏洞使計(jì)算機(jī)系統(tǒng)暴露在網(wǎng)絡(luò)入侵的風(fēng)險(xiǎn)之中,系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境安全越來越引起人們的關(guān)注。入侵檢測(cè)作為一種變被動(dòng)為主動(dòng)攔截的手段,成為了一個(gè)熱門方向。傳統(tǒng)的入侵檢測(cè)主要是基于專家知識(shí)的模式匹配系統(tǒng),在新的入侵檢測(cè)方法的基礎(chǔ)上顯得比較薄弱,為此出現(xiàn)了大量基于機(jī)器學(xué)習(xí)的入侵檢測(cè)技術(shù)。SVM以其對(duì)小樣本,高維度數(shù)據(jù)良好的分類效果脫穎而出。但是它也存在三個(gè)明顯的缺點(diǎn),即在面對(duì)大量數(shù)據(jù)時(shí)訓(xùn)練時(shí)間無法令人滿意,對(duì)數(shù)據(jù)平衡敏感和二分類算法無法適應(yīng)多分類的要求。本文仔細(xì)研究了大量文獻(xiàn)資料和相關(guān)的理論知識(shí),在對(duì)現(xiàn)今國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀有一定了解的基礎(chǔ)上。結(jié)合果蠅算法尋優(yōu)能力強(qiáng)的特點(diǎn)來研究基于果蠅算法的多分類孿生SVM算法,簡(jiǎn)稱FOA-TWSVM算法。該算法的核心思想是:利用果蠅算法根據(jù)正負(fù)類樣本的數(shù)量不同分別調(diào)整TWSVM的兩個(gè)懲罰參數(shù)和核參數(shù),為正負(fù)類樣本訓(xùn)練兩個(gè)分類hyper plane,然后通過OVO TWSVMs方法對(duì)檢測(cè)結(jié)果實(shí)現(xiàn)多分類。為了證明FOA-TWSVM算法的性能,本文在入侵檢測(cè)研究過程中,采用KDDC... 

【文章來源】：大連海事大學(xué)遼寧省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：97 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖１．１組織結(jié)構(gòu)圖?

圖２．１?ＣＩＤＦ流程圖??Ｆｉｇ．?２．１?ＣＩＤＦ?ｆｌｏｗｃｈａｒｔ??

?原事件來源??圖２．１?ＣＩＤＦ流程圖??Ｆｉｇ．?２．１?ＣＩＤＦ?ｆｌｏｗｃｈａｒｔ??收集事件，使要處理的數(shù)據(jù)規(guī)范化，變?yōu)闃?biāo)準(zhǔn)的規(guī)范化格式，這是事件產(chǎn)生??器要負(fù)責(zé)的工作。事件分析器要負(fù)責(zé)的工作是對(duì)事件對(duì)象進(jìn)行判斷，判定是否為??異常行為，將分析獲得的成果通報(bào)給以后的部件。響應(yīng)單元要負(fù)責(zé)的工作是對(duì)警??報(bào)進(jìn)行處理，與字面意思一樣，對(duì)事件分析器分析得到的結(jié)果響應(yīng)，并作出相應(yīng)??的操作措施。當(dāng)檢測(cè)到入侵行為，可以有兩種辦法。一是向用戶告知警報(bào)，讓其??自己對(duì)異�；蛘呷肭诌M(jìn)行處理，二是關(guān)閉應(yīng)用程序進(jìn)程，或者斷開網(wǎng)路鏈接等這??種強(qiáng)硬的措施來應(yīng)對(duì)。最后一個(gè)部件是事件數(shù)據(jù)庫，它要負(fù)責(zé)的工作是對(duì)ＩＤＥ過??程的所有關(guān)鍵數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)。比如：最開始的數(shù)據(jù)日志機(jī)理

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]多分類孿生支持向量機(jī)研究進(jìn)展[J]. 丁世飛,張健,張謝鍇,安悅瑄.  軟件學(xué)報(bào). 2018(01)
[2]計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)在企業(yè)內(nèi)外的探討[J]. 白曉.  電子技術(shù)與軟件工程. 2017(10)
[3]IDS設(shè)備檢測(cè)工具的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J]. 史國(guó)振,張萌,付鵬,蘇铓.  信息網(wǎng)絡(luò)安全. 2016(05)
[4]論信息安全、網(wǎng)絡(luò)安全、網(wǎng)絡(luò)空間安全[J]. 王世偉.  中國(guó)圖書館學(xué)報(bào). 2015(02)
[5]大數(shù)據(jù)時(shí)代的信息安全[J]. 初燎原.  中國(guó)黨政干部論壇. 2015(03)
[6]防火墻的相關(guān)技術(shù)研究[J]. 韓冠男,劉春曉.  電子制作. 2015(02)
[7]遺傳算法同步選擇特征和支持向量機(jī)參數(shù)的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)[J]. 李學(xué)峰.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件. 2014(03)
[8]基于支持向量機(jī)和遺傳算法融合的入侵檢測(cè)[J]. 張飛,張得生.  青島科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2013(05)
[9]加權(quán)條件熵在異常檢測(cè)中的應(yīng)用[J]. 范曉詩,李成海.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究. 2014(01)
[10]支持向量分類機(jī)在入侵檢測(cè)中的應(yīng)用研究[J]. 雷向宇,周萍.  計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2013(11)

碩士論文
[1]大數(shù)據(jù)背景下網(wǎng)絡(luò)信息安全控制機(jī)制與評(píng)價(jià)研究[D]. 董夢(mèng)林.吉林大學(xué) 2016
[2]基于孿生支持向量機(jī)的入侵檢測(cè)及應(yīng)用研究[D]. 李慧芳.太原理工大學(xué) 2015
[3]基于支持向量機(jī)的入侵檢測(cè)系統(tǒng)的研究與仿真[D]. 何俊.北京郵電大學(xué) 2014
[4]孿生支持向量機(jī)及其優(yōu)化方法研究[D]. 于俊釗.中國(guó)礦業(yè)大學(xué) 2014
[5]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的入侵檢測(cè)技術(shù)研究與應(yīng)用[D]. 李晨光.吉林大學(xué) 2013
[6]網(wǎng)絡(luò)攻擊模擬器及其關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 竇文超.天津理工大學(xué) 2011
[7]基于支持向量機(jī)的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)系統(tǒng)研究[D]. 劉潔.中南大學(xué) 2008



本文編號(hào)：2994720