隨著信息系統(tǒng)的迅速發(fā)展,網(wǎng)絡中的關鍵業(yè)務呈爆炸性增長,由于Internet自身的開放性和系統(tǒng)存在的漏洞使計算機系統(tǒng)暴露在網(wǎng)絡入侵的風險之中,系統(tǒng)的網(wǎng)絡環(huán)境安全越來越引起人們的關注。入侵檢測作為一種變被動為主動攔截的手段,成為了一個熱門方向。傳統(tǒng)的入侵檢測主要是基于專家知識的模式匹配系統(tǒng),在新的入侵檢測方法的基礎上顯得比較薄弱,為此出現(xiàn)了大量基于機器學習的入侵檢測技術。SVM以其對小樣本,高維度數(shù)據(jù)良好的分類效果脫穎而出。但是它也存在三個明顯的缺點,即在面對大量數(shù)據(jù)時訓練時間無法令人滿意,對數(shù)據(jù)平衡敏感和二分類算法無法適應多分類的要求。本文仔細研究了大量文獻資料和相關的理論知識,在對現(xiàn)今國內(nèi)外研究現(xiàn)狀有一定了解的基礎上。結合果蠅算法尋優(yōu)能力強的特點來研究基于果蠅算法的多分類孿生SVM算法,簡稱FOA-TWSVM算法。該算法的核心思想是:利用果蠅算法根據(jù)正負類樣本的數(shù)量不同分別調(diào)整TWSVM的兩個懲罰參數(shù)和核參數(shù),為正負類樣本訓練兩個分類hyper plane,然后通過OVO TWSVMs方法對檢測結果實現(xiàn)多分類。為了證明FOA-TWSVM算法的性能,本文在入侵檢測研究過程中,采用KDDC... 

【文章來源】：大連海事大學遼寧省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：97 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖１．１組織結構圖?

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?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)闃藴实囊?guī)范化格式，這是事件產(chǎn)生??器要負責的工作。事件分析器要負責的工作是對事件對象進行判斷，判定是否為??異常行為，將分析獲得的成果通報給以后的部件。響應單元要負責的工作是對警??報進行處理，與字面意思一樣，對事件分析器分析得到的結果響應，并作出相應??的操作措施。當檢測到入侵行為，可以有兩種辦法。一是向用戶告知警報，讓其??自己對異常或者入侵進行處理，二是關閉應用程序進程，或者斷開網(wǎng)路鏈接等這??種強硬的措施來應對。最后一個部件是事件數(shù)據(jù)庫，它要負責的工作是對ＩＤＥ過??程的所有關鍵數(shù)據(jù)進行存儲。比如：最開始的數(shù)據(jù)日志機理

【參考文獻】：
期刊論文
[1]多分類孿生支持向量機研究進展[J]. 丁世飛,張健,張謝鍇,安悅瑄.  軟件學報. 2018(01)
[2]計算機網(wǎng)絡安全技術在企業(yè)內(nèi)外的探討[J]. 白曉.  電子技術與軟件工程. 2017(10)
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[4]論信息安全、網(wǎng)絡安全、網(wǎng)絡空間安全[J]. 王世偉.  中國圖書館學報. 2015(02)
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碩士論文
[1]大數(shù)據(jù)背景下網(wǎng)絡信息安全控制機制與評價研究[D]. 董夢林.吉林大學 2016
[2]基于孿生支持向量機的入侵檢測及應用研究[D]. 李慧芳.太原理工大學 2015
[3]基于支持向量機的入侵檢測系統(tǒng)的研究與仿真[D]. 何俊.北京郵電大學 2014
[4]孿生支持向量機及其優(yōu)化方法研究[D]. 于俊釗.中國礦業(yè)大學 2014
[5]基于神經(jīng)網(wǎng)絡的入侵檢測技術研究與應用[D]. 李晨光.吉林大學 2013
[6]網(wǎng)絡攻擊模擬器及其關鍵技術研究[D]. 竇文超.天津理工大學 2011
[7]基于支持向量機的網(wǎng)絡入侵檢測系統(tǒng)研究[D]. 劉潔.中南大學 2008



本文編號：2994720