本文關(guān)鍵詞：基于維數(shù)消減與SVM參數(shù)優(yōu)化的入侵檢測(cè)算法研究

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【摘要】：隨著網(wǎng)絡(luò)攻擊技術(shù)和手段的日益突出,入侵檢測(cè)系統(tǒng)逐漸引起諸多學(xué)者的關(guān)注,成為了當(dāng)前研究網(wǎng)絡(luò)安全方面的重要課題。在眾多的入侵檢測(cè)方法中,研究人員發(fā)現(xiàn)將支持向量機(jī)SVM(Support Vector Machine)方法應(yīng)用到入侵檢測(cè)領(lǐng)域存在諸多優(yōu)勢(shì),而且對(duì)基于SVM的入侵檢測(cè)方法進(jìn)行研究也有著非常重要的意義。本文從入侵檢測(cè)數(shù)據(jù)的維數(shù)消減、SVM的參數(shù)優(yōu)化和入侵檢測(cè)模型的構(gòu)建三方面入手,對(duì)基于SVM的入侵檢測(cè)算法的性能進(jìn)行深入研究。首先,本文闡述了用于維數(shù)消減的核主成分分析算法,并分析了懲罰參數(shù)和核函數(shù)參數(shù)對(duì)SVM分類性能所帶來(lái)的影響,同時(shí)說(shuō)明了利用粒子群算法進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化的背景與思想。其次,針對(duì)入侵?jǐn)?shù)據(jù)集的高維數(shù)問(wèn)題,提出一種基于ReliefF和樣本篩選的核主成分分析算法。該算法利用ReliefF算法進(jìn)行特征選擇,并對(duì)特征選擇后的樣本分組執(zhí)行核主成分分析算法,從執(zhí)行結(jié)果中,挑選前兩個(gè)主成分對(duì)樣本進(jìn)行篩選過(guò)濾,并對(duì)篩選后的樣本再次執(zhí)行核主成分分析算法,進(jìn)而提取最終的主成分。再次,針對(duì)SVM參數(shù)對(duì)分類性能的影響問(wèn)題,提出一種基于速度和位移同步優(yōu)化的粒子群優(yōu)化算法。該算法在粒子種群模型分類的基礎(chǔ)上,通過(guò)引入粒子進(jìn)化度和聚合度兩個(gè)變量來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)慣性權(quán)重、學(xué)習(xí)因子和時(shí)間因子的動(dòng)態(tài)調(diào)整,以達(dá)到優(yōu)化粒子速度和位移的目的,使算法很快地找到最優(yōu)的SVM參數(shù)。最后,在驗(yàn)證了上述提出的兩種改進(jìn)算法的有效性的基礎(chǔ)上,本文重新構(gòu)建一種新的基于SVM的入侵檢測(cè)模型,并將該模型與其它入侵檢測(cè)模型在MATLAB環(huán)境下進(jìn)行性能比較。
【關(guān)鍵詞】：入侵檢測(cè) 支持向量機(jī) 維數(shù)消減 參數(shù)優(yōu)化 核主成分分析 粒子群優(yōu)化算法
【學(xué)位授予單位】：燕山大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP18;TP393.08
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 緒論10-16
• 1.1 研究背景和意義10-11
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-13
• 1.2.1 入侵檢測(cè)方法研究現(xiàn)狀11-12
• 1.2.2 維數(shù)消減方法研究現(xiàn)狀12
• 1.2.3 SVM參數(shù)優(yōu)化研究現(xiàn)狀12-13
• 1.3 本文研究?jī)?nèi)容13-14
• 1.4 本文組織結(jié)構(gòu)14-16
• 第2章 維數(shù)消減與SVM參數(shù)優(yōu)化方法16-21
• 2.1 核主成分分析算法實(shí)現(xiàn)維數(shù)消減的思想16-17
• 2.2 SVM與粒子群優(yōu)化算法17-20
• 2.2.1 SVM的原理18-19
• 2.2.2 SVM參數(shù)對(duì)分類性能的影響19-20
• 2.2.3 粒子群算法進(jìn)行優(yōu)化的思想20
• 2.3 本章小結(jié)20-21
• 第3章 一種改進(jìn)核主成分分析算法的維數(shù)消減方法21-35
• 3.1 引言21
• 3.2 入侵?jǐn)?shù)據(jù)的高維性與規(guī)模性分析21-23
• 3.3 基于Relief F和樣本篩選的核主成分分析算法RFSS-KPCA23-30
• 3.3.1 Relief F算法思想23-24
• 3.3.2 改進(jìn)的樣本篩選方法24-26
• 3.3.3 RFSS-KPCA算法設(shè)計(jì)26-30
• 3.4 RFSS-KPCA算法實(shí)現(xiàn)維數(shù)消減的實(shí)驗(yàn)分析30-34
• 3.4.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境與數(shù)據(jù)30
• 3.4.2 實(shí)驗(yàn)過(guò)程分析30-33
• 3.4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比33-34
• 3.5 本章小結(jié)34-35
• 第4章 一種改進(jìn)粒子群算法的SVM參數(shù)優(yōu)化方法35-50
• 4.1 引言35
• 4.2 影響粒子速度和位移的因素分析35-37
• 4.3 基于速度和位移同步優(yōu)化的粒子群算法VDSPSO37-45
• 4.3.1 粒子種群的模型劃分37-39
• 4.3.2 對(duì)粒子速度的優(yōu)化39-41
• 4.3.3 對(duì)粒子位移的優(yōu)化41-42
• 4.3.4 適應(yīng)度函數(shù)選取42
• 4.3.5 VDSPSO算法設(shè)計(jì)42-45
• 4.4 VDSPSO算法實(shí)現(xiàn)SVM參數(shù)優(yōu)化的實(shí)驗(yàn)分析45-48
• 4.4.1 實(shí)驗(yàn)過(guò)程分析46
• 4.4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比46-48
• 4.5 本章小結(jié)48-50
• 第5章 入侵檢測(cè)模型的構(gòu)建與驗(yàn)證50-56
• 5.1 建立RFSS-KPCA-VDSPSO-SVM入侵檢測(cè)模型50-54
• 5.1.1 入侵?jǐn)?shù)據(jù)集預(yù)處理階段50-52
• 5.1.2 改進(jìn)的維數(shù)消減階段52-53
• 5.1.3 改進(jìn)的參數(shù)優(yōu)化階段53
• 5.1.4 SVM訓(xùn)練與入侵分類預(yù)測(cè)階段53-54
• 5.2 模型的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)與驗(yàn)證結(jié)果54-55
• 5.2.1 評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)54
• 5.2.2 驗(yàn)證結(jié)果54-55
• 5.3 本章小結(jié)55-56
• 結(jié)論56-58
• 參考文獻(xiàn)58-62
• 致謝62

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本文編號(hào)：540980