本文關(guān)鍵詞：基于IPMeans-KELM的入侵檢測算法研究

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【摘要】：目前入侵檢測系統(tǒng)中普遍存在數(shù)據(jù)維度高、數(shù)據(jù)量大、訓(xùn)練難等問題。在入侵檢測系統(tǒng)中應(yīng)用核極限學(xué)習(xí)機(jī)(KELM)算法,使其能夠適應(yīng)大量高維數(shù)據(jù)的訓(xùn)練,且學(xué)習(xí)速度快無需調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的輸入權(quán)值,降低了檢測系統(tǒng)的訓(xùn)練難度。但是由于入侵?jǐn)?shù)據(jù)集的不均衡性、噪音干擾性、分布不均性等,直接影響了KELM的分類性能。因此,針對(duì)入侵?jǐn)?shù)據(jù)處理問題,提出了一種基于IPMeans-KELM的入侵檢測算法。該算法首先利用改進(jìn)的PSO優(yōu)化K-means算法(IPMeans)對(duì)入侵?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行聚類處理,增加相同數(shù)據(jù)類型的聚集度,然后對(duì)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行10-CV分割,將分割的10份數(shù)據(jù)輪流訓(xùn)練KELM分類器,把測試數(shù)據(jù)通過訓(xùn)練好的KELM分類器進(jìn)行測試,輸出分類器檢測率的平均值,如果檢測效果不滿足期望條件,則進(jìn)行循環(huán)處理,直至條件滿足。在Matlab平臺(tái)上進(jìn)行了對(duì)比實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法在有效地提高了入侵檢測率的同時(shí)降低了誤報(bào)率。
【作者單位】： 江蘇科技大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 網(wǎng)絡(luò)入侵 粒子群算法 K均值算法 核極限學(xué)習(xí)機(jī) 折交叉驗(yàn)證
【基金】：國家自然科學(xué)基金(No.61305058) 江蘇省自然科學(xué)基金(No.BK20130471)
【分類號(hào)】：TP393.08;TP18
【正文快照】： 1引言網(wǎng)絡(luò)入侵[1]指未經(jīng)過用戶授權(quán)而對(duì)系統(tǒng)資源進(jìn)行非法操作的行為,隨著近幾年來對(duì)其不斷的深入研究,以機(jī)器學(xué)習(xí)算法為核心的入侵檢測模型成為網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。于秋玲提出的改進(jìn)的NN-SVM算法[2]提高了系統(tǒng)的小樣本學(xué)習(xí)能力,明仲等人提出的并行江蘇科技大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)

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