采用FA和SVDFRM的SVM入侵检测分类模型

提出了一种新型网络入侵检测分类模型,设计了一个基于支持向量机(SVM)的分类器。采用因子分析法(FA)将行为样本的众多相关网络特征融合成精简的综合特征,实现了对网络监测数据的降维。利用支持向量决策函数排序法(SVDFRM),通过支持决策向量函数得到网络行为的特征贡献率并提取网络行为的重要特征。KDD99数据集测试实验结果表明,提出的分类模型降维效果显著,具有较好的实时性和较高的检测率。     

基于SVM的综合实力评估系统研究

简略介绍了支持向量机的基本思想 ,研究其在综合评价中的应用。分析了对大学进行实力评估的过程 ,建立基于SVM的评价系统。比较新评价系统和采用其他方法如PCA (PrincipalComponentAnalysis主元分析 ) ,Fisher等建立的评价系统所分别取得的拟合效果。结果表明 :采用支持向量机设计的评价系统思路清晰 ,操作简单并且能取得更为理想的评估结果。     

基于动态映射的入侵检测系统研究

针对现存的入侵检测系统逃避技术的特点,提出了一种新的动态映射系统模型来解决网络拓扑结构的复杂性、TCP/IP栈策略的多变性、网络入侵检测系统造成的模糊性问题,提高了网络入侵检测系统的检测能力.     

基于粗糙集理论的入侵检测方法研究

为了克服入侵检测系统存在着在先验知识较少情况的推广能力差的问题,提出了基于粗糙集理论的入侵检测方法。利用粗糙理论,建立了系统调用短序列的检测模型并应用于sendmail调用序列检测。实验结果表明:它不需要全部的正常和异常的信息,在给出较少的正常和异常调用序列数据的情况下,能得到较为理想的检测效果。     

入侵检测系统及发展趋势

介绍了入侵检测系统的概念、种类、基本原理和方法,以及入侵检测系统的发展趋势。     

基于人工免疫的新型入侵检测系统研究

分析研究了人工免疫原理在网络入侵检测中应用的可行性,结合人工免疫模型和数据挖掘技术建立了一个网络入侵检测系统模型。对抗体生成过程中的关键算法进行了描述。为克服在抗体生成阶段由于采用遗传算子导致时空效率不佳的缺陷,将数据流分割成字符串集合,根据数理统计原理,讨论了分割参数和检测器数目的选定,使它在通用性、鲁棒性上具有优势。     

构造稀疏最小二乘支持向量机的网络入侵检测模型

从最小二乘支持向量机的稀疏表达出发,构建高效的基于稀疏最小二乘支持向量机的网络入侵检测模型,提出了一种通过基于核空间近似策略的有效低秩逼近来有效减小原始训练样本集中的支持向量数来实现最终模型的稀疏表达。以MIT KDD99数据集为基础,对所提出方法进行有效性验证,并与利用剪枝策略通过递归过程中不断减少模型中支持向量个数的稀疏化方法、基本最小二乘支持向量机以及标准支持向量机方法的性能进行对比。结果表明:基于核空间近似的最小二乘支持向量机稀疏化与标准最小二乘支持向量机相当;此外稀疏最小二乘支持向量机能够提高入侵检测响应速度。     

基于数据挖掘的入侵检测系统研究

本文通过对现有入侵检测系统的现状进行分析,并将数据挖掘技术引入到异常检测和误用检测中,构建了基于数据挖掘的网络入侵检测系统模型,重点设计和实现了基于改进Apriori算法的异常检测和分析模块,在入侵检测方面取得较好效果。     

基于SVM学习方法的分析

介绍了增量学习算法、序列最小优化算法、加权支持向量机算法等几种应用于大型数据库,在加快训练速度、降低分类错误率等方面有改进的SVM流行算法.在分析各种算法优缺点的基础上,提出了在线性样本训练、超大规模样本下满足KKT条件的算法是SVM算法的发展方向的观点.     

基于数据挖掘的入侵检测系统研究

文章基于数据挖掘技术,针对当前入侵检测系统的不足,把数据挖掘技术应用到入侵检测系统中,并给出系统模型,论证了这种模型的理论价值和现实可行性.     

基于SVM的股票时间序列的预测研究

支持向量机（support vector machine,SVM）是以统计学理论为基础的一种新的模式识别方法,目前已广泛应用于股票价格的预测中。在股市投资问题的研究中,股价作为时间序列数据是复杂的、非线性的,并且极不稳定。文章将支持向量机引入到股价预测的建模中,并对效果进行了分析。     

多类支持向量机的DDoS攻击检测的方法

为了利用SVM准确的检测DDoS,需要找到区分正常流和攻击流的特征向量,根据DDoS攻击的特点,提出了独立于流量的相对值特征向量。为了在指示攻击存在的同时,也指示攻击强度,多类支持向量机(MCSVM)被引入到DDoS检测中。实验表明,RLT特征与MCSVM相结合,可以有效检测到不同类型的DDoS攻击,并且能准确地指示攻击强度,优于目前已有的检测方法。使用RLT特征进行DDoS检测,比使用单一攻击特征进行识别的方法,包含更多的攻击信息,可以得到较高的检测精度。     

最小二乘SVM的CR认知引擎设计

认知无线电(CR)的核心是认知引擎设计。为适合变化的无线环境状况,提出了一种基于最小二乘支持向量机的认知无线电认知引擎设计方法,该引擎根据经验知识,动态重配置无线环境参数。在802.11a仿真平台上模拟认知无线电通信系统模型,通过样本值训练支持向量机的分类、回归模型,并利用该模型学习信道特征,建立相应的认知引擎。在对感知信息进行学习前提下,实现满足用户需求的无线通信参数配置功能。仿真结果表明,该认知引擎能有效地实现认知无线电学习重构功能。     

遗传算法优化的SVM模拟电路故障诊断方法

提出了一种利用遗传算法优化的SVM多分类决策树(GADT-SVM)实现模拟电路故障诊断的新方法。介绍了GADT-SVM的设计思想和算法原理;利用传递函数对模拟电路进行建模,并用小波分解提取电路冲激响应的能量分布作为故障特征;使用GADT-SVM对故障特征样本进行分类实现故障诊断。仿真结果表明,与未经优化的DAG-SVM和DT-SVM故障诊断方法相比,该方法可以减小诊断"误差积累"的影响,具有更好的误差控制能力。     

基于粗糙集理论的试卷质量评估指标

应用粗糙集理论的可辨识矩阵和属性频率,对试卷质量评估指标进行约简;在此基础上获取最优的指标,以提高试卷质量的评估效果.     

基于生物免疫原理的动态入侵检测系统的研究

文章提出了一种基于生物免疫原理的动态更新入侵检测系统.并特别针对如何在此过程中得到较完备精确的self集介绍了一种动态更新方法,具体是以self集、成熟检测子、记忆检测子三者为研究对象,探讨它们各自在实际运行过程中的更新规则.     

遗传算法在入侵检测中的应用

介绍了基于模型推理和基于模型两种入侵检测系统,提出了一种新的基于智能体技术的入侵检测系统体系结构,解决了传统集中式入侵检测系统的弊病,将任务处理和数据分布到网络各个结点上,充分利用网络资源协同完成入侵检测任务;介绍了遗传算法在该系统中的应用,因系统安全的先验知识体现在对原始数据中有价值特征属性变量集的选择上,故利用遗传算法对特征属性变量子集的选择进行优化,找到相对最优的由特征向量表示的特征属性变量集,以降低入侵检测系统的负荷。