基于支持向量機(jī)的入侵檢測(cè)系統(tǒng)與實(shí)現(xiàn)畢業(yè)論文

《基于支持向量機(jī)的入侵檢測(cè)系統(tǒng)與實(shí)現(xiàn)畢業(yè)論文》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。

1、畢業(yè)論文（設(shè)計(jì)）題目基于支持向量機(jī)的入侵檢測(cè)系統(tǒng)與實(shí)現(xiàn)姓名端樂凱學(xué)號(hào)1109064004所在院(系)數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院專業(yè)班級(jí)信息與計(jì)算科學(xué)1101班指導(dǎo)教師趙暉完成地點(diǎn)陜西理工學(xué)院2015年6月6日陜西理工學(xué)院畢業(yè)論文基于支持向量機(jī)的入侵檢測(cè)系統(tǒng)與實(shí)現(xiàn)作者：端樂凱（陜理工學(xué)院數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院信息與計(jì)算科學(xué)專業(yè)1101班，陜西漢中723000）指導(dǎo)教師：趙暉[摘要]入侵檢測(cè)技術(shù)是當(dāng)今一種非常重要也非常有效的動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)，它可與靜態(tài)安全技術(shù)如防火墻等協(xié)同使用，可以使系統(tǒng)的安全防護(hù)能力得到極大的改善。本設(shè)計(jì)系統(tǒng)的介

2、紹了入侵檢測(cè)的基本概念、發(fā)展歷史、與其他安全技術(shù)如防火墻等的緊密聯(lián)系、基本工作原理、工作模式、分類以及發(fā)展趨勢(shì)。當(dāng)前入侵檢測(cè)系統(tǒng)使用常規(guī)算法檢測(cè)，不僅其檢測(cè)效率低下，而且遠(yuǎn)遠(yuǎn)未能滿足不了大規(guī)模和高帶寬網(wǎng)絡(luò)的安全防護(hù)要求，漏報(bào)率和誤警率較高，很難檢測(cè)分布式協(xié)同攻擊等復(fù)雜的攻擊手段；另外，預(yù)警水平過分依賴于攻擊特征庫導(dǎo)致其缺乏對(duì)未知入侵的預(yù)警能力。統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論最近興起的最實(shí)用的部分是支持向量機(jī)(SVM)，同時(shí)控制經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)和分類器的容量（用分類器的VC維衡量）兩個(gè)參數(shù)是其核心思想，使分類器間隔達(dá)到最大，從而使真實(shí)風(fēng)險(xiǎn)最小。另外

3、，在小樣本學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的支持向量機(jī)分類器設(shè)計(jì)方法，專門針對(duì)小樣本數(shù)據(jù)，并且對(duì)數(shù)據(jù)維數(shù)不敏感，分類精度和泛化能力極佳。本設(shè)計(jì)重點(diǎn)介紹了支持向量機(jī)的基本原理，同時(shí)也介紹了它的長(zhǎng)處和不足。首先，本設(shè)計(jì)考慮到大量冗余、噪聲以及部分連續(xù)是入侵檢測(cè)數(shù)據(jù)的特征，又為了提升網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)的成效，因此，運(yùn)用鄰域粗糙集模型應(yīng)用于對(duì)入侵?jǐn)?shù)據(jù)的屬性約簡(jiǎn)。該方法不需要將原數(shù)據(jù)離散化，這樣就保證了入侵檢測(cè)的準(zhǔn)確性和原始數(shù)據(jù)的信息完整性。其次在分類中我們又使用了和聲搜索算法進(jìn)行優(yōu)化。經(jīng)過反復(fù)調(diào)整記憶庫中的解變量，使得函數(shù)值隨著迭代次數(shù)的累加而趨近收

4、斂，從而對(duì)支持向量機(jī)的參數(shù)完成優(yōu)化。該算法避免了人們?cè)赟VM中參數(shù)選擇的主觀性而帶來的精度的風(fēng)險(xiǎn)，增強(qiáng)了入侵檢測(cè)的性能。并用相同的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，得到了良好的效果，即本文算法的入侵檢測(cè)率最優(yōu)值達(dá)到95.42%，誤警率到達(dá)0.81%，仿真實(shí)驗(yàn)表明。這些算法提高入侵檢測(cè)率并同時(shí)降低誤警率，具有較強(qiáng)的泛化性能和魯棒性，有者較好的實(shí)用價(jià)值。[關(guān)鍵詞]入侵檢測(cè)；鄰域粗糙集；和聲搜索；支持向量機(jī)；陜西理工學(xué)院畢業(yè)論文Intrusiondetectionsystembasedonsupportvectormachineandrealiz

5、ationAuthor:DuanLekai(ShaanxiInstituteofMathematicsandComputerScience,InformationandComputingScience1101class,Hanzhong,Shaanxi723000)Instructor:ZhaoHuiAbstract：Withtherapiddevelopmentofcomputernetworktechnology,itsapplicationscontinuetoexpand,Productionofhumanlif

6、eareincreasinglydependentoncomputernetworks,"Prism"incidentistheincreasedemphasisonnetworksecurityissues.Intrusiondetectiontechnologyistodayaveryimportantandveryeffectivedynamicsecuritytechnology,Itcanbeusedwithstaticsecuritytechnologiessuchasfirewallsandothercom

7、monuse,Cangreatlyimprovethesecuritylevelofthesystem.Thispaperdescribestherelationshipbetweenthesystemintrusiondetectionconcept,development,andfirewalltechnology,thebasicprinciple,operationmode,classificationandtrends.Conventionalalgorithmdetectionefficiencyofexis

8、tingintrusiondetectionsystemusedbythepoorcannotmeetthesecurityneedsoflarge-scaleandhigh-bandwidthnetworks,falsenegativerateandfalsealarmrateishigher,difficultt