一種新型支持向量機(jī)工作集選擇模型及其在異常入侵檢測(cè)系統(tǒng)中的應(yīng)用.pdf_第1頁(yè)
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1、如何改進(jìn)異常入侵檢測(cè)系統(tǒng)一直是個(gè)熱點(diǎn)問(wèn)題,而使用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法來(lái)改進(jìn)這種系統(tǒng)的研究也已經(jīng)持續(xù)很長(zhǎng)時(shí)間了。本論文主要研究的內(nèi)容就是致力于改進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)的方法,從而來(lái)增強(qiáng)異常入侵檢測(cè)系統(tǒng)。本論文首先提出一種新型工作集選擇模型,并且使用這個(gè)工作集模型來(lái)改進(jìn)支持向量機(jī)訓(xùn)練算法(SVM)。在使用改進(jìn)過(guò)的支持向量機(jī)訓(xùn)練算法和標(biāo)準(zhǔn)的算法在大量標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試數(shù)據(jù)集對(duì)比實(shí)驗(yàn)過(guò)程中,我們發(fā)現(xiàn)改進(jìn)過(guò)的算法在性能上有明顯的提升。接著使用這個(gè)改進(jìn)后的算法構(gòu)建了一個(gè)異常入

2、侵檢測(cè)系統(tǒng)。 在對(duì)SVM訓(xùn)練算法改進(jìn)過(guò)程中,改進(jìn)工作集選擇方法是工作的關(guān)鍵之一。我們提出一種新型的工作集選擇模型WSS-WR,采用了不放回方法來(lái)選出兩個(gè)α作為一次迭代時(shí)的工作集B。接著給出了這個(gè)新模型的一些特性,并且給予了理論證明。實(shí)驗(yàn)證明,使用這種改進(jìn)過(guò)的算法在大多數(shù)情況下,訓(xùn)練速度要比現(xiàn)有的算法要快。 根據(jù)剛提出的工作集選擇模型WSS-WR來(lái)改進(jìn)支持向量機(jī)訓(xùn)練算法之后,我們使用這種改進(jìn)過(guò)的算法構(gòu)建了一個(gè)異常入侵檢測(cè)系

3、統(tǒng)。本系統(tǒng)使用DARPA數(shù)據(jù)集來(lái)對(duì)改進(jìn)過(guò)的支持向量機(jī)進(jìn)行訓(xùn)練,然后使用已經(jīng)訓(xùn)練好了的支持向量機(jī)模型對(duì)所有的網(wǎng)絡(luò)流進(jìn)行分類。本論文使用增量SVM思想,使用已測(cè)試數(shù)據(jù)集對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集逐漸更新,以達(dá)到動(dòng)態(tài)適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)情況多變的要求。 根據(jù)本論文主要成果,即改進(jìn)后的支持向量機(jī)算法撰寫的論文“ANovelModelofWorkingSetSelectionforSMODecompositionMethods”,已經(jīng)于2007年11月在希臘帕特雷

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