基于fsvm的数据挖掘方法及其在入侵检测中的应用研究

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1、单位代码：10293密级：硕士专业学位论文论文题目：基于FSVM的数据挖掘方法及其在入侵检测中的应用研究学姓导号名师G091301005李伯虎宗平专业学位类别工程硕士类申请型全日制□在职�业（论文提交日期软件工程二〇一一年十二月专申请领域）南京邮电大学学位论文独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下，进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得南京邮电大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本

2、研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。研究生签名：日期：南京邮电大学学位论文使用授权说明南京邮电大学、中国科学技术信息研究所、国家图书馆有权保留本人所送交学位论文的复印件和电子文档，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。本人电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。除在保密期内的保密论文外，允许被查阅和借阅，可以公布（包括刊登）论文的全部或部分内容。论文的公布（包括刊登）授权南京邮电大学研究生部办理。研究生签名：导师签名：日期：南京邮电大学硕士学位论文摘要学科、专业：研究方向：软件工程计算机网络作者：李伯虎指导教师

3、：宗平教授题目：基于FSVM的数据挖掘方法及其在入侵检测中的应用研究英文题目：TheResearchofDataMiningMethodBasedonFSVMandItsApplicationinIntrusionDetection主题词：支持向量机，模糊支持向量机，特征选择，数据挖掘，入侵检测Keywords:SupportVectorMachine,FuzzySupportVectorMachine,FeatureSelection,DataMining,IntrusionDetection南京邮电大学硕士研究生学位论文摘要摘要随着网

4、络技术的发展和应用范围的扩大，人们越来越依赖于网络进行信息处理，信息系统已成为国家持续发展的基础设施，网络安全也就成为国家与国防安全的重要组成部分。入侵检测是继防火墙、VPN、加密等传统安全防护技术之后的新一代信息安全积极主动的防御技术，它提供了对内部攻击、外部攻击和误操作的实时保护，在网络系统受到危害之前拦截和响应入侵，有效地弥补了传统静态防御技术的不足，已成为信息技术的一个重要研究方向。因为入侵检测需要处理大量数据，以从中发现入侵行为，利用数据挖掘技术能够从大量数据中发现特征和模式，从而有效地锁定相关入侵行为。本文的主要研究工作有：提出了一

5、种适合于入侵检测数据的分步特征选择算法，首先利用ReliefF算法删除不相关特征，然后利用KNN算法删除冗余特征，解决了传统ReliefF方法无法取出冗余特征的问题；结合传统的类中心距离隶属度函数和KNN算法思想，给出了一种加权隶属度函数，解决了传统的基于类中心距离隶属度确定方法中无法有效区分支持向量与噪声孤立点的问题；结合支持向量机和模糊支持向量机的优点，在支持向量机中引入了模糊因子，并说明了基于模糊支持向量机的入侵检测算法。关键词：支持向量机，模糊支持向量机，特征选择，数据挖掘，入侵检测II南京邮电大学硕士研究生学位论文Abstract

6、AbstractWiththedevelopmentofnetworktechnologyandtheexpansionofthescopeofapplication,peoplerelymoreandmoreonnetworkinformationprocessing.Informationsystemshavebecomeaninfrastructureofacountryandnetworksecurity,whichhasbecomeanimportantcomponentofthenationalsecurity.Followingt

7、hefirewall,VPN,encryptionandothertraditionalsecurityprotectiontechnology,IntrusionDetectSystem(IDS)becomesanimportantsecurityinspectionapproach.Itsupportstheprotectionofcomputersystemagainsttheexternalandinternalintrusionandreal-timeprotection.Interceptandresponsetotheinvasi

8、onbeforebeingharmtothenetworkcanmakeupforthedeficiencyofthetraditionalstati