基于支持向量机的入侵检测系统与实现

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1、毕业论文（设计）题目基于支持向量机的入侵检测系统与实现姓名端乐凯学号1109064004所在院(系)数学与计算机科学学院专业班级信息与计算科学1101班指导教师赵晖完成地点陕西理工学院2015年6月6日陕西理工学院毕业论文基于支持向量机的入侵检测系统与实现作者：端乐凯（陕理工学院数学与计算机科学学院信息与计算科学专业1101班，陕西汉中723000）指导教师：赵晖[摘要]入侵检测技术是当今一种非常重要也非常有效的动态网络安全技术，它可与静态安全技术如防火墙等协同使用，可以使系统的安全防护能力得到极大的改善。本设计系统的介绍了入侵检测的基本概念、发展历史、与其他安全技术如防火墙等的紧密联系、基

2、本工作原理、工作模式、分类以及发展趋势。当前入侵检测系统使用常规算法检测，不仅其检测效率低下，而且远远未能满足不了大规模和高带宽网络的安全防护要求，漏报率和误警率较高，很难检测分布式协同攻击等复杂的攻击手段；另外，预警水平过分依赖于攻击特征库导致其缺乏对未知入侵的预警能力。统计学习理论最近兴起的最实用的部分是支持向量机(SVM)，同时控制经验风险和分类器的容量（用分类器的VC维衡量）两个参数是其核心思想，使分类器间隔达到最大，从而使真实风险最小。另外，在小样本学习的基础上发展起来的支持向量机分类器设计方法，专门针对小样本数据，并且对数据维数不敏感，分类精度和泛化能力极佳。本设计重点介绍了支持

3、向量机的基本原理，同时也介绍了它的长处和不足。首先，本设计考虑到大量冗余、噪声以及部分连续是入侵检测数据的特征，又为了提升网络检测的成效，因此，运用邻域粗糙集模型应用于对入侵数据的属性约简。该方法不需要将原数据离散化，这样就保证了入侵检测的准确性和原始数据的信息完整性。其次在分类中我们又使用了和声搜索算法进行优化。经过反复调整记忆库中的解变量，使得函数值随着迭代次数的累加而趋近收敛，从而对支持向量机的参数完成优化。该算法避免了人们在SVM中参数选择的主观性而带来的精度的风险，增强了入侵检测的性能。并用相同的数据进行实验，得到了良好的效果，即本文算法的入侵检测率最优值达到95.42%，误警率到

4、达0.81%，仿真实验表明。这些算法提高入侵检测率并同时降低误警率，具有较强的泛化性能和鲁棒性，有者较好的实用价值。[关键词]入侵检测；邻域粗糙集；和声搜索；支持向量机；陕西理工学院毕业论文IntrusiondetectionsystembasedonsupportvectormachineandrealizationAuthor:DuanLekai(ShaanxiInstituteofMathematicsandComputerScience,InformationandComputingScience1101class,Hanzhong,Shaanxi723000)Instructor:

5、ZhaoHuiAbstract：Withtherapiddevelopmentofcomputernetworktechnology,itsapplicationscontinuetoexpand,Productionofhumanlifeareincreasinglydependentoncomputernetworks,"Prism"incidentistheincreasedemphasisonnetworksecurityissues.Intrusiondetectiontechnologyistodayaveryimportantandveryeffectivedynamicsec

6、uritytechnology,Itcanbeusedwithstaticsecuritytechnologiessuchasfirewallsandothercommonuse,Cangreatlyimprovethesecuritylevelofthesystem.Thispaperdescribestherelationshipbetweenthesystemintrusiondetectionconcept,development,andfirewalltechnology,thebasicprinciple,operationmode,classificationandtrends

7、.Conventionalalgorithmdetectionefficiencyofexistingintrusiondetectionsystemusedbythepoorcannotmeetthesecurityneedsoflarge-scaleandhigh-bandwidthnetworks,falsenegativerateandfalsealarmrateishigher,difficultt