基于孿生支持向量機的入侵檢測及應用研究.pdf

1、入侵檢測是當代計算機安全防護系統(tǒng)的關鍵技術，也是當代安全領域的研究熱門。支持向量機近年來也成為了入侵檢測領域的一個研究熱點，然而傳統(tǒng)支持向量機在入侵檢測應用方面，其檢測精度與訓練時間在處理大量數據的時候，由于受到硬件限制，其效果無法令人滿意。孿生支持向量機是傳統(tǒng)支持向量機的改進，它降低了算法的計算復雜度并減少了訓練時間，為入侵檢測的發(fā)展提供了一種新的契機。
　　本文在分析了經典支持向量機和孿生支持向量機的核心思想的基礎上，對孿生支

2、持向量機的算法進行了實現并進行了驗證。提出了基于孿生支持向量機的入侵檢測模型，并采用孿生支持向量機方法對KDDCUP99數據集進行入侵檢測驗證，結合實例進行了相關實驗測試和結果數據的分析。實驗驗證了該方法在入侵檢測領域的可行性和有效性，與傳統(tǒng)支持向量機相比，孿生支持向量機在檢測精度、誤報率、訓練時間方面的表現均有很大提升，準確率提高的同時誤報率降低且訓練時間減少一半甚至更多，為處理大數據的入侵檢測系統(tǒng)提供了有力支撐，也為云計算環(huán)境下的移

3、動終端入侵檢測提供了一種有效方案。
　　基于以上分析，提出了一種基于云環(huán)境的移動智能終端入侵檢測解決方案，將基于孿生支持向量機的入侵檢測模型應用到此方案當中。方案的核心思想是把對移動智能終端的安全檢測轉到云計算環(huán)境下進行，它針對移動智能終端資源受限的情況，對任務進行了轉移，把耗費大量計算能力的入侵檢測從移動智能終端轉移到云端，移動終端將數據發(fā)送給云端，云端對接收到的數據進行入侵檢測。將主要工作轉移給云很好地解決了入侵檢測消耗資源大