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系統(tǒng)中的應(yīng)用.pdf

1、如何改進(jìn)異常入侵檢測系統(tǒng)一直是個熱點問題，而使用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法來改進(jìn)這種系統(tǒng)的研究也已經(jīng)持續(xù)很長時間了。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，從而來增強(qiáng)異常入侵檢測系統(tǒng)。本論文首先提出一種新型工作集選擇模型，并且使用這個工作集模型來改進(jìn)支持向量機(jī)訓(xùn)練算法(SVM)。在使用改進(jìn)過的支持向量機(jī)訓(xùn)練算法和標(biāo)準(zhǔn)的算法在大量標(biāo)準(zhǔn)測試數(shù)據(jù)集對比實驗過程中，我們發(fā)現(xiàn)改進(jìn)過的算法在性能上有明顯的提升。接著使用這個改進(jìn)后的算法構(gòu)建了一個異常入

2、侵檢測系統(tǒng)。 在對SVM訓(xùn)練算法改進(jìn)過程中，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選出兩個α作為一次迭代時的工作集B。接著給出了這個新模型的一些特性，并且給予了理論證明。實驗證明，使用這種改進(jìn)過的算法在大多數(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)過的算法構(gòu)建了一個異常入侵檢測系

3、統(tǒng)。本系統(tǒng)使用DARPA數(shù)據(jù)集來對改進(jìn)過的支持向量機(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，使用已測試數(shù)據(jù)集對訓(xùn)練數(shù)據(jù)集逐漸更新，以達(dá)到動態(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