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《南京理工大学》 2006年
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基于多SVM决策组合的入侵检测

花小朋  
【摘要】:本文通过对支持向量机(SVM)和多分类器决策组合技术的研究,给出一种基于多SVM决策组合的入侵检测系统。 支持向量机是一种建立在统计学理论基础上的机器学习方法。其最大的特点是根据Vapnik的结构风险最小化原则,尽量提高学习机的泛化能力,即由有限的训练样本集得到小的误差能够保证对独立的测试集保持小的误差。另外,出于支持向量机算法是一个凸优化问题,局部最优解也是全局最优解,这是其它学习算法所不及的。因此,本文选择支持向量机作为多分类器中的单个分类器。 在本系统中,分类器决策组合技术是整个入侵检测系统中非常重要的部分,它直接决定系统最终的决策结果。本文研究了几种常用的决策组合技术(基于多数投票表决的决策组合技术、基于分类器性能为先验知识的投票表决决策组合技术和基于局部准确率的动态分类器选择决策组合技术),并把它们分别应用到本系统中。 在仿真实验中,本文选择了KDD’99数据集中的部分数据对系统的检测性能做了检验。实验结果表明,采用多SVM决策组合的入侵检测系统比单一的SVM分类器有更好的检测性能。
【学位授予单位】:南京理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2006
【分类号】:TP393.08

【引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前2条
1 曾亮;基于SVM的入侵检测性能改进研究[D];中南民族大学;2010年
2 闫青;监控视频中的车辆及行人检测[D];上海交通大学;2010年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前5条
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中国硕士学位论文全文数据库 前4条
1 马文驷;多分类器融合模式识别方法研究[D];西安电子科技大学;2002年
2 潘翔;基于多分类器集成的模式识别研究[D];浙江工业大学;2002年
3 陈桂清;Windows环境下的网络攻击与检测[D];广东工业大学;2003年
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 杨绪兵,韩自存;ε不敏感的核Adaline算法及其在图像去噪中的应用[J];安徽工程科技学院学报(自然科学版);2003年04期
2 陶秀凤,唐诗忠,周鸣争;基于支持向量机的软测量模型及应用[J];安徽工程科技学院学报(自然科学版);2004年02期
3 许高程;张文君;王卫红;;支持向量机技术在遥感影像滑坡体提取中的应用[J];安徽农业科学;2009年06期
4 郭立萍;唐家奎;米素娟;张成雯;赵理君;;基于支持向量机遥感图像融合分类方法研究进展[J];安徽农业科学;2010年17期
5 管翠萍;;药物靶标G蛋白偶联受体的识别预测[J];安徽农业科学;2010年24期
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中国重要会议论文全文数据库 前10条
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5 ;Fault Pattern Recognition of Rolling Bearings Based on Wavelet Packet and Support Vector Machine[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
6 蒋少华;桂卫华;阳春华;唐朝晖;蒋朝辉;;基于主元分析与支持向量机的方法及其在密闭鼓风炉过程监控诊断中的应用[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
7 蔡志理;姜桂艳;;多SVM分类器融合技术在高速公路AID中的应用[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
8 王海丰;李壮;任洪娥;赵鹏;;基于非下采样Contourlet变换和SVM的纹理图像分割算法[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
9 ;State Estimation Model of Ferment Process Based on PSO[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
10 ;Image Classification with Ant Colony Based Support Vector Machine[A];中国自动化学会控制理论专业委员会A卷[C];2011年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 赵莹;半监督支持向量机学习算法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
2 殷志伟;基于统计学习理论的分类方法研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
3 孔凡芝;引线键合视觉检测关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
4 郑大腾;柔性坐标测量机空间误差模型及最佳测量区研究[D];合肥工业大学;2010年
5 柏坚;非线性数学地质模型研究及在滇东南金矿成矿预测中的应用[D];中国地质大学(北京);2010年
6 姚志明;基于步态触觉信息的身份识别研究[D];中国科学技术大学;2010年
7 张昌明;新疆汉族、维吾尔族及哈萨克族食管癌血清蛋白质指纹图谱研究[D];新疆医科大学;2010年
8 陈志国;基于群体智能的机器视觉的关键技术研究[D];江南大学;2010年
9 王晓明;基于统计学习的模式识别几个问题及其应用研究[D];江南大学;2010年
10 汤义;智能交通系统中基于视频的行人检测与跟踪方法的研究[D];华南理工大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 朱杰;一种基于聚类的支持向量机反问题求解算法[D];河北大学;2007年
2 李金华;基于SVM的多类文本分类研究[D];山东科技大学;2010年
3 朱耿峰;支持向量机在冲击地压预测模型中的应用研究[D];山东科技大学;2010年
4 江达秀;基于HMAX模型的人脸表情识别研究[D];浙江理工大学;2010年
5 李朋勇;基于全矢高阶谱的故障诊断方法及其应用研究[D];郑州大学;2010年
6 刘磊;多泥沙河流水库优化调度研究[D];郑州大学;2010年
7 辛保兵;既有预应力混凝土梁桥剩余承载力评估方法研究[D];郑州大学;2010年
8 王巧立;微生物发酵过程的建模与优化控制研究[D];郑州大学;2010年
9 刘松;基于OCSVM和主动学习的DDOS攻击分布式检测系统[D];郑州大学;2010年
10 林天威;基于视频流的人脸识别系统研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 莫啸筑;;浅谈网络发展与网络安全[J];才智;2009年11期
2 徐兴元;郭兆丰;潘晓东;;入侵检测系统研究进展[J];电光与控制;2007年05期
3 朱丽叶;;一种基于SVM的新型混合网络入侵检测模型[J];电脑知识与技术;2009年17期
4 万柏坤,王瑞平,朱欣,綦宏志;SVM算法及其在乳腺X片微钙化点自动检测中的应用[J];电子学报;2004年04期
5 姜明辉;袁绪川;冯玉强;;PSO-SVM模型的构建与应用[J];哈尔滨工业大学学报;2009年02期
6 张跃军;柴乔林;王少娥;王华;刘云璐;;利用GA与SVM对NIDS进行关键特征提取[J];计算机工程与应用;2006年34期
7 王德强;罗琦;祁佳;;一种改进的粒子群优化算法[J];计算机工程与应用;2008年09期
8 王勇;张伟;陈军;韦鹏程;;改进粒子群优化算法研究[J];计算机科学;2009年08期
9 张运凯,张玉清,王长广,王方伟,马建峰;自动入侵响应系统的研究[J];计算机工程;2004年11期
10 段丹青;陈松乔;杨卫平;;基于SVM主动学习算法的网络入侵检测系统[J];计算机工程与科学;2006年04期
中国硕士学位论文全文数据库 前3条
1 张跃军;提高基于SVM的网络入侵检测性能的研究[D];山东大学;2006年
2 王化楠;Hough变换在视觉检测系统中的应用研究[D];大连理工大学;2006年
3 贾春华;智能监控中的行人检测与运动分析研究[D];大连理工大学;2009年
【二级引证文献】
中国期刊全文数据库 前1条
1 林开标;卢萍;李佳莉;;基于SVM-RFE的非平衡数据特征选择算法[J];福建电脑;2012年09期
中国硕士学位论文全文数据库 前5条
1 杨强;交通视频监控中车辆检测与跟踪的研究[D];合肥工业大学;2011年
2 李汉彪;基于支持向量机和融合技术的入侵检测研究[D];江南大学;2012年
3 诸咸斌;基于视频分析的城市道路交通流量监测与实现[D];南京邮电大学;2013年
4 操乐军;基于GPU的入侵检测技术研究[D];华东理工大学;2013年
5 李天宇;视频中行人和车辆的检测及跟踪技术研究[D];上海交通大学;2013年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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2 杨振钧,谢瑞和,向阳;IP欺骗原理及其对策[J];电信快报;1999年05期
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4 濮青;DOS攻击技术及其防范[J];计算机安全;2002年05期
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7 郭军,马跃,盛立东,钟义信;发展中的文字识别理论与技术[J];电子学报;1995年10期
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9 任平;遗传算法(综述)[J];工程数学学报;1999年01期
10 蔡启先;TCPSYN端口扫描的研究[J];广西工学院学报;2002年01期
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 许小媛;;基于特征抽取和多分类器组合的人脸识别方法[J];制造业自动化;2010年13期
2 张跃军;柴乔林;王少娥;王华;刘云璐;;利用GA与SVM对NIDS进行关键特征提取[J];计算机工程与应用;2006年34期
3 饶鲜,董春曦,杨绍全;应用支持向量机实现计算机入侵检测[J];西安电子科技大学学报;2003年03期
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10 王庆荣;郑丽英;;基于混合比例方法抽样用于入侵检测[J];兰州交通大学学报;2011年01期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
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2 朱晓霞;孙同景;陈桂友;;基于支持向量机理论的两级指纹分类实现方法[A];第16届中国过程控制学术年会暨第4届全国故障诊断与安全性学术会议论文集[C];2005年
3 蔡蕾;朱永生;;基于稀疏性非负矩阵分解和支持向量机的轴心轨迹图识别[A];2008年全国振动工程及应用学术会议暨第十一届全国设备故障诊断学术会议论文集[C];2008年
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5 罗云林;徐文君;;基于支持向量机的航空发动机内窥损伤识别[A];2006中国控制与决策学术年会论文集[C];2006年
6 郭相科;刘进忙;曹学斌;张玉鹏;;子类独立分量分析在声目标识别中的应用[A];中国声学学会2007年青年学术会议论文集(上)[C];2007年
7 詹玉龙;刘明明;李邦辉;;基于支持向量机的船用主柴油机气缸盖故障诊断[A];第十五届全国大功率柴油机学术会议论文集[C];2007年
8 李泽辉;聂生东;陈兆学;;应用多类SVM分割MR脑图像特征选择与优化的实验研究[A];中国仪器仪表学会第九届青年学术会议论文集[C];2007年
9 徐继伟;李建中;柳勃;杨昆;;使用支持向量机和改进特征提取方法的蛋白质分类[A];第二十二届中国数据库学术会议论文集(技术报告篇)[C];2005年
10 李巍华;刘雯;;基于主元分析和直推式支持向量机的齿轮早期故障诊断[A];第十二届全国设备故障诊断学术会议论文集[C];2010年
中国重要报纸全文数据库 前10条
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2 行健;启明星辰发布天阗入侵检测与管理系统V6.0[N];国际商报;2004年
3 ;NetScreen-IDP 500 高端入侵检测与防护设备[N];计算机世界;2003年
4 王明毅;入侵检测融合漏洞扫描技术带来产品新突破[N];中国石油报;2004年
5 启明星辰信息技术有限公司总裁兼CEO 严望佳;启明星辰:追求产业创新[N];电脑商报;2008年
6 北京 张率;防黑第一招[N];中国电脑教育报;2001年
7 Henry Wang;误报漏报是个难点[N];中国计算机报;2004年
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9 ;入侵检测产品功能指标说明[N];网络世界;2001年
10 ;如何选择和使用UTM设备[N];网络世界;2009年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 孙蕾;医学图像智能挖掘关键技术研究[D];西北大学;2005年
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3 吴婷;自发脑电脑机接口模式识别关键技术与实验研究[D];上海交通大学;2008年
4 王飞;入侵检测分类器设计及其融合技术研究[D];南京理工大学;2011年
5 张超;基于支持向量机的汽轮机轴系振动故障智能诊断研究[D];华北电力大学(河北);2009年
6 汪世义;智能优化算法研究及其应用[D];安徽大学;2011年
7 董春曦;支持向量机及其在入侵检测中的应用研究[D];西安电子科技大学;2004年
8 唐静远;模拟电路故障诊断的特征提取及支持向量机集成方法研究[D];电子科技大学;2010年
9 马振婴;混合软计算技术在入侵检测中的应用研究[D];重庆大学;2010年
10 翟永杰;基于支持向量机的故障智能诊断方法研究[D];华北电力大学(河北);2004年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 肖海明;基于数据降维和支持向量机的入侵检测方法研究[D];华北电力大学(河北);2010年
2 李盼;基于LLE特征提取的BVM网络入侵检测方法[D];华北电力大学(北京);2011年
3 林红飞;支持向量机的研究及其在入侵检测中的应用[D];河海大学;2007年
4 陈卫;基于支持向量机的说话人识别系统研究[D];华北电力大学(河北);2005年
5 任爽;基于XML和SVM的Web文本挖掘研究[D];大连理工大学;2006年
6 陈军;基于支持向量机的脱机手写体汉字识别方法的研究[D];合肥工业大学;2006年
7 唐孝;支持向量机(SVM)及其在心电图(ECG)分类识别中的应用[D];四川师范大学;2007年
8 王晓晶;支持向量机在脑功能模式识别和分类中的研究[D];天津师范大学;2009年
9 周辉;齿轮故障的特征提取与模式识别技术研究[D];郑州大学;2005年
10 朱丹红;数字图书馆基于内容的图像检索技术的研究[D];福州大学;2006年
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