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《华北电力大学(北京)》 2011年
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基于LLE特征提取的BVM网络入侵检测方法

李盼  
【摘要】:随着计算机技术的迅猛发展以及互联网的日益普及,丰富的网络资源给人们带来了极大的便利,但同时也带来了网络安全问题,入侵检测技术是目前保证计算机安全的必要手段之一。随着网络入侵手段的日益复杂化,多样化和自动化,传统的入侵检测技术已不能完全满足当前网络安全的需要。基于上述研究背景,本文将机器学习方法引入到入侵检测系统中,开展了基于机器学习的网络入侵检测研究。 入侵检测本质上是一个分类问题。本文将局部线性嵌入算法(LLE)和球向量机(BVM)引入到入侵检测中,提出了基于LLE数据降维的BVM网络入侵检测方法。首先,入侵检测需要分析大量的高维样本数据,如何降低高维样本数据的特征维数,对于降低入侵检测系统的训练时间和检测时间,提高检测精度和检测实时性具有重要的意义,而局部线性嵌入算法能够对入侵检测数据进行特征提取,滤除噪声,提取出每条数据的主要特征,从而降低入侵检测数据的维度,同时也能有效的减少分类器模型的训练时间和分类时间;其次,入侵检测需要构造一个良好的分类器模型,一个良好的分类器模型对于提高检测精度和检测速度具有重要的意义。球向量机算法将支持向量机的QP问题转化为最小闭包球(MEB)的求解问题,通过求解MEB得到支持向量,避免了支持向量机在大规模数据上收敛速度较慢的问题,从而能减少分类器模型的训练和分类时间;最后,在CIDF通用入侵检测模型的基础上,提出了基于LLE特征降维与BVM分类的CIDF改进模型,该模型在KDDCUP'99数据集上的实验结果表明,本方法的检测率有了一定的提高,虚警率和检测时间等指标也有了较明显的改进。
【学位授予单位】:华北电力大学(北京)
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:TP393.08

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