本文關(guān)鍵詞：基于多目標(biāo)數(shù)學(xué)規(guī)劃的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)方法

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【摘要】：多分類模型常用于解決諸如信用卡客戶分析和疾病診斷預(yù)測(cè)等具有多類情況的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題.網(wǎng)絡(luò)安全中的攻擊形式有很多種,這為多分類問(wèn)題的研究成果提供了很好的應(yīng)用背景.事實(shí)上,如果把建立防火墻來(lái)攔截網(wǎng)絡(luò)攻擊看作被動(dòng)的防御,人們更希望通過(guò)借助對(duì)網(wǎng)絡(luò)攻擊者行為的分析去進(jìn)行主動(dòng)的防御.借助數(shù)據(jù)挖掘中解決分類問(wèn)題的基本思想,提出了用多目標(biāo)數(shù)學(xué)規(guī)劃(multi-criteria mathematical programming,MCMP)模型分析多類網(wǎng)絡(luò)攻擊行為的方法.與直接尋找凸規(guī)劃問(wèn)題最優(yōu)解方法不同,該方法通過(guò)對(duì)相關(guān)矩陣的直接運(yùn)算尋找最優(yōu)解,大大降低了問(wèn)題求解的難度.進(jìn)一步,運(yùn)用e-支持向量的概念,可以實(shí)現(xiàn)對(duì)大規(guī)模應(yīng)用問(wèn)題的計(jì)算.同時(shí),使用了核技巧來(lái)解決非線性可分的問(wèn)題.基于一個(gè)新近已知的NSL-KDD網(wǎng)絡(luò)入侵?jǐn)?shù)據(jù)集,通過(guò)數(shù)值實(shí)驗(yàn)證實(shí)了所提模型可以有效解決網(wǎng)絡(luò)入侵中的多分類問(wèn)題,同時(shí)達(dá)到較高的分類精度和較低的錯(cuò)誤報(bào)警率.
【作者單位】： 中國(guó)科學(xué)院虛擬經(jīng)濟(jì)與數(shù)據(jù)科學(xué)研究中心(中國(guó)科學(xué)院大學(xué));中國(guó)科學(xué)院大數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)管理重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(中國(guó)科學(xué)院大學(xué));中國(guó)科學(xué)院信息安全國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(中國(guó)科學(xué)院信息工程研究所);
【關(guān)鍵詞】： 網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè) 多分類問(wèn)題 多目標(biāo)數(shù)學(xué)規(guī)劃 e-支持向量 錯(cuò)誤報(bào)警率
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目(71331005);國(guó)家自然科學(xué)基金國(guó)際(地區(qū))合作與交流項(xiàng)目(71110107026);國(guó)家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目(11271361,61472390);國(guó)家自然科學(xué)基金青年科學(xué)基金項(xiàng)目(61402429)
【分類號(hào)】：TP393.08
【正文快照】： 已知的NSL-KDD網(wǎng)絡(luò)入侵?jǐn)?shù)據(jù)集,通過(guò)數(shù)值實(shí)驗(yàn)證實(shí)了所提模型可以有效解決網(wǎng)絡(luò)入侵中的多分類問(wèn)題,同時(shí)達(dá)到較高的分類精度和較低的錯(cuò)誤報(bào)警率.數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)是一個(gè)快速發(fā)展的研究領(lǐng)域,它利用多學(xué)科交叉的理論和方法,從大數(shù)據(jù)中提取有用的知識(shí)[1-4].在過(guò)去的10年中,優(yōu)化學(xué)

【共引文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 虞鴻;包騰飛;劉海泉;徐波;;大壩變形的ε-SVR數(shù)值模擬[J];水電自動(dòng)化與大壩監(jiān)測(cè);2010年01期

2 唐紅梅;石京力;郭迎春;韓力英;王霞;;基于MG-LTP與ELM的微表情識(shí)別[J];電視技術(shù);2015年03期

3 王旭堅(jiān);薛惠鋒;解丹蕊;;基于近似支持向量回歸機(jī)的多屬性決策[J];河北科技大學(xué)學(xué)報(bào);2009年02期

4 史巖;李小民;齊曉慧;;基于Vague-Sigmoid核函數(shù)的PSVM故障診斷算法研究[J];信息技術(shù);2012年03期

5 寇綱;婁春偉;彭怡;石勇;;基于時(shí)序多目標(biāo)方法的主權(quán)信用違約風(fēng)險(xiǎn)研究[J];管理科學(xué)學(xué)報(bào);2012年04期

6 王曉輝;荊曉遠(yuǎn);;改進(jìn)的多面最臨近支持向量機(jī)[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2006年28期

7 杜U，

本文編號(hào)：1109853