本文關(guān)鍵詞：一種改進(jìn)孿生支持向量機(jī)算法及其在網(wǎng)絡(luò)入侵檢測的應(yīng)用

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【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展與網(wǎng)絡(luò)的普及,網(wǎng)絡(luò)入侵檢測問題得到越來越多的關(guān)注。分類算法開始廣泛應(yīng)用至網(wǎng)絡(luò)入侵檢測模型中,基于孿生支持向量機(jī)原理的各種新型算法也逐漸成為研究網(wǎng)絡(luò)入侵檢測的熱點。最小二乘孿生多類別支持向量機(jī)分類器(Least Squared Twin K-class Support Vector Classification,LST-KSVC)在解決多分類問題上具有運(yùn)行速度快的優(yōu)點,但其采取的是經(jīng)驗風(fēng)險最小化原則,導(dǎo)致模型對新樣本數(shù)據(jù)的預(yù)測能力較弱。本文針對LST-KSVC模型存在的不足,通過在LST-KSVC模型的目標(biāo)函數(shù)上使用正則化技術(shù)懲罰模型的預(yù)測系數(shù),提出了一種改進(jìn)最小二乘孿生多類別支持向量機(jī)分類器(Improved Least Squared Twin K-class Support Vector Classification,ILST-KSVC)算法,并從理論上證明其收斂性。為了驗證本文改進(jìn)算法的分類效果和對網(wǎng)絡(luò)入侵檢測的有效性和實用性,分別用UCI數(shù)據(jù)集和KDD CUP 99數(shù)據(jù)集進(jìn)行仿真實驗。仿真結(jié)果表明:(1)本文提出的ILST-KSVC模型在UCI多分類問題上具有良好的分類效果;(2)與LST-KSVC模型相比,Improved LST-KSVC模型的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測正確率提高了1.41%;(3)采用本文提出的自適應(yīng)信息熵最小化離散算法對數(shù)據(jù)預(yù)處理,提高了Improved LST-KSVC模型的檢測正確率。
【關(guān)鍵詞】：網(wǎng)絡(luò)入侵檢測 最小二乘孿生多類別支持向量機(jī)分類器 多分類 正則化
【學(xué)位授予單位】：暨南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP393.08;TP18
【目錄】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-6
• 第一章 緒論6-12
• 1.1 網(wǎng)絡(luò)入侵檢測的研究背景和方法6-7
• 1.2 學(xué)術(shù)動態(tài)與研究現(xiàn)狀7-10
• 1.3 主要研究內(nèi)容10-11
• 1.4 文章的組織結(jié)構(gòu)11-12
• 第二章 支持向量機(jī)算法原理和改進(jìn)算法12-28
• 2.1 最小二乘支持向量機(jī)原理12-13
• 2.2 孿生支持向量機(jī)原理13-15
• 2.3 最小二乘孿生多類別支持向量機(jī)原理15-19
• 2.4 改進(jìn)最小二乘孿生多類別支持向量機(jī)19-27
• 2.5 本章小結(jié)27-28
• 第三章 改進(jìn)孿生支持向量機(jī)模型在網(wǎng)絡(luò)入侵檢測的應(yīng)用28-35
• 3.1 離散化算法28-29
• 3.2 網(wǎng)絡(luò)入侵檢測模型框架29
• 3.3 網(wǎng)絡(luò)入侵?jǐn)?shù)據(jù)介紹29-31
• 3.4 數(shù)值實驗與結(jié)果分析31-34
• 3.5 本章小結(jié)34-35
• 第四章 總結(jié)與展望35-36
• 4.1 總結(jié)35
• 4.2 展望35-36
• 參考文獻(xiàn)36-40
• 碩士期間發(fā)表的論文40-41
• 致謝41

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