几种机器学习方法在IDS中的性能比较
入侵检测系统工作原理
入侵检测系统工作原理网络安全是当今互联网领域中的一个重要问题，随着网络技术的不断发展，网络攻击手段也越来越复杂。
入侵检测系统（Intrusion Detection System, IDS）是网络安全领域中的一种重要工具，旨在保护网络免受恶意攻击者的侵害。
那么，入侵检测系统是如何工作的呢？本文从不同类别的入侵检测系统入手，介绍其工作原理。
1. 基于规则的IDS基于规则的IDS是最早出现的一种入侵检测系统，它通过定义一系列规则来检查网络流量，找出可能的攻击行为。
这些规则是基于已知攻击模式制定的，如果检测到某个流量与规则相匹配，该规则所代表的攻击就会被触发。
以Snort为例。
Snort是一个开源的基于规则的IDS，它采用的是传统的匹配算法，即在流量中搜索规则库中的字符串。
如果发现匹配项，Snort就会触发警报并且采取相应的响应措施，如发送警报邮件或关闭连接等。
2. 基于异常检测的IDS基于异常检测的IDS则是通过学习正常流量的行为模式，来检测没有遵循这些模式的异常流量，从而发现可能的网络攻击。
通常，这种IDS需要预先进行一段时间的学习，来建立正常流量的行为模式。
当网络流量中出现违反这些模式的异常情况，IDS就会发出警报。
Tstat是一种基于异常检测的IDS，它使用了基于卡尔曼滤波的算法进行流量异常检测。
Tstat学习正常流量时，将流量分成多个时间窗口并计算每个窗口内的平均流量值和方差。
在实时监测中，如果流量超出了预测范围，Tstat就会发出一个警报，并且采取相应的响应措施。
3. 基于机器学习的IDS机器学习已经成为了当今入侵检测系统领域中最受欢迎的技术之一。
这种IDS通过训练算法来学习各种攻击的特征，从而能够从未知的网络流量中检测到可能的攻击。
由于机器学习具有自适应性，因此这种IDS能够随着攻击手段的变化而实现不断更新和改进。
例如，支持向量机（Support Vector Machines, SVM）是一种常用的机器学习算法，它可以从流量中提取各种特征并利用这些特征来识别恶意流量。
基于机器学习的网络入侵检测系统设计与实现
基于机器学习的网络入侵检测系统设计与实现网络入侵检测系统（Intrusion Detection System，简称IDS）可以帮助网络管理员及时发现和应对恶意的网络入侵行为，保障网络的安全性。
随着机器学习技术的不断发展，基于机器学习的网络入侵检测系统被广泛应用。
本文将介绍基于机器学习的网络入侵检测系统的设计与实现方法。
首先，基于机器学习的网络入侵检测系统需要建立一个强大的数据集。
该数据集应包含大量的正常网络流量和恶意攻击的样本。
可以通过网络流量捕获设备或网络协议分析工具采集网络数据，并手动标记恶意攻击的样本。
这样的数据集将为机器学习算法提供足够的训练样本，以便进行准确的网络入侵检测。
其次，针对网络入侵检测系统的设计，可以采用传统的分类算法或深度学习模型。
传统的分类算法包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等，这些算法适用于特征维度较小的情况。
而深度学习模型如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）具有强大的特征提取和学习能力，适用于处理较复杂的网络数据。
根据实际情况选择合适的算法或模型进行网络入侵检测。
接着，对于模型的训练与测试，可以采用交叉验证的方法进行模型的评估与选择。
通过划分数据集为训练集和测试集，并在训练集上进行模型参数的优化训练，然后在测试集上对模型的性能进行评估。
通过比较不同模型的评估指标如准确率、召回率、F1值等，选择最优的模型进行进一步的部署。
同时，在训练模型时需要注意数据样本不平衡问题，采用合适的采样策略来平衡正负样本数量，以提高模型的性能。
为了进一步提高网络入侵检测系统的准确性和实时性，可以应用特征选择和特征提取技术。
特征选择是从海量的特征中选择对分类有用的特征，去除冗余和噪声特征，以减少特征空间的维度和计算复杂度。
常用的特征选择方法有方差选择法、相关系数选择法和互信息选择法等。
特征提取是将原始数据转换为更具有代表性和可区分性的特征。
常用的特征提取方法有主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）和独立成分分析（ICA）等。
常见的网络入侵检测系统(IDS)和入侵防御系统(IPS)
常见的网络入侵检测系统（IDS）和入侵防御系统（IPS）网络入侵检测系统（Intrusion Detection System，IDS）和入侵防御系统（Intrusion Prevention System，IPS）是当今网络安全领域中非常重要的组成部分。
它们被广泛应用于各种网络环境中，包括企业网络、个人用户网络等。
本文将介绍一些常见的网络入侵检测系统和入侵防御系统，并探讨它们的工作原理和应用。
一、网络入侵检测系统（IDS）网络入侵检测系统用于监测网络中的异常活动和入侵行为。
它通过分析网络流量和系统日志来发现潜在的入侵事件，并及时进行警报。
IDS可以分为两种类型：基于签名的IDS和基于行为的IDS。
1.1 基于签名的IDS基于签名的IDS使用预定义的规则集合（也称为签名）来检测已知的入侵行为。
这些规则基于已知的攻击模式和攻击者使用的特定工具或技术。
当网络流量或系统日志与这些签名匹配时，IDS会发出警报。
1.2 基于行为的IDS基于行为的IDS通过对网络流量和系统行为的实时监测来检测未知的入侵行为。
它使用机器学习和行为分析算法来建立正常网络活动的基线，当检测到偏离基线的行为时，IDS会发出警报。
二、入侵防御系统（IPS）入侵防御系统与入侵检测系统类似，但不仅仅是检测入侵行为，还可以主动地阻止潜在的攻击。
IPS可以分为两种类型：基于规则的IPS和基于行为的IPS。
2.1 基于规则的IPS基于规则的IPS使用与IDS相似的签名规则集合来检测已知的入侵行为，并采取相应的阻止措施，比如阻止源IP地址或关闭特定的网络服务。
它可以在实时中断攻击流量或阻断攻击者与目标之间的连接。
2.2 基于行为的IPS基于行为的IPS通过分析网络流量和系统行为来检测未知的入侵行为，并采取相应的阻止措施。
它使用机器学习和行为分析算法来建立正常网络活动的基线，并监测偏离基线的行为。
当检测到异常行为时，IPS会实时采取措施进行防御。
改进的Apriori算法在IDS中的应用
关 键词 ：入 侵检 测 ；关联 规 则 ；Ａ ｒ ｒ算 法 ；事务压 缩 ；属性 压 缩 ｐｉ ｉ ｏ
摘 要 ：在 入侵 检 测研 究领 域 中 ，提 高检 测模 型 的检 测率 并 降低 误报 率是一 个 重要 的研 究
课 题 。提 出了一种 针 对 网络 入侵 检 测 事务 流 日志数 据库 的 关联规 则挖 掘 改进算 法 ，它采 用
事务 压 缩和 属性 压 缩相 结合 ，解 决 了当前主 流关联 规 则算 法应 用到 入侵检 测 过程 中存 在 的
多遍 扫描 、 大量 无效 规则 和算 法 复杂度 过 高等 问题 。实验 结 果表 明 ，文 中所 提 出的 方法 在 ‘ 规 则生 成和 对 网络异 常 情 况的检 测 方 面都 显 示 出比较 好 的性 能 ，提 高 了 系统效 率 ，使 其 更
和 的事务与包含 事务的百分比。 给定一个事务集 Ｄ， 挖掘关联规则问题就是产生支持度和可信度分别 大于用户给定的最小支持度 （ ｎｕ ｐ 和最小可信度 （ ｎｏ ｆ 的关联规则，称为强规则。如果项集满 Ｍｉｓ ） ｐ Ｍｉ ｎ ） ｃ 足最 小支 持度 ，则 称它 为频 繁项 集 。
关联 规则挖 掘的任务 就是要 挖掘 出数据库 Ｄ 中所有 的强规 则 。强规 则 Ａ＝ Ｂ对 应 的项 目集 ｕ 必定 ： ｏ ）
从交易数据库中发现用户模式的相关性 问题 ， 并提出了基于频繁集的 Ａ ｆ ｆ算法 ， ｐｏ ｉｉ 】 该算法的主要优点是
算 法思 路 比较简 单 ，以递 归 统计 为基 础 ，剪切 生成 频 繁集 。然而 ，对 大规 模事 务集 产生 候选 集 的代 价 （ 时 间和空 间 ）是非 常 高 的。本 文根 据 Ａｐ ｏｉ 法 原理 ，从 候选 项集 的产 生着 手 提 出一 种基 于 事务 和属 性 压 ｎ ｒ算 缩 以及 候选 项集 关键 字识 别 的算 法来 提 高算 法 的效率 ，使 其更 适用 于人 侵检 测 系统 。
人工智能在入侵检测中的应用
人工智能在入侵检测中的应用人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一种模拟人类智能的技术，它已经广泛应用于各个领域。
其中，人工智能在入侵检测中的应用正逐渐引起关注。
入侵检测系统（Intrusion Detection System，简称IDS）是一种用于检测和防止未授权访问的系统。
本文将探讨人工智能在入侵检测中的应用，以及它所带来的挑战和优势。
一、人工智能在入侵检测中的应用概述随着网络攻击威胁的不断增加，传统的入侵检测系统往往无法及时识别新型威胁。
而人工智能技术通过模拟人类的智能行为和学习能力，可以更好地应对不断变化的入侵方式。
人工智能在入侵检测中的应用可以分为基于规则的检测和基于机器学习的检测两种方式。
1. 基于规则的检测基于规则的检测是一种通过预定义规则来判断是否存在入侵行为的方法。
这些规则通常是由安全专家根据经验和知识制定的。
人工智能技术可以通过分析网络流量和日志数据，自动提取规则并进行检测，从而加速入侵检测的过程。
然而，这种方法受制于规则的准确性和覆盖范围，无法应对未知的入侵方式。
2. 基于机器学习的检测基于机器学习的检测是一种通过对已知入侵行为的学习，构建入侵检测模型来判断是否存在新的入侵行为的方法。
人工智能技术可以从大量的样本中学习攻击者的行为模式，进而实现对未知攻击的检测。
与基于规则的检测相比，基于机器学习的检测更具灵活性，可以适用于各种网络环境和攻击方式。
二、人工智能在入侵检测中的挑战虽然人工智能在入侵检测中的应用带来了许多优势，但也面临一些挑战。
1. 数据不平衡问题入侵数据往往是不平衡的，正常数据比异常数据多得多。
这导致机器学习模型容易偏向于正常数据，而无法准确检测出入侵行为。
解决这一问题的方法包括对数据进行重采样和调整模型的阈值。
2. 对抗攻击问题攻击者可以通过故意修改数据或采用对抗样本的方式来迷惑机器学习模型，从而逃避入侵检测。
防御对抗攻击的方法包括使用对抗训练技术和增加模型的鲁棒性。
入侵检测算法三大分类(重要)
入侵检测算法三大分类（重要） 入侵检测系统（IDS，Intrusion Detection System）就是利用入侵检测技术发现计算机或网络中存在的入侵行为和被攻击的迹象的软硬件系统。
区别于防火墙，入侵检测系统是一种主动防御的系统，能够更加及时地主动发现非法入侵并报警和采取应急措施，是人们研究的热点领域。
当前研究入侵检测系统的核心是对其算法的研究，人们的工作也大多集中于此。
对于算法研究的目标是降低入侵检测系统的误报、漏报率和提升系统的运行效率。
由于各种算法都有其局限性的一面，而具体的网络使用环境各不相同，这也是阻碍入侵检测系统商业应用的重要障碍，寻找一种具有适用性更广泛的算法也是研究工作的重要内容，对当前入侵检测算法研究现状进行综合考虑是十分必要的。
本文从当前入侵检测算法的热点领域入手，依据入侵检测系统种类对当前流行的算法进行分类并详细介绍研究现状。
入侵检测算法分类 当前入侵检测算法多种多样，其中以关联规则、聚类和支持向量机等算法为代表的数据挖掘技术是当前研究的重点方面，另外，人工智能算法也在逐渐引起人们的注意。
对入侵检测算法进行分类，首先考虑入侵检测系统的分类。
入侵检测系统的分类有多种方法，如根据审计对象的不同，可分为基于网络的IDS、基于主机的IDS和基于网络/主机混合型IDS；按照系统的体系结构可以分为集中式和分布式入侵检测系统；按照检测技术可分为误用检测和异常检测两类。
由于检测技术实际上指的就是所使用的入侵检测算法，所以这里主要考虑按照检测技术分成的误用检测和异常检测的分类方法。
另外随着人们对人工智能算法在入侵检测系统中应用研究的开展，这类系统呈现出与前两类不同的一些特性。
因此将当前入侵检测算法归结为误用检测算法、异常检测算法和人工智能算法三类，具体情况如图1。
图1给出了入侵检测算法的分类。
下面就误用检测、异常检测和人工智能算法三种入侵检测算法分别进行介绍。
误用检测算法 误用检测的基本原理是将已知的入侵行为和企图进行特征抽取，提取共同模式并编写进规则库，再将监测到的网络行为与库进行模式匹配，如果特征相同或相似，就认为是入侵行为或者企图，并触发警报。
网络安全中的入侵检测系统设计与优化
网络安全中的入侵检测系统设计与优化随着网络技术的迅猛发展，我们的生活越来越离不开互联网。
然而，网络的普及和便捷性也给各行各业带来了新的安全威胁。
为了保护网络安全，入侵检测系统（Intrusion Detection System，简称IDS）应运而生。
本文将探讨入侵检测系统的设计原理和优化方法，以提升网络的安全性。
首先，入侵检测系统是通过监控网络流量和系统日志等数据，识别并阻止潜在的入侵攻击行为的关键技术。
它能够分析网络流量中的异常行为，警示系统管理员或阻止这些行为。
入侵检测系统主要分为两类：基于签名的入侵检测系统（Signature-based IDS）和基于异常行为的入侵检测系统（Anomaly-based IDS）。
基于签名的入侵检测系统根据已知的攻击特征进行匹配，如果发现网络流量中包含这些特征，系统就会发出报警。
这种方法的优点是准确率较高，能够及时发现已知的攻击行为。
然而，对于未知的攻击行为，基于签名的系统很难进行有效检测。
因此，针对新型攻击行为的应对能力相对有限。
基于异常行为的入侵检测系统通过学习网络的正常行为模式，检测出与正常行为不符的异常行为。
这种方法能够识别未知的攻击行为，但也容易产生误报。
为了提高准确性，可以结合基于签名的方法进行检测。
优化入侵检测系统的方法有很多，下面我们将介绍几种常用的优化技术。
首先是特征选择（Feature Selection）。
在网络流量分析中，有大量的特征可以选择，但并非所有的特征都对于入侵检测有效。
通过选择合适的特征，可以减少特征维度，提高检测的速度和准确性。
常用的特征选择方法有互信息、卡方检验和信息增益等。
其次是机器学习算法的选择。
入侵检测系统通常使用机器学习算法对网络数据进行分类和预测。
选择合适的机器学习算法对于系统的性能至关重要。
常用的机器学习算法有支持向量机（Support Vector Machine）、朴素贝叶斯（Naive Bayes）和随机森林（Random Forest）等。
网络安全中的入侵检测与防御技术比较
网络安全中的入侵检测与防御技术比较随着网络的快速发展和普及，网络安全也成为了一个重要的问题。
入侵检测与防御技术在网络安全中起着至关重要的作用。
它们可以帮助识别和阻止恶意攻击者的入侵，并保护网络系统的完整性和可用性。
然而，在众多的入侵检测与防御技术中，每种技术都有其独特的优势和局限性。
本文将比较常见的入侵检测与防御技术，以期帮助读者更好地理解它们并选择适合自己网络安全需求的技术。
传统的入侵检测系统（IDS）是一种被动式的技术，通过监控网络中的数据流量和系统事件，从中分析并识别异常行为和攻击行为。
它可以分为基于主机的IDS（HIDS）和基于网络的IDS （NIDS）两种类型。
HIDS通过监控主机上的日志文件、进程行为等来检测入侵，而NIDS则监控网络流量，对网络中的恶意行为进行分析。
传统IDS的优势在于可以检测出各种已知的攻击行为，对网络环境的侵入有较高的灵敏度，而且不会对网络流量造成影响。
然而，传统IDS也有一些局限性，比如对于未知的攻击行为或新型的攻击手段，传统IDS往往无法及时识别。
此外，IDS还容易受到攻击者的伪造或欺骗，从而产生误报或漏报的情况。
为了解决传统IDS的一些局限性，入侵防御系统（IPS）逐渐引入了主动防御机制。
IPS不仅可以检测和识别入侵行为，还可以采取相应的措施来阻止入侵并保护网络环境的安全。
它可以主动地对威胁进行响应和处置，比如阻断恶意流量、封锁攻击源等。
和IDS相比，IPS具有更高的防御能力和实时响应能力，能够及时响应各类攻击事件。
然而，IPS的缺点是它对系统资源的需求较高，可能会对网络性能产生一定的影响，同时过度的防御措施也可能导致误报或漏报。
除了传统的IDS和IPS技术，还出现了一些基于机器学习的入侵检测与防御技术。
机器学习技术可以通过分析大量的数据样本来学习和识别入侵行为，从而提高检测的准确性和覆盖范围。
这种方法可以识别未知的攻击行为，并且具有较低的误报率。
然而，机器学习技术也存在一些挑战，比如需要大量的训练数据和适应不断变化的攻击手段。
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计算机仿真
2010年 8月
几种机器学习方法在 IDS中的性能比较
汪世义 1, 2, 陶 亮 1, 王华彬 1
( 1. 安徽大学智能计算与信号处理教育部重点实验室, 安徽 合肥 230039; 2. 巢湖学院计算机系, 安徽 巢湖 238000)
造方法构造的 。决策树 构造的结果是一棵二 叉或多叉 树, 它 的输入是一组 带有类 别标 记的训 练数 据。对一 批训 练数据 集通过训练产 生一棵决策树后, 就可以 根据属性的 取值对一 个未知数据集 进行分 类。使用 决策 树对实 例进 行分 类时由 树根开始对该实例的属 性逐渐测试其值, 并且顺着 分支向下 走, 直至到达某个叶 结点, 此叶 结点 代表的 类即 为该 对象所 处的类。
( 1)式的过程是 通过构造如下 L agrange函数
& L ( w, b,
)=
1 wT w 2
N i= 1
i [ yi ( wT xi + b) - 1]
( 2)
其中 i% 0为 L ag range 系数, = [ 1 2 ∀ N ] T。根据最
优化理论得到 (1)式优化问题的对偶问题:
NN
N
2 基于机器学习的入侵检测方法工作原理
机器学习的研究是 根据生理学、认 知科学等对 人类学习
! 92 !
机理的了解, 建立人 类学习 过程 的计算 模型 或认识 模型, 发 展各种学习理论和学 习方法, 研究通用 的学习算法 并进行理 论上的分析, 建立面向任务的具有特 定应用的学 习系统。入 侵检测的本质问题就是一个分 类的过程, 入侵检测 系统中的 事件分析器负责对事件行为进 行分析, 判断观察到 的事件是 入侵还是正常行为, 因此入侵检测技术 研究的主要 工作是对 事件分类技术的研究 。 2. 1 基于贝叶斯分类方法
P erformance Comparison of SeveralM ach ine Learn ing M ethods for Intrusion D etection
W ANG Sh i- y i1, 2, TAO L iang1, W ANG H ua- bin1
( 1. MO E K ey L ab o f Inte lligent Com puting & S igna l P ro cessing, A nhuiU n iv ers ity, H e fei A nhu i 230039, Ch ina; 2. Com puter D epartm ent o f Chaohu Co llege, Chaohu A nhu i 238000, Ch ina)
神 经网络 模式识 别成为 神经网络 最成功 的应用 领域之 一 [ 6] 。神经网络以其高 度并 行处理、高 度非 线性、高度 鲁棒 性、自组 织性、记忆推 理、对任意函 数的任 意精度 逼近能 力、 自学习能力和类似人的思维的 不透明映射性 能, 成 为模式识 别中最热的焦点。 神经 网络是 指模 仿人脑 神经 网络的 结构 和某些工 作机 制 而建 立 的一 种新 的 计算 模型。 由输 入 层, 隐含层和输出层组成 [ 7], 其结构图如图 1所示。模 式识别中 的分类问题本 质就是 模式 特征空 间的 一种 映射 问题, 而 BP 神经网络的输入输 出关 系可以 看成 是一种 高度 非线性 的映 射关系, 在神经网络 中, 由权重 和网 络的拓 扑结 构决定 了它 所能识别的模式类型 。 BP 神经网络 分类器就 是在这 个基础 上实现对模式空间的 分类的。
基金项目: 国家自然科学基金资助项目 ( 60572128) 、安 徽省高校 省级 自然科学研究计划项目 ( K J2008B38ZC ) ( K J2007B239 ) 、巢湖学 院自 然科学基金资助项目 ( XLY - 200713 ) 和巢湖 学院科研 启动基金 项目 资助 收稿日期: 2009 - 02- 19 修回日期: 2009- 03- 20
摘要: 入侵检测是一种保障网络安全的新技术, 传统的入侵检测方法存在误报漏报及实时性差等缺点, 将机器学习的技术引 入到入侵监测系统之中以有效地提高系统性能具有十分重要的现实意义。将 目前主要的基于 机器学习的贝 叶斯分类的方 法、神经网络的方法、决策树方法与支持向量机的方法应用于入侵检测系统中, 以 kdd99公共数据集进行了 仿真实验, 仿真 测试结果表明支持向量机方法 ( SVM ) 和神经网络方法具有较好的分类识别性能, 适合用于入侵检测。 关键词: 网络安全; 机器学习; 入侵检测系统 中图分类号: TP309 2 文献标识码: A
查事件数据中 是否存在 与之 相违背 的异 常模式 [ 2]。 异常检 测最大的优点是可以检 测出未知模式的攻击 行为, 但是由于 系统本身的 正常 行 为的轮 廓、阈值等难 以界定, 异 常检测 主要存在误报 和漏报率较高的问题。
贝叶斯分 类的方法, 神 经网络 的方 法, 决 策树 方法 和支 持向量机的方法作为当 前主流的机器学习算 法, 在 许多学科 领域中都有着 广泛的应用, 也是入侵检 测系统最常 用的几种 机器学习算法 [ 3, 4]。本文将这几种 机器学习方法分别应用于 入侵检测系统 , 并在 kdd99数据集上对各学 习方法进 行了仿 真实验。通过性能比较 发现 SVM 和 神经网络 方法在 实验中 效果较好, 为选择构建高效的基于算法 融合的入侵 检测系统 提供参考。
AB STRACT: In trusion D etection M ethod is a new em erg ing ne tw ork security technology. The traditional intrusion detection system s have h igh fa lse negative rate, so it is im portant to introduce m ach ine learn ing into intrusion detec tion system s to im prove the perform ance. In th is paper, currently popular m ach ine learn ing m ethods inc lud ing the Bayes m ethod, the neura lne tw ork m ethod, the dec ision tree m ethod and the SupportV ectorM achines( SVM ) me thod are app lied to intrusion de tection sy stem, experim ents w ith the data set kdd99 show that the m ethod SVM and the neura l netw ork me thod have better perfo rmance and are m ore suitable fo r in trusion de tection. K EYWORDS: N e tw ork secur ity; M ach ine lea rning; In trusion detection system ( IDS)
实质 上 是 求 解 约 束 条 件 下 通 过 解 下 面 约 束 最 优 化 问 题 求出 [ 8] 。
M. yi ( wT xi + b) - 1 % 0
( 1)
i = 1, 2, ∀, N
式 ( 1)中 x 是一样本 向量, w 是权 向量, b 为 分类阈 值。求解
贝叶斯分类器的分类原理 是通过某对象 的先验概 率, 利 用贝叶斯公式计算出 其后验概率, 即该 对象属于某 一类的概 率, 选择具有最大后验概率的类作为该对象 所属的类 [ 5] 。设 每个数据样本 n个属 性的值用一个 n 维特 征向量来表 示, 即 A = a1, a2, ∀, an 。假定有 m 个分类, 分 别用 C1, C2, ∀, Cm 表示。对于一个给定的末知 类别的 数据样本 A, 如果 将样本 A 分 配给类 C i, 则仅当满足条件: p ( Ci |A ) > P ( Cj |A ), 1# i, j # m, i∃ j 由贝叶斯定理: p ( A |B ) = (P ( B |A ) P (A ) ) /P ( B ), 因 P ( B )对所有类为常数, 最大化后验概率 P ( Ci |A ) 可转化 为最大化先验概率 P ( A |Ci ) P ( Ci )。 2. 2 BP神经网络
1 引言
入 侵检测 系统作 为一种 可以放置 在受保 护网络 内部的 原始 过 滤器, 它 是 符合 动态 安 全模 型 P 2DR 的 核心 技 术之 一。根据分析引擎中使用的检 测方法的不同, 可以 把入侵检 测模型分为误用 检测 和异 常检测。 误用检 测搜 索审计 事件 数据, 查看其中是否 存在预 先定 义的误 用模 式, 对获得 数据 使用各种模式识别算 法进行匹配, 检测 主体的活动 是否符合 已知的入侵模式 [ 1] 。误用检测存在误报率 低的优点, 但是漏 报率较高。异常检测提取正常 模式审计数据 的数学特 征, 检
2. 4 支持向量机 支持向量 机是统计学理论的 V C维理论和结构风险最小
化原理的具体 体现, 其最大的优点是能 够尽量提高 学习的泛 化能力, 也就是能够保证在有限的训练 集样本得到 的小误差 对独立的测试 集也有小的误差。
支 持向量 机的解 决分类 问题的 本质是通 过将输 入样本
空间非线性变换到另一 个特征空间, 然 后在这个新 的特征空 间中以求得使 两类样本 的分类 间隔 最大为 目标 求取 样本的 最优线性分类 面, 而这种非线性变换是 通过定义适 当的内积 函数 (或称为核函数 ) 实现 的。其中那 些与最 优分类 面最近 的两类样本被 称为支 持向 量。这样 最优分 类面 的构 造问题