基于模糊熵特征选择算法的SVM在漏洞分类中的研究

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安全漏洞评估中的模糊测试技术与实战经验分享(五)

安全漏洞评估中的模糊测试技术与实战经验分享引言：安全漏洞评估是现代信息技术领域中至关重要的一环，通过评估系统中的漏洞，可以发现潜在的安全威胁，并提前修复。

在安全漏洞评估中，模糊测试技术被广泛应用，它是一种通过输入意外或异常数据来触发系统漏洞的方法。

本文将介绍模糊测试技术的原理和实战经验，展示其在安全评估中的重要性和效果。

一、模糊测试技术原理解析模糊测试技术是一种黑盒测试方法，通过随机或变异的输入数据来测试系统的鲁棒性，并检测系统是否对异常输入做了正确的处理。

其基本原理是在输入数据中插入意外、异常或边界值，触发系统中的漏洞，从而发现系统的安全隐患。

二、模糊测试技术实战经验分享1. 确定测试目标：在进行模糊测试之前，首先需要明确测试目标，即确定待测系统或应用程序的关键功能和潜在风险。

这样能够帮助我们有针对性地设计模糊测试用例，提高测试效率。

2. 构建漏洞模型：在进行模糊测试时，可以根据已知的漏洞种类和攻击方式来构建漏洞模型。

通过分析传统漏洞、历史漏洞和最新漏洞等信息，可以更好地设计模糊测试用例，提高漏洞检测的准确性。

3. 设计模糊测试用例：模糊测试的核心是设计合适的测试用例。

测试用例应该包含常见的恶意输入和异常输入，例如长字符串、大文件、特殊字符等。

此外，还可以通过模糊测试工具生成随机数据，如随机字符串、随机二进制文件等，以提高测试的全面性和随机性。

4. 执行模糊测试：在执行模糊测试时，需要将设计好的测试用例输入到待测系统中，并观察系统的响应。

当系统发生崩溃、异常或输出异常时，应该对该漏洞进行排查和修复。

此外，还可以结合代码审计等方法，定位漏洞的具体位置和原因，从而加深对系统安全性的理解。

5. 检测漏洞并修复：在模糊测试结束后，应该对测试结果进行整理和分析，筛选出漏洞和安全隐患，并及时修复。

同时，还需要思考如何减少类似漏洞的发生，加强系统的安全性。

结论：模糊测试技术作为一种常用且有效的安全测试方法，可以帮助发现系统中的潜在漏洞和安全隐患。

基于混合算法优化的SVM_多分类器齿轮故障诊断模型

计算豺与猎物之间的距离；Y1（t）和 Y2（t）是对应于猎物的
雄性和雌性豺的更新位置；E 为猎物的逃逸能量。
β σ ω
图 1 灰狼种群等级分布
在 D 维决策空间中随机产生灰狼种群，按照适应度值对种群进行划分，适应度最优的前 3 个分别为 α、β 和 σ，剩余群体为 ω。灰狼群体的捕猎过程包括包围围捕和狩猎 2 个过程，各个过程描述如下。 2.1.1 围猎阶段
更新公式如公式（10）所示。
° ®
X i,D X i,EBiblioteka t t1 1 ° ¯
X i,V
t
1
XD t ADD X E t ADE XV t ADV
（10）
ω 狼的最终位置由 α 狼、β 狼和 σ 狼的位置决定，更新公
为（ 0 ，1 ）的随机值；Γ 为伽马函数。
本构建二分类器，可以构造出 k（k-1）/2 个二分类器，然后设计、优化该算法，算法具体过程分为以下 3 个基本步骤。
对这些二分类器的子分类结果进行融合，从而得到最后的分类结果 [5]。
该文使用 Libsvm3.3 工具箱完成齿轮故障诊断任务。
2.2.1 搜索空间公式 GJO 是一种基于群体的智能优化算法，在该算法中，初始
设 {（xi，yi）}（i=1，2，…，m）为非线性数据样本集合。其中，xi 为输入的 n 维样本向量（xi ∈ Rn（Rn 为样本集合））， yi 为 xi 的所属类别（yi ∈ {-1，1}），当输入向量 xi 为第 j 类时，yi 的第 j 个元素为 1，其余皆为 -1 ；超平面方程为 wx+b （w 为可调权值向量；b 为偏置因子；x 为输入向量），将超平
猎物的逃逸能量如公式（15）所示，猎物的能量下降量

基于迭代稀疏组套索及SVM的高维分类研究

基于迭代稀疏组套索及SVM的高维分类研究作者：***来源：《计算技术与自动化》2021年第04期摘要：高维数据存在大量的冗余变量和噪声，传统的分类方法在高维情况下通常效果不佳。

为提高分类性能，将迭代稀疏组套索和支持向量机结合，提出了一种新的高维分类方法iSGL-SVM。

分别在prostate和Tox_171数据集上验证了所提出的方法，并与其它三种方法进行比较。

实验结果表明，该方法具有更好的变量选择效果和较高的分类精度，可广泛应用于高维小样本数据集的分类。

关键词：迭代稀疏组套索;支持向量机;高维分类;变量选择中图分类号：O212 文献标识码：AAbstract：There are a lot of redundant variables and noise in high-dimensional data， and traditional classification methods usually do not work well in high-dimensional situations. In order to improve the classification performance， the iterative sparse group lasso is combined with support vector machine， and a new high-dimensional classification method iSGL-SVM is proposed. The proposed method was verified on the prostate and Tox_171 datasets respectivelyand compared with the other three methods. The experimental results showed that the method has better variable selection effects and higher classification accuracy， which can be widely used for classification of high-dimensional small sample datasets.Key words：iterative sparse group lasso; support vector machine; high-dimensional classification; variable selection近年来，机器学习、生物信息学等各领域都出现了高维数据，并且已经很大程度上超过了以往的规模。

基于稀疏编码和SVM的协同入侵检测

基于稀疏编码和SVM的协同入侵检测崔振;陈柏生【摘要】将稀疏编码理论应用于入侵检测，并提出一种将稀疏编码理论和支持向量机结合的入侵检测算法。

稀疏性约束同时引入到过完备词典学习和编码过程，学习到的系数作为特征送入到支持向量机进行入侵检测。

实验表明，稀疏性具有一定的去噪能力，使得学习的特征更富有判别力。

同时实验也验证了所提出的方法能保证较高的检测率和较低的误报率，并且对不平衡数据集有较好的鲁棒性。

%The theory of sparse representation is applied to intrusion detection, and an approach based on sparse coding and support vector machine is also proposed for intrusion detection. Sparsity constraints are added to train the over-complete dictionary and encode samples simultaneously. Learned sparse coefficients as features are ted into support vector machine for intrusion detection. Experiments show that the sparsity can remove some noises and make mapping features more discriminative. Meanwhile, experiments also prove our proposed method more effective with higher detection rate and lower ialse alarm rate, especially good robustness in the imbalanced dataset experiment.【期刊名称】《微型机与应用》【年(卷),期】2011(030)022【总页数】4页(P78-81)【关键词】稀疏编码;支持向量机;协同;入侵检测;过完备词典【作者】崔振;陈柏生【作者单位】华侨大学计算机科学与技术学院,福建厦门361021;中国科学院计算技术研究所,北京100190;华侨大学计算机科学与技术学院,福建厦门361021【正文语种】中文【中图分类】TP181将所有的网络行为分成正常行为和异常行为两类，这样入侵检测问题就可以转化成模式分类问题。

基于漏洞扫描的SVM网络入侵检测研究

基于漏洞扫描的SVM网络入侵检测研究
杨杰;余彬
【期刊名称】《计算机工程与设计》
【年(卷),期】2008(029)015
【摘要】入侵检测技术是网络安全的重要组成部分,是网络集成解决方案中的重要模块.一般的入侵检测只能检测出一般入侵行为,不能对已入侵及新的变形入侵做出有效判断.基于支持向量机(SVM)对网络的安全漏洞扫描构建的网络入侵检测,减少了有限的时间训练样本数,能有效提高入侵检测的分类性能,以更短响应时间做出更准确的检测判断.
【总页数】3页(P3856-3857,4089)
【作者】杨杰;余彬
【作者单位】浙江工商大学计算机系,浙江,杭州,310012;浙江工商大学计算机系,浙江,杭州,310012
【正文语种】中文
【中图分类】TP393.08
【相关文献】
1.基于RS-SVM的无线传感器网络入侵检测模型研究 [J], 张志霞
2.基于MI与SVM的网络入侵检测方法研究 [J], 丁邦旭; 张昊; 王刚
3.基于RS-SVM的无线传感器网络入侵检测模型研究 [J], 张志霞
4.基于GA-SVM算法的网络入侵检测研究 [J], 徐辉
5.基于AL-SVM算法的无线传感器网络入侵检测研究 [J], 陈雪芳
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基于VMD模糊熵和SVM的高压断路器故障诊断

基于VMD模糊熵和SVM的高压断路器故障诊断张燕珂;王萱;万书亭【摘要】为了有效提取高压断路器振动信号的特征,提出了一种基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)模糊熵和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的特征向量提取方法,并采用SVM分类器对断路器的故障类型进行识别.首先,使用VMD对断路器的振动信号进行分解,得到若干个模态分量;然后,计算每一个模态分量的模糊熵,将其组成特征向量;最后,将上述特征向量导入到SVM 分类器中进行训练,得到训练好的SVM模型,使用该模型对断路器4种运行状态下的样本数据进行故障识别.结果表明,基于VMD模糊熵的特征向量提取方法所提取出的特征向量相对基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)样本熵的特征向量提取方法所提取出的特征向量可分性较好;在小样本的模式识别中,SVM相比于BP神经网络,具有更高的识别精度,能够有效识别断路器的故障.【期刊名称】《电力科学与工程》【年(卷),期】2019(035)004【总页数】7页(P25-31)【关键词】断路器;VMD;模糊熵;特征提取;故障诊断【作者】张燕珂;王萱;万书亭【作者单位】浙江工商职业技术学院智能电子学院,浙江宁波315012;华北电力大学能源动力与机械工程学院,河北保定071003;华北电力大学能源动力与机械工程学院,河北保定071003【正文语种】中文【中图分类】TM5070 引言高压断路器作为电力系统中重要的保护与控制电器，其性能的可靠性对整个电网运行的安全性具有重大意义。

相关的调查表明，高压断路器的重大故障中有将近一半的故障是由于操作机构发生故障引起的，所以对高压断路器操作机构的故障机理及其诊断方法进行研究对于提高断路器运行的可靠性具有重要意义[1]。

高压断路器在分合闸过程中所产生的振动包含了操作机构的状态信息，针对其振动信号展开分析可发现断路器操作机构的故障信息，现已有大量文献提出利用振动信号来对断路器进行故障诊断[2-4]。

基于模糊支持向量机的多类分类算法研究共3篇

基于模糊支持向量机的多类分类算法研究共3篇基于模糊支持向量机的多类分类算法研究1随着机器学习和人工智能的发展，多类分类问题一直是研究的热点之一。

在实际应用中，多类分类算法需要考虑更多的因素，如分类的准确性、效率、可解释性等。

本文基于模糊支持向量机的多类分类算法进行研究。

一、研究背景随着大数据时代的到来，机器学习和人工智能得到飞速发展。

在机器学习中，分类问题是最常见的问题之一。

而多类分类问题相比于二分类问题更为复杂。

目前，多类分类问题已经应用于各个领域，如图像分类、自然语言处理、医学诊断等。

二、模糊支持向量机支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种有效的分类方法，通过将数据集映射到高维空间上，找到最优的分类面。

但在实际应用中，SVM面临着“维度灾难”的问题。

为了解决这个问题，研究者们提出了改进的支持向量机算法，如模糊支持向量机（Fuzzy SVM）。

模糊支持向量机将模糊集理论引入到支持向量机中，可以有效地处理多类问题。

其对样本进行模糊化处理，减少了维度灾难的问题。

同时，模糊支持向量机还可以通过设置模糊因子来平衡分类的准确性和泛化能力。

三、基于模糊支持向量机的多类分类算法在模糊支持向量机应用于多类分类问题时，需要对样本进行模糊化处理。

具体方法为：对于分类问题中的每一个类别，将该类别内的样本划分成模糊子集，从而得到模糊化的样本集。

模糊成员函数可以根据实际情况选择高斯函数或三角函数等。

在得到模糊化的样本集之后，可以利用模糊支持向量机进行分类。

具体方法为：利用遗传算法搜索出每个类别的最佳参数，同时将多个二分类任务合并为一个多类分类问题。

最终，可以得到一个具有高分类准确性和较好泛化能力的多类分类算法。

四、实验分析为了验证基于模糊支持向量机的多类分类算法的有效性，我们在UCI数据集上进行了实验。

具体方法为：将数据集分为训练集和测试集，利用基于模糊支持向量机的多类分类算法进行训练和测试。

基于模糊核聚类的SVM多类分类方法_赵晖

1 当前 SVM 多类分类方法存在的问题
SVM 最初是针对两类分类问题提出的 , 用于多类分类问题必须将其推广。目前 , 已提出的 SVM 多类分类方法大致可分为两类 : 一次性求解法和分解重构法。一次性求解法是在所有训练样本上求解一个大型二次规划问题 , 同时将所有类别分开 , 该方法变量个数多 , 计算复杂度很高 , 尤其当类别数目较多时 , 它的训练速度很低 , 分类精度也不高。分解重构法是一种将多类分类问题转化为多个两类分类问题 , 并采用某种策略将多个两类分类器组合起来实现多类分类的方法。实验表明 , 分解重构法比一次性求解法更适合于实际应用
赵晖 , 荣莉莉
( 大连理工大学系统工程研究所 , 辽宁大连 116024)
摘要: 针对 SVM 在大类别模式分类中存在的问题 , 提出了一种基于模糊核聚类的 SVM 多类分类方法 , 并给出了一种高效的半模糊核聚类算法。该方法基于模糊核聚类方法生成模糊类 , 并采用树结构将多个 SVM 组合起来实现多类分类。模糊核聚类方法不但能够实现更为准确的聚类 , 而且能够挖掘模糊类的外围、不同模糊类之间的交叠情况等信息 , 利用这些信息能有效提高分类器的性能。实验表明 , 所提方法比传统方法具有更高的速度和精度。关键词 : 支持向量机 ; 多类分类 ; 模糊核聚类 ; 树型分类器中图分类号 : TP391 文献标识码 : A
[ 7] [ 6]
和 hierarchical sup-
port vector machines( H-SVM ) 方法因模糊类之间交叠严重以及分类树的错分积累而精度较低。本文首先分析了已提出的各种 SVM 多类分类方法存在的问题 , 然后提出了一种基于模糊核聚类的 SVM 多类分类方法( support vector machines multi-class classification based on fuzzy kernel clustering , FKC-SVM multi-class classification) , 并给出了一种快速半模糊核聚类算法。新方法利用模糊核聚类生成模糊类 , 并采用树结构将多个两类分类器组合起来实现多类分类。模糊核聚类不但能够较好地分辨、提取并放大有用的特征 , 实现更为准确的聚类 , 而且能够挖掘有关模糊类的外围、不同模糊类之间的衔接和离散信息。利

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张鹏，谢晓尧
（贵州师范大学贵州省信息与计算科学重点实验室，贵阳５５０００１）摘要：漏洞的分类能够有效提高漏洞分析和修复的效率，其分类的方式是按照漏洞的特征进行，将漏洞特征
的提取转换为漏洞文本特征的提取。针对漏洞的描述性文本较短，特征选择模糊等缺点，提出了一种基于模糊熵特征选择算法的ＳＶＭ的漏洞分类方法对漏洞分类进行研究。该方法结合模糊熵理论和支持向量机分类方法
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅｃｌａｓｓｉｉｆｃａｔｉｏｎｏｆｖｕｌｎｅｒａｂｉｌｉｔｙｃａｎｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｅｉｃｆｉｅｎｃｙｏｆｖｕｌｎｅｒａｂｉｌｉｔｙａｎａｌｙｓｉｓａｎｄｒｅｐａｉｒ，ｉｔｓｗａｙｉｈｅｃｈａｒａｃｔｅｉｒｓｔｉｃｓｏｆｖｕｌｎｅｒａｂｉｌｉｔｙ，ｅｘｔｒａｃｔｉｎｇｔｈｅｆｅａｔｕｒｅｓｏｆｖｕｌｎｅｒａｂｉｌｉｔｙｔｅｘｔｓｔｏｒｅｐｌａｃｅｔｈｅｆｅａｔｕｒｅｓｏｆｖｕｌｎｅｒａｂｉｌｉｔｙ．
ｆｕｎｃｔｉｏｎｗｈｉｃｈｗａｓｒｅｌｉｅｄｏｎｂｅｔｗｅｅｎ — ｃｌａｓｓａｎｄｉｎｎｅｒ — ｃｌａｓｓｄｉｓｐｅｒｓｉｏｎｔｏｒｅｆｌｅｃｔｔｈｅｆｅａｔｕｒｅ’ Ｓｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ．Ａｔｔｈｅｓａｍｅｔｉｍｅ，ｉｔ
ｒｉｔｈｍ．Ｔｈｉｓｍｅｔｈｏｄｃｏｍｂｉｎｅｄｔｈｅａｄｖａｎｔａｇｅｏｆｔｈｅｆｕｚｚｙｅｎｔｒｏｐｙｔｈｅｏｒｙａｎｄｓｕｐｐｏ￣ｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅ，ｄｅｓｉｇｎｅｄｔｈｅｍｅｍｂｅｒｓｈｉｐ
ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎｖｕｌｎｅｒａｂｉｌｉｔｙｃｌａｓｓｉｉｃｆａｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎＳＶＭｗｉｔｈ
ｆｕｚｚｙｅｎｔｒｏｐｙｆｅａｔｕｒｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍ
关键词：模糊熵；支持向量机；漏洞特征；漏洞文本；特征选择；漏洞分类
中图分类号：ＴＰ３９３．０８文献标志码：Ａ文章编号：１００１ — ３６９５（２０１５）０４ — １１４５．０４
ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１ — ３６９５．２０１５．０４．０４４
的优点，设计类间类内隶属度函数来体现特征项的分布情况，并结合模糊熵的计算作为漏洞特征提取的依据，通过ＳＶＭ进行分类学习，对漏洞进行分类。仿真实验表明，基于模糊熵特征选择算法的ＳＶＭ的漏洞分类方法实际可行，且分类准确率高于基于ＫＮＮ和最大熵模型的分类方法，具有一定的研究意义。
ＺＨＡＮＧＰｅｎｇ，ＸＩＥＸｉａｏ — ｙａｏ
（ＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ＆ＣｏｍｐｕｔｉｎｇＳｃｉｅｎｃｅｆｏＧｕｉｚｈｏｕＰｒｏｖｉｎｃｅ，Ｇｕ＆ｈｏｕＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｇｕｉｙａｎｇ５５０００１，Ｃｈｉｎａ）
第３２卷第４期２０１５年４月
计算机应用研究
ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒｓ
Ｖ０１．３２Ｎｏ．４Ａｐｒ．２０１５
基于模糊熵特征选择算法的ＳＶＭ在漏洞分类中的研究术
ＴｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｄａｖｕｌｎｅｒａｂｉｌｉｔｙｃｌａｓｓｉｉｆｃａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｗｈｉｃｈｗａｓｂａｓｅｄｏｎＳＶＭｗｉｔｈｆｕｚｚｙｅｎｔｒｏｐｙｆｅａｔｕｒｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎａｌｇｏ —