支持向量機(jī)算法及其在入侵檢測(cè)中的應(yīng)用.pdf

1、支持向量機(jī)是一種重要的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，且具有良好的泛化能力，因此，該方法的研究引起了國(guó)內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注，并提出了很多不同的支持向量機(jī)算法，然而這些方法卻存在對(duì)噪聲敏感、訓(xùn)練時(shí)間長(zhǎng)且易引起過(guò)擬合等問(wèn)題。為了解決支持向量機(jī)中存在的問(wèn)題，研究人員通過(guò)考慮每個(gè)樣本的不同作用，或基于近鄰支持向量機(jī)的思想，以此提高支持向量機(jī)的泛化能力。另一方面，隨著計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的廣泛使用和網(wǎng)絡(luò)之間信息傳輸量的急劇增長(zhǎng)，許多機(jī)構(gòu)和部門(mén)數(shù)據(jù)的安全性受到了嚴(yán)重的威脅，如何

2、阻止網(wǎng)絡(luò)黑客的入侵，保證計(jì)算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的安全成為網(wǎng)絡(luò)管理員所面臨的一個(gè)重要問(wèn)題。
　　目前，支持向量機(jī)作為一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法已經(jīng)用于入侵檢測(cè)，但由于傳統(tǒng)支持向量機(jī)方法存在一些缺陷，使得該方法用于入侵檢測(cè)的效果并不明顯。針對(duì)這種情況，有必要研究更好的支持向量機(jī)算法，以便進(jìn)一步提高入侵檢測(cè)系統(tǒng)的性能。
　　本文借鑒模糊支持向量機(jī)的思想，針對(duì) v-SVM和孿生支持向量機(jī)，研究了基于模糊方法的支持向量機(jī)和孿生支持向量機(jī)，以及它們?cè)谌?/p>

3、侵檢測(cè)問(wèn)題中的應(yīng)用。具體研究?jī)?nèi)容如下：
　　1.將模糊方法應(yīng)用于 v-SVM中，給出了模糊加權(quán)的支持向量機(jī)算法 v-FSVM；針對(duì)支持向量機(jī)的二次規(guī)劃的對(duì)偶問(wèn)題，利用超松弛迭代技術(shù)，給出了求解該問(wèn)題的一般迭代方法。
　　2.將模糊方法引入到孿生支持向量機(jī) v-TSVM中，通過(guò)對(duì)每個(gè)樣本進(jìn)行模糊隸屬值的加權(quán)，給出了模糊加權(quán)的孿生支持向量機(jī)對(duì)應(yīng)的二次規(guī)劃問(wèn)題，通過(guò)求解該優(yōu)化問(wèn)題，獲得了兩個(gè)非平行分類面，給出了基于模糊加權(quán)的孿生支