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文檔簡介
1、隨著計算機技術和網絡技術的迅猛發(fā)展,計算機系統(tǒng)已經從獨立的主機發(fā)展到復雜的、互連的開放式系統(tǒng)。這種情況導致計算機及網絡的入侵問題越來越突出,為保護系統(tǒng)資源,需要建立不同于防火墻和防毒軟件的主動防御機制檢測入侵。入侵檢測系統(tǒng)是網絡深層防衛(wèi)系統(tǒng)的重要組成部分,它通過檢測和分析網絡流量和系統(tǒng)日志等有關審計數(shù)據(jù),以判斷系統(tǒng)中是否有違背安全策略或計算機系統(tǒng)安全行為。但入侵檢測還存在著不足,檢測異常入侵行為并提高檢測速度,研究高效可用的異常檢測算法
2、并建立相應的檢測系統(tǒng)是十分必要的科學關鍵問題。 本文基于智能技術,提出并實現(xiàn)了一種基于支持向量機和網絡自相似原理的異常入侵檢測系統(tǒng)。 本文的創(chuàng)新點是:(1)針對目前異常入侵檢測系統(tǒng)存在錯報、漏報、檢測時間長和在缺少先驗知識情況下推廣能力差的問題,提出了在異常入侵檢測系統(tǒng)中應用量子粒子群算法(QPSO)訓練支持向量機,使得系統(tǒng)在小樣本的條件下具有很好的推廣能力,并用QPSO解決二次規(guī)劃問題(QP),提高檢測速度。本文還采用
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