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1、舞叛編號溆j趨紈壤劣驥0∥。糾西”]P’釤。磅強‘“博士學位論文基于學習與自相似的異常檢測研究導帥姓2覆職稱專m2稱:王汝傳教授/博導信息同絡南京郵電大學博士研究生學位論文BP網(wǎng)絡不僅檢測準確率較高,而且泛化能力也有了很大提高:當訓練樣本數(shù)增多時,聯(lián)合使用用粗糙集與GA優(yōu)化過的BP網(wǎng)絡,通過學習得到的“經(jīng)驗”越豐富,誤檢率下降的越快,當測試集不變時,訓練樣本多到一定程度時檢測準確率達到穩(wěn)定。其次,對基于特征約簡、協(xié)議區(qū)分與SVM的異常檢
2、測進行研究。入侵檢測本質(zhì)上是一個分類問題,SVM是目前最優(yōu)秀的分類方法之一,因此,將SVM用于入侵檢測是一種好的選擇。但是,將網(wǎng)絡數(shù)據(jù)全部特征用于SVM學習,需要解決一個復雜的二次規(guī)劃問題。入侵高維數(shù)據(jù)維數(shù)之間存在著一定的依賴關(guān)系,發(fā)現(xiàn)這種關(guān)系,對高維進行變換,降低維數(shù)是提高SVM入侵檢測效率的一種途徑?;谝陨纤枷?,提出了兩種提高SVM檢測異常速度的方法,一是基于PCA和SVM的異常檢測方法,采用PCA對入侵數(shù)據(jù)進行線性變換,降低其維
3、數(shù),將低維入侵數(shù)據(jù)作為支持向量機的輸入進行訓練,從而提高了異常檢測的速度;二是基于協(xié)議區(qū)分、數(shù)據(jù)約簡與支持向量機的異常檢測方法,減少異構(gòu)數(shù)據(jù)學習和廣泛檢測的弊端,具有針對性的對某一種協(xié)議進行異常檢測,減少檢測時間和準確度。我們分三種情況在Kddcup’99數(shù)據(jù)集上進行了實驗,結(jié)果表明,提出的方法準確度有所提高,訓練時間和檢測時間明顯減少。接著討論了網(wǎng)絡流量自相似性并提出了基于小波分析的異常檢測方法。使用隨機產(chǎn)生的時間序列、以太網(wǎng)(Eth
4、emet)正常網(wǎng)絡流量、視頻流(VBR),驗證了網(wǎng)絡流量具有自相似性;給出了使用Hurst參數(shù)與Lyapunov指數(shù)進行異常檢測的方法,實驗結(jié)果表明兩種方法可以進行異常檢。提出了基于小波分析的異常檢測方法,實驗結(jié)果表明小波分析方法對異常比較敏感,能正確區(qū)分繁忙業(yè)務與異常;給出了最佳檢測Hurst參數(shù)小波選擇的理論推導,基于實驗得到了小波選擇的規(guī)律:在一定的范圍,隨著消失矩增大,局部上日值時大時小,總體上日值在減小,消失矩越小,分解級數(shù)越
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