【摘 要】
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随着网络技术的快速发展,网络规模和网络信息量日益扩大,给人们的学习、工作和生活带来极大便利,与此同时,网络安全隐患也逐渐暴露出来。一些人利用网络的互联性、开放性、多样性的特征,通过入侵攻击网络来获取利益,给个人、社会甚至国家的信息和财产安全造成损失,因此,保护网络安全是非常必要的。网络入侵检测作为保护网络安全的重要组成部分,一直被人们广泛讨论和研究。网络入侵检测是一种动态主动的网络安全保护手段,通
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随着网络技术的快速发展,网络规模和网络信息量日益扩大,给人们的学习、工作和生活带来极大便利,与此同时,网络安全隐患也逐渐暴露出来。一些人利用网络的互联性、开放性、多样性的特征,通过入侵攻击网络来获取利益,给个人、社会甚至国家的信息和财产安全造成损失,因此,保护网络安全是非常必要的。网络入侵检测作为保护网络安全的重要组成部分,一直被人们广泛讨论和研究。网络入侵检测是一种动态主动的网络安全保护手段,通过对网络传输的流量信息进行分析来识别攻击行为。在大数据环境下,攻击行为变得越来越多且复杂,传统的入侵检测技术存在检测率低,且无法对攻击类型有效识别等问题,已经不能满足需求,这使得入侵检测技术逐步向智能高效化发展。针对网络入侵检测过程中遇到的攻击行为复杂和检测率低的问题,本文在入侵检测数据的特征处理和入侵检测技术两方面做出研究,来提升入侵检测性能。首先以KDDCup99网络入侵检测数据集作为研究对象,提出使用主成分分析法PCA结合Relief F算法对其进行降维,来处理数据特征维度过大的问题。PCA-Relief F法对数据特征先提取,后选择,选取贡献率较高且和类别有较高相关度的特征,构成降维网络入侵检测数据集,降低模型训练复杂度;然后通过差分进化这一智能优化算法对支持向量机算法优化,构建DE-SVM入侵检测模型,考虑到数据集中存在四种攻击类型和一种正常类型,先实现多分类SVM后,再用DE算法优化;最后提出构建Adaboost-DE-SVM组合入侵检测模型,使用多分类Adaboost算法将DE-SVM入侵检测模型做出集成,实现网络入侵检测。经过实验验证,并对比穷举式的网格搜索算法优化构建的GS-SVM模型和集成的Adaboost-GS-SVM模型,结果表明,基于智能算法优化的DE-SVM模型比基于穷举搜索算法优化的GS-SVM模型有更好的入侵检测效果,Adaboost-DE-SVM模型较DESVM模型的入侵检测准确率和检测率还得到进一步提升。
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