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電子發燒友網>電子資料下載>電子論文>網絡協議論文>基于KKT和SVM算法的云架構入侵檢測系統

基于KKT和SVM算法的云架構入侵檢測系統

2018-01-02 | rar | 0.73 MB | 次下載 | 2積分

資料介紹

  針對傳統入侵檢測系統(IDS)處理數據負載過重,不支持多主機數據聯合分析,以及大規則庫維護的問題,提出一種云架構的基于卡羅需一庫恩一塔克( KKT)條件和超球結構的增量支持向量機(KS-ISVM)入侵檢測系統。將客戶端抓取的數據包經過預處理生成樣本空間,然后發送至云端使用KS-ISVM進行建模分析,利用KKT條件對增量樣本進行篩選,選取違反KKT條件的樣本作為有用樣本,剔除KKT范圍內的所有樣本;此外,為了保證剔除的樣本為冗余樣本,進一步采用超球結構的方法對樣本進行第二次篩選,將超球范圍內的樣本作為有用樣本,剔除其余樣本;最后將選取的樣本進行合并,對SVM進行更新訓練。利用KDDCUP99數據進行實驗驗證,并與SVM、批量支持向量機( Batch-SVM)、互檢KKT條件的增量學習(K-ISVM)算法進行對比,結果表明,KS-ISVM具有良好的預測能力和樣本淘汰能力,準確率達到90. 3%,而SVM、Batch-SVM和K-ISVM三種方法準確率均在89%以下;同時還對并行KS-ISVM進程聯合分析,發現單進程的分析時間由635ls降低到16進程的146s.分析時間大大降低,謊明了多進程的有效性,滿足云計算環境中的入侵檢測系統對效率和精度的要求。

基于KKT和SVM算法的云架構入侵檢測系統

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