基于支持向量机的异常检测

提出一种使用支持向量机(SVM)进行计算机系统实时异常检测的方法，内容涉及到一种对支持向量机方法的改进算法、对数据预处理的方法及SVM核函数的选取．试验结果表明采用这一算法进行入侵检测具有准确率高、计算简单、占用的存储空间小等优点．     

基于支持向量机的CAN-FD网络异常入侵检测

针对汽车潜在的网络攻击行为,对于车载灵活数据速率控制器局域网络(CAN-FD)提出了一种基于支持向量机的异常入侵检测算法。在通用入侵检测框架(CIDF)下,该方法使用报文标识符(ID)、时间周期和数据场数据作为入侵检测特征,利用支持向量机算法的二分类特性和小样本特征,实现了对CAN-FD网络环境下入侵报文数据的识别。仿真实验数据表明,所提出的方法具有较高的入侵检测正确率,且可用于周期性报文和非周期性报文。     

基于支持向量机和遗传算法融合的入侵检测

为了研究网络异常入侵检测问题,将支持向量机（SVM）和遗传（GA）算法融合并应用于入侵检测领域,区分正常和异常的用户行为,实现对网络系统的入侵检测.传统SVM算法易产生训练参数选择不当,难以获得较高的检测效率和分类精度等问题.针对此问题,提出了一种优化的基于SVM-GA融合的入侵检测方法,首先对网络入侵数据进行归一化处理简化输入,然后通过遗传算法对SVM训练参数进行同步优化,最后采用SVM算法对网络数据进行检测,分类识别得到网络入侵结果.仿真实验结果表明,该融合算法训练时间短、检测精度高、误报率和漏报率低,是一种有效可行的入侵检测方法.     

基于模糊支持向量机的网络入侵检测技术

针对支持向量机算法中存在对噪声数据和异常数据敏感的问题，提出了模糊支持向量机算法，并应用于入侵检测．该算法是在传统支持向量机分类器的构造方法中引入隶属度函数，根据不同输入所得到的分类结果，产生相应的惩罚值．将这个方法应用到入侵检测系统中，能较好地将正常数据和异常数据区分开．实验结果表明，采用模糊支持向量机的入侵检测技术，其误报率低于基于支持向量机的入侵检测，同时其检测率也相对较高．     

基于特征选择和支持向量机的异常检测

为在提高检测率的同时保持较低的虚警率,提出一种不同于单一算法的基于特征选择和支持向量机的异常检测技术.首先用一个数据子集进行特征选择,通过构造函数来计算特征间的相似度,并在不失样本信息的前提下,完成会话样本的特征选择;然后对用于训练和测试的数据执行特征选择,剔除不必要的数据特征;最后利用支持向量机来判断入侵.仿真实验表明:与基于标准的支持向量机、基于tf×idf的支持向量机、基于tf×idf的神经网络及基于数据挖掘等的异常检测相比较,该方法具有更高检测率,同时其虚警率也更低.     

应用支持向量机实现分布式入侵检测

描述了一种应用支持向量机构建的分布式入侵检测系统模型 ,介绍了支持向量机的机器学习原理、训练过程以及在线检测流程 .仿真结果表明系统提高了对未知入侵的检测能力     

基于层次型支持向量机的人脸检测

复杂背景中的人脸检测可广泛应用于人脸识别、人机交互等方面。但目前大部分人脸检测方法中存在分类器训练困难和检测计算量大等问题。提出了一种基于层次型支持向量机的正面直立人脸检测方法,在这两方面作了改进。这种结构的分类器由一个线性支持向量机组合和一个非线性支持向量机组成,由前者在保证检测率的情况下快速排除掉图像中绝大部分非人脸区域,后者对人脸候选区域进行进一步确认。在卡内基梅隆CMU等数据库上的实验证明了这种方法不仅具有较高的检测率和较低的误检率,而且具有较小的计算量。     

基于模糊支持向量机的网络入侵检测技术

针对支持向量机算法中存在对噪声数据和异常数据敏感的问题,提出了模糊支持向量机算法,并应用于入侵检测.该算法是在传统支持向量机分类器的构造方法中引入隶属度函数,根据不同输入所得到的分类结果,产生相应的惩罚值.将这个方法应用到入侵检测系统中,能较好地将正常数据和异常数据区分开.实验结果表明,采用模糊支持向量机的入侵检测技术,其误报率低于基于支持向量机的入侵检测,同时其检测率也相对较高.     

基于心理声学及支持向量机的扬声器异常音检测算法

目前扬声器异常音检测中,主要使用人工听音和工程师依据经验设置门限法,受主观因素影响大,且不能实现扬声器异常音的分类。为此,提出了一种新的扬声器质量评价方法,即基于心理声学模型和粒子群优化的支持向量机扬声器异常音检测方法。提取并标记扬声器声音响应信号,将其输入心理声学模型,得出心理声学能量均值并输入支持向量机;利用粒子群算法进行调优,最终得到具有最优参数的支持向量机。经试验验证,该模型的检测准确率达到98%。与音色特征法相比,其检测准确率得到较大的提高并实现了异常音分类。     

基于支持向量机的Windows主机入侵检测系统

提出了一种基于支持向量机的W indow s主机入侵检测方法。讨论了以W indow s注册表作为数据源的入侵检测系统的结构及特征向量的提取方法。给出了基于支持向量机的入侵分类算法,通过建立支持向量描述模型进行预测。实验表明:该方法对已知样本有很高的检测率,对未知样本也有一定检测能力。     

基于特征选择和SVM参数同步优化的网络入侵检测

为了提高网络入侵检测正确率,利用特征选择和支持向量机(SVM)参数间的相互联系,提出一种特征选择和SVM参数联同步优化的网络入侵检测算法.该算法首先将网络入侵检测正确率作为问题优化的目标函数,网络特征和SVM参数作为约束条件建立数学模型,然后通过遗传算法对数学模型进行求解,找到最优特征子集和SVM参数,最后利用KDD 1999数据集对算法性能进行测试.结果表明,相对于其他入侵检测算法,同步优化算法能够较快选择最优特征与SVM参数,有效提高了网络入侵检测正确率,加快了网络入侵检测速度.     

Anomaly Detection System Based on Principal Component Analysis and Support Vector Machine

This article presents an anomaly detection system based on principal component analysis （PCA） and support vector machine （SVM）. The system first creates a profile defining a normal behavior by frequency-based scheme, and then compares the similarity of a current behavior with the created profile to decide whether the input instance is norreal or anomaly. In order to avoid overfitting and reduce the computational burden, normal behavior principal features are extracted by the PCA method. SVM is used to distinguish normal or anomaly for user behavior after training procedure has been completed by learning. In the experiments for performance evaluation the system achieved a correct detection rate equal to 92.2% and a false detection rate equal to 2.8%.     

基于支持向量机与k近邻相结合的网络入侵检测研究

针对基于支持向量机算法的网络入侵检测方法,对交错严重的大规模复杂样本集,分类面附近的样本被正确分类可信度低,基于k近邻算法的检测方法测试结果不稳定等问题,提出一种将k近邻与支持向量机相结合的网络入侵检测方法。在分类时,计算待识别的网络连接记录样本与最优分类超平面的距离,如果距离大于预设阀值,采用支持向量机算法对连接记录进行分类,否则采用k近邻法对连接记录进行分类,同时为减少检测方法受样本分布不均衡的影响,采用带权重因子的欧式距离来度量样本间的相似度。最后在KDD99数据集上进行仿真实验,结果表明,相对于单一的支持向量机或k近邻算法的网络入侵检测方法,k近邻与支持向量机相结合的入侵检测方法可以进一步提高网络入侵检测的正确率,是一种较好的网络入侵检测方法。     

基于分形理论的网络流量异常检测技术

传统网络流量异常检测技术不能适应网络流量的复杂性,异常检测精度低,不能保证实时性,为此,提出一种新的基于分形理论的网络流量异常检测技术。通过FIR滤波方法对流量的时间序列进行预处理。采用Schwarz信息准则对网络流量异常检测问题进行处理,估测网络流量异常点数量与位置。采用R/S分析法求出自相似指数Hurst值,依据Hurst值对网络流量时间序列的分形特征进行分析。引入滑动窗口完成多网络流量异常点的检测,在检测异常点处对流量进行分形处理,依据自相似指数计算过程获取异常点间的流量自相似指数值,保存异常点之后的流量,为下一个流量异常点的检测提供依据。实验结果表明,所提技术实现过程简单,网络流量异常检测精度高,保证了实时性。     

基于支持向量机的软测量建模方法的应用

利用基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的软测量建模方法,通过工业现场数据来对丁二烯精馏装置建立软测量模型.对于该软测量模型,支持向量机方法比BP神经网络方法具有更好的泛化能力.研究结果表明,基于最小二乘的支持向量机建模方法是一种有效的软测量建模方法.     

基于突变级数的网络流量异常检测

针对网络流量发生异常时产生的突变特征,提出了一种基于突变级数的网络流量的异常检测方法.该方法首先计算网络流量的特征量,选择其中能显著性反映网络流量自相似性、非线性、非平稳性及复杂的动力学结构特性的特征量;然后将其作为突变理论的控制变量,利用蝴蝶突变模型的突变级数对网络流量异常进行检测.实验结果表明该方法具有较高的检测率和较低的误检率.     

基于支持向量机回归的港口吞吐量非线性组合预测

提出了一种基于支持向量机回归算法的港口吞吐量非线性组合建模预测方法,并运用该方法进行了港口吞吐量预测,同时将该预测结果与其他方法的预测结果进行了比较．结果表明,该方法具有很强的学习及泛化能力,在处理具有一定程度的不确定性的非线性系统的组合建模预测问题时具有很好的应用价值．     

基于支持向量机的苹果检测技术

由于苹果果梗和缺陷的识别是苹果检测中的难点,两者的误分类会造成苹果等级的误判．作者提出了苹果果梗和缺陷图像分形特征提取的改进算法,构建了支持向量机并采用SMO算法对其进行训练．用计算机视觉系统采集苹果图像,然后提取苹果果梗和缺陷的分形特征作为支持向量机的输入进行识别．用富士苹果进行试验,得到的平均识别正确率为90．6％．