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基于支持向量机的入侵检测研究的中期报告
中期报告：
一、研究进展
1.1文献调研
首先进行了涉及支持向量机（SVM）的入侵检测领域的文献调研。调研结果表明，SVM在入侵检测领域中具有广泛应用。其中，一些研究重点是如何通过选择更好的属性来提高SVM分类器的性能，一些研究则试图针对特定入侵类型优化SVM分类器。
1.2数据预处理
对KDD99数据集进行了预处理，以满足SVM模型的需求。该数据集由10%的正常流量和90%的不同类型入侵流量组成。处理包括数据清理、数据标准化、特征选择等步骤。
1.3特征提取与选择
在数据集处理阶段，使用了常见的特征提取技术从原始数据集中获得了特征集，在特征选择阶段，使用特征子集搜索算法选择了最优特征集以提高分类器的性能。
1.4SVM分类器的构建
使用了Python中机器学习包Scikit-learn实现了基于SVM的入侵检测分类器。在构建分类器之前，使用交叉验证方法对已选择的特征集进行优化。
1.5实验结果
使用生成的SVM分类器在预处理后的KDD99数据集上进行了测试。结果表明该模型具有较高的分类准确度和良好的性能。
二、研究计划
2.1完善实验结果
计划进行更多的实验，包括使用其他数据集以及与其他分类器进行比较等进一步验证SVM在入侵检测中的应用。
2.2参数优化
通过调整SVM分类器参数进一步提高模型的性能。
2.3模型优化
探索更多技术，例如核函数和模型集成，以针对不同类型的入侵提高模型性能。
三、结论
通过本次研究，SVM在入侵检测中具有较高的分类准确度和良好的性能。预计在进一步的实验和优化后，该模型将逐步成为入侵检测领域的重要技术。