基于增量支持向量机的网络入侵检测研究的中期报告.docx

基于增量支持向量机的网络入侵检测研究的中期报告
尊敬的评委们：
我是网络入侵检测研究项目的中期报告撰写人，现就进展情况向各位评委介绍。
一、项目背景
随着互联网的不断发展，网络安全问题变得越来越严重。其中一种常见的网络攻击方式是入侵，入侵者通过各种手段非法访问计算机系统，窃取数据或破坏系统。网络入侵检测系统（IDS）可以监控网络流量，并尝试识别入侵行为以及给出相关警报。设立IDS有助于提高网络安全性，在保护企业信息安全方面具有重要意义。
二、计划目标
本次研究旨在利用增量支持向量机（IncrementalSupportVectorMachine，简称ISVM）来进行网络入侵检测。ISVM是SVM的一种变体，与传统的SVM相比，它在学习阶段可以动态地增加新样本，并且可以保留旧样本，从而实现在线学习。本次研究的目标包括：
1.收集KDDCup1999数据集，并进行预处理。
2.利用ISVM模型训练网络入侵检测系统。
3.比较ISVM和传统SVM的性能差异。
三、进展情况
在本阶段，我们已经完成了以下工作：
1.参考文献的调研
我们阅读了大量文献，尤其是国内外关于网络入侵检测的研究论文和相关技术文章。这些文献对我们进行实验提供了非常有价值的参考。
2.数据集的选择和预处理
我们选择了KDDCup1999数据集作为实验数据，并将其进行了预处理。预处理的结果包括数据清洗、数据归一化和特征选择等。
3.ISVM模型的实现
我们实现了ISVM模型，并使用Python编程语言编写了相应的代码。这个过程需要使用到Scikit-learn、Numpy和Pandas等一系列开源的机器学习库。
4.系统性能的测试和比较
在ISVM模型和SVM模型中，我们使用了不同的评估指标来衡量系统性能。经过一系列的实验比较，我们获得了有意义的结论，可作为后续工作参考。
四、下一步工作计划
在接下来的工作中，我们将完成以下任务：
1.完成ISVM模型的优化，提高其训练速度和预测精度。
2.通过增加参数和特征，进一步改进系统的性能。
3.增加数据量，观察系统的表现和稳定性。
4.进一步探索其他监督学习算法在网络入侵检测中的应用。
五、结论
本次研究基于ISVM模型，使用KDDCup1999数据集进行了网络入侵检测的实验，比较ISVM和SVM的性能差异。经过一系列实验结果的分析，我们得出以下结论：
1.随着训练样本数量的增加，ISVM模型和传统SVM模型表现出相似的性能。
2.在具有高峰值流量的网络环境中，ISVM模型优势明显，精度更高。
3.传统SVM模型表现出更高的速度和更高的准确率。
我们期待着近期能得到您对该研究成果的反馈和评价，非常感谢您的审阅和支持。