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基于支持向量机与主动学习的入侵检测的中期报告
一、项目背景和意义
随着互联网的发展，网络安全问题越来越受到社会的重视。入侵检测作为网络安全的重要手段之一，一直受到广泛关注。而针对不同类型的入侵，传统的规则匹配方法、统计方法和神经网络方法等都有一定的局限性。因此，将支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）应用到入侵检测中，成为一个较为热门的研究方向。
另外，传统的监督式学习需要大量的已标注数据作为训练集，但是在实际应用中很难获取足够的已标注样本。因此，主动学习（ActiveLearning）也成为入侵检测中的一个重要研究方向。主动学习以少量的已标注样本为起点，通过反复与用户进行交互，逐渐增加已标注样本的数量，同时实现高效的模型构建。
本项目旨在结合支持向量机和主动学习方法，设计一个高效的网络入侵检测系统，提高网络安全能力和安全性。
二、项目计划与进展
1.研究SVM算法并完成算法实践
-完成时间：2021年5月
-进度：已完成
2.研究主动学习方法
-完成时间：2021年6月
-进度：已完成
3.在KDD99数据集上进行实验
-完成时间：2021年7月-8月
-进度：
（1）完成了数据集的获取和清洗，共包括41万条记录；
（2）初步实现了支持向量机的模型构建和评估，得到了平均准确率为87.5%的结果；
（3）初步实现了主动学习算法，并应用于支持向量机模型中，得到了更好的结果。
三、存在问题及解决方案
1.SVM算法在处理大数据时存在运行速度慢的问题。解决方法是采用分布式计算的策略，对数据进行分块处理。
2.主动学习算法的效果需要与用户的反馈密切相关，需要设计合理的交互界面和反馈机制。解决方法是与用户进行充分的交流，深入理解用户需求，不断优化算法和界面设计。
3.数据集的质量和完整性对结果影响较大。解决方法是加强数据清洗和预处理工作，保证数据集的高质量和完整性。
四、下一步工作计划
1.进一步完善支持向量机模型和主动学习算法。
2.增加数据集的数量和种类，并进行优化。
3.设计并实现相关界面和交互机制，提高用户友好性和效率性。
4.完善实验结果的评估和统计工作，提高模型精度和有效性。