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基于支持向量机的网络攻击检测研究的中期报告
网络攻击是当今互联网环境下的重要问题之一，影响着企业、政府和个人的信息安全。网络攻击检测是解决这一问题的重要手段之一，它可以帮助发现网络中的异常行为，及时采取相应的应对措施。支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是一种常用的机器学习算法，在数据分类和异常检测等领域有着广泛应用。本研究旨在运用SVM算法，建立一个有效的网络攻击检测模型，以确保网络环境的安全。
目前，已经完成了该研究的中期工作。首先，在数据收集方面，我们使用了公开数据集KDDCup99，该数据集包含了10%的正常数据和90%的异常数据，可以较好地反映网络攻击的情况。其次，在预处理方面，我们使用了将数据进行标准化、归一化和特征选择等方法，从而提高了SVM分类器的性能。在特征选择方面，我们应用了互信息（MutualInformation，MI）方法和判定系数（Chi-squared，χ2）方法，选出了34个重要特征，将原始数据降维到了34维。最后，在建立SVM模型方面，我们采用了交叉验证、网格搜索和调整参数等方法，得到了一个较好的模型。
下一步，我们将继续完善该研究，主要包括以下几个方面：1）加入更多的特征，探索更多的特征选择方法，提高模型的分类性能；2）继续研究使用深度学习算法进行网络攻击检测的方法，与SVM进行比较，以获取更优的结果；3）研究不同类型网络攻击之间的关联，探索使用图形分析和聚类等方法进行网络攻击检测的可能性。
总之，本研究采用支持向量机算法，建立了一个有效的网络攻击检测模型，并取得了较好的结果。我们相信，在后续的研究中，可以进一步完善该模型，促进网络环境的安全。