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支持向量机在入侵检测中的应用研究的中期报告
1.研究背景与意义
现代网络攻击手段多种多样且不断更新，传统的安全防护措施已经无法满足日益增长的网络安全需求。因而，开发一种高效、准确的入侵检测系统显得尤为重要。
支持向量机(SVM)是一种常用的分类算法，其在模式识别、数据挖掘等领域中已经有了较为广泛的应用。基于SVM的入侵检测方法，在网络入侵行为的检测与分类方面展现出了良好的效果。其基本思想是将样本空间映射到高维空间，通过构建最优超平面，以实现对正常和异常数据的区分。
因此，本研究旨在探究支持向量机在入侵检测中的应用，提高网络安全防护系统的准确性和鲁棒性。
2.研究进展
2.1、选取数据集
本研究选取了KDDCup1999数据集，该数据集是一个经典的入侵检测数据集，包含了正常数据和四十种不同的入侵攻击类型，提供了检测和分类各种网络攻击的样本数据，具有代表性和广泛性。
2.2、数据预处理
为了更好地利用数据集进行训练和测试，需要对数据集进行预处理。首先，对数据集进行数据清洗去重，同时筛选出与入侵检测相关的字段。然后，对字段进行数值化处理，通过标准化将数据限定在-1到1的范围内。最后，将数据集按照训练集和测试集划分，并进行不同攻击类型的归类处理。
2.3、模型建立
在数据预处理后，本研究选择了基于SVM的方法建立模型。通过选择不同的核函数和调节模型的参数，建立出不同性能和适应性的分类模型。
2.4、实验结果展示
本研究采用了准确率、召回率、F1值等指标对所建模型在测试数据集中的性能进行评估。
经过多次实验，得出了不同核函数和参数下的模型的性能表现，如图所示：
可以看出，在不同性能指标下，选择不同的核函数和参数都会对模型的性能产生影响，因此在建立模型的时候必须进行参数调整，以得到最优性能的模型。
3.下一步工作
本研究将继续完善实验，对不同攻击类型的检测效果进行进一步优化。同时，将尝试针对样本不平衡情况的处理，以提高模型的稳定性和准确性。最终旨在实现一个高效、准确的网络入侵检测与分类系统，提高网络安全性。