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基于SVM的Snort入侵检测系统的改进的中期报告
一、研究背景和意义
Snort是一种常用的入侵检测系统，其使用规则来检测网络中的恶意行为。在Snort中，规则是由规则语言编写的，通常使用正则表达式来匹配网络流量中的特定模式。
然而，传统的Snort规则存在一些缺陷。首先，它们过于简单，只能检测已知的攻击模式。其次，它们难以适应新的攻击模式和零日漏洞。因此，我们需要改进Snort规则，以提高其检测准确性和适应性。
在这个项目中，我们将使用支持向量机（SVM）来改进Snort入侵检测系统。SVM是一种监督学习算法，可以用于分类和回归问题。与传统的统计方法相比，SVM具有更高的准确性和泛化能力。
二、研究内容和进展
在前期研究中，我们已经搜集了大量的网络流量数据，并对其进行了处理和分析。我们还使用了Python编写了程序，将这些数据转换为可供SVM训练和测试的格式。具体来说，我们将每个网络连接表示为一个向量，其中每个元素表示一些统计特征，如连接持续时间、传输速度和数据包数量等。
接下来，我们使用Scikit-learn库训练了SVM模型，并使用十折交叉验证法评估了其准确性。结果表明，我们的SVM模型的准确性高于传统的Snort规则。
目前，我们正在进一步改进SVM模型，以提高其检测性能和泛化能力。具体来说，我们正在尝试使用不同的特征选择方法，对数据进行降维和过滤，以选择最佳的特征集。我们还计划使用不同的核函数和惩罚参数，以优化SVM模型的超参数选择。
三、未来计划
在接下来的工作中，我们将继续改进和优化SVM模型，并应用于实际的入侵检测系统中。我们将与Snort开发者社区合作，将我们的改进算法整合到Snort中，并对其进行测试和评估。我们还将开发一个图形界面工具，使其易于使用和部署。最后，我们将使用各种常见的攻击模式和零日漏洞进行评估，以验证我们的改进算法的实际效果。