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基于聚类和支持向量机的入侵检测系统研究的中期报告
1.研究背景和目的：
网络安全一直是信息时代中的一个重要课题，而入侵检测系统是网络安全的重要组成部分之一。目前传统的入侵检测方法主要是基于特征匹配的方法，但是当遭受新型攻击时，该方法就会失效。因此，研究一种基于聚类和支持向量机的入侵检测系统，可以有效地提高入侵检测的准确性和实时性。
2.研究内容：
本次中期报告的研究内容主要包括以下几个方面：
（1）数据采集和预处理：从网络流量数据中提取出与入侵检测相关的特征，并进行数据清洗和预处理；
（2）聚类分析：应用聚类算法对网络流量数据进行分类，并分别为正常流量和异常流量分别构建聚类模型；
（3）支持向量机分类器训练：根据聚类模型的结果，分别对正常流量和异常流量进行支持向量机分类器的训练；
（4）性能评估：对所建立的入侵检测系统进行性能评估，包括准确性、检测率和误报率等指标。
3.研究意义：
本研究要解决的问题是如何识别网络流量中的入侵行为。通过采用聚类算法和支持向量机分类器，可以实现更准确和实时的入侵检测，从而提高网络安全性。
4.研究计划：
下一步研究计划主要包括以下几个方面：
（1）完善数据采集和预处理模块，提高数据质量；
（2）优化聚类算法，提高聚类模型的准确性和稳定性；
（3）优化支持向量机分类器，提高检测率和减少误报率；
（4）加强性能评估，对系统的稳定性和可靠性进行测试。