基于SVM技术的入侵检测方式.docx
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基于SVM技术的入侵检测方式Abstract:Withtherapiddevelopmentofcomputertechnology,theproblemofnetworksecurityhasattractedmoreandmoreattention.Theintrusiondetectiontechnologyhasbecomethemostimportantpartofnetworksecurity.Thispaperintroducesthesupportvectormachine(SVM)tec
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基于信息熵的SVM入侵检测技术1.引言现代网络环境下,入侵检测技术在保障网络安全方面占有重要的地位。传统入侵检测技术主要基于规则和特征抽取等方法,只能在一定程度上有效检测入侵活动。随着经济全球化的快速发展以及信息技术的广泛应用,网络攻击越来越复杂和隐蔽,对传统的入侵检测技术提出了更高、更严峻的挑战。因此,本文提出了一种基于信息熵的SVM入侵检测技术,以提高入侵检测的准确率和鲁棒性。2.研究现状目前,入侵检测技术主要分为基于签名的检测和基于异常的检测两大类。前者采用规则库或模式识别的方法,对已知的攻击进行检
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基于SVM的入侵检测研究的开题报告一、选题背景与意义随着信息技术的不断发展,网络已经成为了人们生活和工作中必不可少的一部分。然而,网络安全问题也随之不断增加,入侵攻击是其中最为常见的一种安全威胁。入侵检测技术作为防御入侵攻击的重要手段,已成为保障网络安全的关键技术之一。传统的入侵检测方法主要有基于签名和基于异常行为的方法,这些方法都有其各自的优缺点。在过去的几十年中,支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)作为一种新型的机器学习方法,已经广泛应用于入侵检测领域。它具有泛化性能好、训练
基于SVM分类的网络入侵检测研究.docx
基于SVM分类的网络入侵检测研究研究背景网络安全一直是互联网发展的重要问题,网络入侵是一种威胁到网络安全的行为。其目的是通过未授权的方式,从系统中获取信息或者直接破坏网络系统,由此造成不可预测的损失。网络入侵攻击的种类多种多样,且攻击手段和技术不断更新换代,针对其进行防范和检测变得尤为重要。目前,许多网络入侵检测系统采用机器学习技术进行检测,其中以支持向量机(SVM)作为分类器的网络入侵检测系统受到广泛关注。研究内容本文以基于SVM分类的网络入侵检测系统为研究对象,探究其原理、优点、缺点及应用情况。具体内
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