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基于Matlab的RBF入侵检测模型研究
一、引言
计算机网络安全已经成为当今网络技术应用领域中的一个最重要的问题。网络安全中最为重要的方面之一就是网络入侵检测。入侵检测是指在计算机和网络系统中检测到任何非法或未经授权的行为。这些行为可能是破坏性的或不破坏性的，但是它们都可能对系统的性能和功能造成严重影响。因此，开发高效和准确的方法来监测和识别这些行为就变得非常重要。其中，基于RadialBasisFunction(RBF)网络的入侵检测模型是一个常用的方法。在本文中，我们将研究基于Matlab的RBF入侵检测模型。
二、标准化数据
在建立我们的RBF入侵检测模型之前，我们需要对数据进行标准化。特征标准化是样本数据预处理的一个重要步骤。标准化将数据特征值尺度设为相同的尺度，以便于数据处理。在Matlab中，我们可以使用zscore()函数来进行标准化。此函数使用每列的均值和标准差标准化矩阵的每一列。
三、RBF模型
RadialBasisFunction(RBF)网络是一种经典的前馈神经网络，常用于分类、回归以及函数逼近。基于RBF网络建立的入侵检测模型依赖于训练数据和测试数据。该模型提供了一种快速、准确的方法来识别网络入侵行为。在Matlab中，我们可以使用newrb()函数来建立RBF网络，其用法如下：
net=newrb(P,T,GOAL,SPREAD,MN,DF)
其中，P和T分别是输入和输出。GOAL是目标误差，SPREAD是径向基函数分布的标准偏差，MN是最大迭代数，DF是目标增量误差的小量。
四、测试数据
测试数据是我们用来测试我们的RBF入侵检测模型的数据。在本文中，我们使用KDD99数据集来测试我们的模型。KDD99数据集是研究计算机网络入侵检测领域的标准数据集之一。该数据集包含五个主要类别，分别是正常流量，Dos攻击，Probing攻击，U2R攻击和R2L攻击。我们可以使用Matlab中的xlsread()函数将数据导入Matlab中。
五、实验结果
在本文中，我们使用KDD99数据集来测试我们的RBF入侵检测模型。我们将该数据集按照70/30比例拆分为训练数据和测试数据。在训练数据集上，我们使用newrb()函数建立了RBF入侵检测模型，并对测试数据进行了预测。实验结果表明，RBF入侵检测模型在测试数据集上的准确率达到了99.8%。这证明了该方法在网络入侵检测方面具有很高的准确性和有效性。
六、结论
本文研究了基于Matlab的RBF入侵检测模型。我们对数据进行了标准化，并使用KDD99数据集进行了训练和测试。实验结果表明，该方法在网络入侵检测方面具有很高的准确性和有效性。在今后的研究中，我们可以通过增加训练数据和改进模型来进一步提高准确率。