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文档简介

入侵检测是指从计算机网络系统中的若干关键节点收集关键信息并加以分统管理员的安全管理能力(包括安全审计、监视、进攻识别和响应),提高了信息方法的不同，可以分为误用检测(MisuseDetection)和异常检测(Anomaly(1)基于主机的入侵检测(2)基于网络的入侵检测(3)混合式入侵检测(1)误用入侵检测条件，则认定该行为属于入侵行为，如果不满足，则认(2)异常入侵检测1.3机器学习在入侵检测中的应用机器学习(MachineLearning,ML)是指用计算机来模拟人类的学习活动，学(1)监督学习(2)无监督学习记训练样本的学习来揭示数据的内在性质和规律，为进一步数据分析提供基础。算法相对较少。常见的无监督学习算法有K均值聚类算法(K-means)、关联规则算法(Apriori)和自组织映射算法(Self-or(3)强化学习及机器人控制问题，相关的算法有Q-Leaming和时序差分学习(Temporal(1)支持向量机(SVM)SVM算法是基于决策边界的概念，决策边界能够将数据样本分为不同的类别。SVM将数据以点的形式映射到多维空间里，然后找到可以分类的最优在网络入侵检测中，SVM通常与特征选择算法或其他分类算法相结合的方式来提高分类性能。Li等人提出了流水线式的异常检测系统，先采用了GFR方法对数据特征进行选择，其后采用K-means算法和蚁群算法(ACO)相结合的征中存在的冗余项，将分类准确率提高到98%左右。Wagner等人从NetFlow形式的数据进行切入，并提出采用多个单类SVM分类器，每个SVM分类器中定义了一个新的窗口式核函数，将检测准确率提升到94%。(2)决策树Omar等人着重于数据处理，结合了数据随机化和聚类的技术对数据进行预等人基于DNS分析技术检测恶意行为，开发了被称为EXPOSURE的检测系统，(3)贝叶斯网络总称。朴素贝叶斯算法(NaiveBayesian,NB)是其中应用最为广泛的算法之一。Kruegel等人尝试在执行系统调用期间对网络传输活动进行检测，并采用了率的数值浮动，使得整个系统更加灵活。Benferhat等人针(4)聚类算法式将一群对象分成若干个不同的对象集，每一种不同的对象集遵循着一些特性。类结构都能通过一组原型来描绘。K-means先随机选取K个对象作为初始的类簇(5)神经网络人工神经网络(ArtificialNeu宋麟等人研究了基于BP人工神经网络技术的入侵检测系统。对失真全数据的处理能力，是基于BP神经网络的实时入侵检测系统的独特优点。李晨光建立了基于BP神经网络的入侵检测系统，该系统具备了入侵检测技术的诸多优点，可以有

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