【摘 要】
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随着计算机网络的迅速发展和日益普及，有关网络的安全问题也日益突出。入侵检测是对防火墙、病毒检测、加密等传统计算机安全机制的一种有益补充，增大了对系统与网络安全的保护
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随着计算机网络的迅速发展和日益普及，有关网络的安全问题也日益突出。入侵检测是对防火墙、病毒检测、加密等传统计算机安全机制的一种有益补充，增大了对系统与网络安全的保护范围。支持向量机是自上世纪90年代提出的一种基于统计学习理论的机器学习算法。与其它学习算法相比，支持向量机有许多优点，其理论基础坚实、推广能力良好、非线性处理能力强大、维数不敏感等，所以受到了越来越多的关注与重视，并已成功地应用于模式识别、回归估计等领域。 正因为SVM有这些显著的特点，目前已有诸多的学者探索把支撑矢量机运用到入侵检测中。针对大规模、高维异构的入侵检测数据，如何应用支持向量机提高入侵检测系统的性能正是本文工作的核心，论文涉及的主要内容如下： 1 各个属性不完全属于同一类型的多维数据我们就称之为异构数据，这种数据的差异性度量一直是个难点。由此我们引入HVDM距离函数，并根据信息熵理论原理对其进行了加权改进，提出WHVDM距离函数，从而较为合理科学地解决了高维异构数据间的差异性度量问题。 2 提出了基于WHVDM核函数和中心距离比值法的入侵检测。在该方法中，首先针对高维异构数据，引入WHVDM距离构造了新的RBF型核函数，并在数学上证明了该核函数的正定性，从理论上保证了该核函数的可用性。仿真实验也证明了该核函数的可用性和有效性；其次，通过应用中心距离比值法大大地减少了直接参与训练的样本数，在入侵检测系统的识别率、检测率和虚警率下降不大的情况下，有效地降低了训练时间，仿真实验结果证明了本文提出的入侵检测方法是可行的，有效的。
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