文档介绍：第卷第期科技通报..
年月.
改进的支持向量机无线网络安全检测算法模型
黄小龙
百色学院数学与计算机信息工程系,广西百色
摘要:针对传统网络入侵算法在中的异常检测效率低,
方法,首先对网络入侵的数据计算信息增益,从原始数据中选取对分类结果影响较大的特征属性,对
参数进行优化,最后采用优化的算法对无线网络数据进行检测,得出网络入侵结果。实验结果
表明,提出的算法检测正确率高、漏报率与误报率低,具有很好的应用前景。
关键词:支持向量机; ;信息增益;入侵检测
中图分类号: 文献标识码: 文章编号:

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引言就显得十分必要。支持向量机【,是一种基于统计学****br/> 理论的新机器学****方法,能较好地解决高维、小样本学
由于的特殊性,攻击者无须物理连线就可****等问题,泛化能力很好,将应用于入侵检测系
以对其进行攻击,使的安全问题显得尤为突出。统,可得到了较好的检测性能。
.,在研究网络入侵检测
的诸多漏洞】,其安全认证授权机制存在极大的安全隐技术的基础上,提出了基于优化的有接入点模式
患,很容易受到各种网络威胁的影响。针对无线加密的入侵检测模型架构,可以对有恶意的用户攻
协议的攻击平台层出不穷,其中著名的就是攻击和入侵行为进行早期检测,
击平台。如今计算机运算技术的飞速发展,单机运算速
度十分可观,可达/,如果使用云计算,运算入侵检测技术在中应用
时间更会显著缩短。为确保无线局域网数据的安全传
输和通信,建立有效的来加强的安全性的流行主要是它为使用者带来极大的便
收稿日期:—一
基金项目:广西教育厅科研项目;大学——百色学院合作科学研究项目。
作者简介:黄小龙,男,硕士,高级实验师,主要研究方向:信息安全技术、数据库技术。
科技通报第卷
利,然而正是这种便利性引出了有线网络中不存在的类过程中分析这些特征属性将增加时问复杂度,并降
安全问题。攻击者无须物理连线即可连接网络,并利用低异常入侵检测率。为获取更高效地分类和聚类,利用
相关设备窃取到射频载波传输的广播数据包。基于网信息增益的方法,选取对分类结果影响较大的特征属
络的入侵检测系统分析原始的网络传输数据包性。具体步骤如下∞∞所∞示阳:∞∞们∞∞
作为数据源,以此判断入侵事件,能在不影响使用性能计算具有一,、伶值的不同标记字段的熵:
的情况下检测并响应入侵事件。
日一㈤
当前,对的入侵检测大都处于试验阶段,比
如开源入侵检测系统发布的——试计算标记字段对每个特征属性的条件熵:

版,增加了协议字段和选项关键字,采用规则匹配一∑∑。
的方法进行入侵检测,其由管理员手工配置,因此;
能很好地识别非授权的假冒,在扩展时亦需重新计算对每个的信息增益:
配置。但是,由于其规则文件无有效的规则定义,使检一日
测功能有限,而且不能很好地检测地址伪装和泛实验中采取保守估计,设定信息增益的阈值为
洪拒绝服务攻击。,即选取信息增益大于的特征属性用于实验,并
针对标记,共选取了个特征属性;而针对标记,