1、持向量机聚类和主成分分析法因其对海量数据的处理能力方面有较大的优势，近些年来受到学者们的普遍关注。支持向量机算法实现支持向量机,最早由等人提出，是种基于结构风险最小化原理的机器学习方法。它是在有限样本学习理论基础上发展起来的学习方法，对于非线性空间中样本数较少的问题，具有许多特有的万方数据中国计量学院硕士学位论文优势，能够成功地解决高维度问题和局部极值等问题，而且因其较容易应用推广到函数拟合等其他机器学习问题中，故而得到了许多机器学习者的喜爱。经验风险最小化原则假设空间为,，为训练样本，为类别标签，概率密度函数为为使经验风险最。

2、测分类号，万方数据万方数据,的技术，随后逐渐发展并产生了入侵检测系统，的概念模型。第个实时入侵检测系统模型起源于世纪年代，是由和在入侵检测技术的基础上提出来的，也是入侵检测研究中最具影响力的个系统。网络入侵检测诞生于年，是在发表的篇有关网络安全监控的文章中提出来的，文章中使用监控器成功地捕获了分组，首次挣脱了传统的数据格式的限制，以搜集网络中数据流量的方式，成功地对实验主机进行了监控，从此，人类历史上揭开了网络入侵检测的序幕。入侵检测技术属于种积极主动的安全防护技术，作为本文研究的技术支撑，这里重点从其技术层面上来分析异常检测技术和误。

3、由于误用检测攻击模式库中搜集了大量具体攻击行为的描述，所以在针对这些已知类型的攻击行为进行检测时，攻击检测率较高，而且检测过程较为简单方便。因此，在针对常见攻击的检测领域而言，误用检测技术获得了较为广泛的应用。入侵检测实现方法目前存在的入侵检测算法主要包括三种第种是通过对链路认证机制节点身份认证机制和密匙管理的改进来提高抵抗入侵的方法第二种是误用检测方法，如基于数据流预测免疫神经网络优先状态自动机马尔科夫模型二叉树核算法算法主成分分析，支持向量机等的入侵检测算法第三种是异常检测方法，如聚类分层结构基于规范的检测的入侵检测算法等。其中支。

4、时，实现了三种攻击的检测率在以上，两种攻击的漏报率在以下，检测时间代价平均维持在以下的检测水平，在有效地进行入侵检测中具有定的实际参考价值。关键词无线传感器网络支持向量机聚类特征提取入侵检测分类号，万方数据,关键词无线传感器网络支持向量机聚类特征提取入侵检测分类号，万方数据入侵检测对时间复杂度的要求。对洪泛攻击黑洞攻击选择性转发攻击攻击和攻击进行检测时，实现了三种攻击的检测率在以上，两种攻击的漏报率在以下，检测时间代价平均维持在以下的检测水平，在有效地进行入侵检测中具有定的实际参考价值。关键词无线传感器网络支持向量机聚类特征提取入侵检。

5、而且网络的实时变化导致入侵检测的误检率较高，所以此种检测技术目前还处于实验室研究阶段。误用检测分析误用检测技术起源于年，当时的主要研究组织包括加州大学戴维斯分校斯坦福研究院普杜大学等。误用检测是基于已知攻击类型的入侵检测技术，它首先要对已知攻击节点的行为进行定义，然后根据该定义对节点行为进行检测。误用检测技术难点需要大量的已知知识来构建已知攻击行为的模式库，它只能检测出已出现过而且定义过的攻击类型，无法检测出新的攻击类型。随着攻击种类越来越多，要想提高该检测方法的准确率，必须实时更新攻击行为模式库，这就导致攻击模式库的维护工作量很大。。

6、小，首先在此空间中假设存在映射函数当时，存在个最优使期望风险最小化，其中期望风险表达式如式所示,其中为函数的广义参数,为,对进行预测的误差值。理想情况下取得最小值，考虑到无法通过计算求得，这里根据大数定理的思想，使用算术平均值代替数学期望值，由此产生的风险称为经验风险，公式表示如式所示由于是个估计值，代表着分布规律，而是个算术值，代表着数据规律，当把样本空间作为整个数据样本时，当其中代表每个样本的概率时，。此时的最小值即代表着的最小值，这就是俗称的经验风险最小化原则。推广能力的界在经验风险和期望风险的基础。

7、用检测技术存在的难点问题。异常检测分析异常检测技术不能检测出特定的攻击模式，只是检测出节点的行为是正常还是异常情况。在异常检测中，首先通过训练建立起节点的正常行为模式库，然后通过该模式库作为标准来对其他节点行为进行检测，如果节点行为与已经建立的行为模式库不相符，就定义该节点行为属于入侵行为。如果建立的行为模式库不准确，那么该方法检测出来的误报率和漏报率就很高。该方法的优点是可以检测出新出现的攻击类型，缺点是系统误报率较高。异常检测技术难点由于网络系统的行为是实时变化的，正常模式具有时效性，这就使得正常行为模式不易有效地表示，而且需要不。

8、方法以及基于模型的方法等。其中算法是基于划分的聚类方法，算法是基于密度的聚类方法。算法聚类原理聚类算法是种动态聚类算法，该算法首先选择个聚类中心，通常以最小距离法为分类的原则，使数据样本向中心点聚集，从而得到个初始分类，而后判断分类是否合理，如不合理，则修改分类，重新定义聚类中心，如此反复地进行迭代运算，直到生成合理的分类为止。聚类的结果是使数据集分成个聚类，每个聚类内部的数据对象相似度较高，不同聚类间对象的相似度较低。聚类般采用均方差函数作为度量标准，函数定义参见公式所示。式中，表示聚类的个对象表示个聚类表示分为个聚类表。

9、断地进行修正和更新。阈值的设定比较困难。阈值太高，会导致漏报率高阈值太低，会导致误报率高。由于网络是实时变化的，而且网络面对的用户面较广，当网络中的用户行为经常发生变化时，误报率就难以得到保证。训练时间长。由于系统在进行训练的时候处于暂停工作状态，长时间的训练就意味着长时间的工作休停，若攻击者检测到系统正在训练阶段，则可以在该阶段通过更新替换用户模型的途径，使系统把它进行的所有入侵行为看成正常行为进行防护，万方数据中国计量学院硕士学位论文结果会造成难以预测的损失。在现实的入侵防护中，由于异常检测方法正常行为模式的建立缺乏定的参考准则，。

10、越小。结构风险最小化原则在以上的分析中，若要最小，必须要取得合适的和来满足式中右边部分的最大值取得最小，这就是结构风险最小化原则的思想表述，用式子可表示为支持向量机实际上就是种基于原则最小的机器学习方法，若要保证原则最小，就要选择最优函数使每个函数集的值最小，最后通过选择较小的置信范围来进行实现。聚类算法实现聚类是种统计分类方法，它以相似性为分类的标准，根据静态分类的方法把对象集分为多个类别。聚类分类的结果使同分类间的对象相似度较高，不同分类间的对象相似度较低。目前用得比较多的聚类算法主要包括划分法层次法基于网格的方法基于密度的。

11、示的聚类中心。式旨在使得类内尽量紧凑，而类间尽量分开。算法就是通过不断调整聚类中心使得误差平方和准则函数取得极小值。算法聚类原理是种基于密度的聚类算法，在算法中，输入包含万方数据硕士学位论文基于聚类与支持向量机多分类的入侵检测研究作者刘倩导师周杭霞教授学科计算机应用技术中国计量学院二〇四年三月万方数据,万方数据中图分类号学校代码密级公开硕士学位论文基于聚类与支持向量机多分类的入侵检测研究作者刘倩导师周杭霞教授申请学位工学硕士培养单位中国计量学院学科专业计算机应用技术研究方向无线传感器网络安全二〇四年三月万方数据独创性声明本人声明所呈交。

12、上，为了更好的表示学习机器的推广能力，我们引入置信范围的概念，其中置信范围满足不等式式中的不等式表示出了经验风险与实际风险的差值，这就是在经验风险最小化原则下机器的推广能力，称为推广能力的界。其中置信范围的公式表示如下式中表示函数集,的维，表示训练样本的个数，为置信水平。对于样本数有限的学习机器而言，值越大，也会越大，与的差值也将会越大，这种情况就是我们经常说的“过学习”现万方数据中国计量学院硕士学位论文象。因此，要想保证学习机器有较好的推广性，不仅要尽可能得小，也要尽可能得小，这样才会缩小，实际风险也才会。

参考资料：

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[16]冀教版八年级下Lesson 54 PPT课件 编号32（第14页，发表于2022-06-25）

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