【摘 要】
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基于机器学习的入侵检测方法目前在网络安全领域已有广泛应用,随着近年来网络科技迅猛发展,入侵检测技术成为诸多企业中最常见的安全信息检测方式,但现有基于机器学习的入侵检测方法大多为“非黑即白”式判断输入数据的威胁情况,并未给出预测结果的置信程度,难以保证预测结果的高可靠性。为此本文创新性地提出了一种基于共形预测的高可靠入侵检测方法。在传统的机器学习算法的基础上引入了共形预测（Conformal Pre
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基于机器学习的入侵检测方法目前在网络安全领域已有广泛应用,随着近年来网络科技迅猛发展,入侵检测技术成为诸多企业中最常见的安全信息检测方式,但现有基于机器学习的入侵检测方法大多为“非黑即白”式判断输入数据的威胁情况,并未给出预测结果的置信程度,难以保证预测结果的高可靠性。为此本文创新性地提出了一种基于共形预测的高可靠入侵检测方法。在传统的机器学习算法的基础上引入了共形预测（Conformal Prediction,CP）算法,使用该统计学习算法引入数据置信值（confidence）与可信度（credibility）的概念,代替“非黑即白”式检测,以此保证传统算法分类结果的可靠性。为了提高共形预测算法的精度,根据传统分类算法构造了符合其各自特点的不一致得分计算公式,同时为了避免处理大规模数据时算法容易产生随机抖动的现象,通过引入平滑因子改进了p-value的计算方式从而消除抖动现象改善了检测的稳定性。在数据预处理阶段采用主成分分析的方法提取出样本的低维数据特征,将决策树算法与共形预测算法相融合构成高可靠分类器进行首次预测,计算得到的p-value同阈值相比进而判断预测结果的可靠度,对可靠度低的预测结果采用灰狼优化后的多分类支持向量机算法进行二次精细预测并保留高可靠的预测结果。最后采用KDD CUP99、AWID、CLC Mal Mem2022和UNSW-NB15四个数据集进行实验,实验结果表明在四个数据集上本文算法与已有的SVM算法、DT算法、GWO-OAR-SVM算法、DT-OAR-SVM算法和DT-GWO-OAR-SVM算法相比,在分类性能上皆有提升,其检测准确率分别达到99.6%、98.9%、97.7%和96.3%,且保证了入侵检测结果的高可靠性。该论文有图29幅,表23个,参考文献58篇。
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