SVM与序列联配结合的攻击特征提取模型

"基于SVM和序列联配的攻击特征提取方法 (2012年)，中南大学学报(自然科学版)，刘卫国，胡勇刚" 本文是2012年发表在《中南大学学报(自然科学版)》上的一篇论文，主要探讨了如何利用支持向量机（SVM）和序列联配技术来优化攻击特征提取的过程，以提高入侵检测系统的性能。作者为刘卫国和胡勇刚，他们来自中南大学信息科学与工程学院。 在网络安全领域，入侵检测系统（IDS）对于防范网络攻击至关重要。攻击特征提取是IDS的核心部分，它能够识别出攻击行为的关键模式。传统的序列联配方法在处理攻击特征时可能会遇到碎片信息和噪声干扰的问题，这会导致匹配效果不佳，甚至增加误报率。 为了解决这些问题，论文提出了一个创新的方法。首先，利用SVM分类器对多攻击样本进行处理，将其转换为单一攻击样本，以此减少序列联配过程中的噪声。SVM是一种监督学习模型，能有效处理高维数据，通过找到最优超平面将不同类别的样本分开，有助于过滤掉无关或误导性的特征。 接着，研究者在经典的Smith-Waterman算法基础上进行了改进。Smith-Waterman算法是一种用于比较两条序列的局部对齐算法，通常用于生物信息学中寻找相似性。论文中，他们改变了空位罚分方式，并引入了连续匹配字符奖励机制，创建了改进的Smith-Waterman（ISW）算法。这种改进旨在更精确地识别连续的匹配模式，从而更好地捕获攻击特征。 最后，通过结合SVM分类器与ISW算法，构建了一个综合的攻击特征提取模型。实验结果显示，这个模型能够在序列联配过程中准确地表达攻击特征，同时降低了检测系统的误报率。这意味着该模型能够更有效地识别网络攻击，减少了因误报导致的不必要的警报，提高了IDS的效率和可靠性。 这篇论文为入侵检测领域提供了一种新的、有效的攻击特征提取策略，结合了机器学习和序列分析的优势，对于提升网络安全防护能力具有重要意义。这一方法可能对后续的研究和实际应用产生积极影响，特别是在设计和优化IDS方面。