先分析了防火墙和入侵检测系统的一些存在的缺陷。在如今常见的网络搭建中,防火墙和入侵检测系统各司其职,中间是由管理员根据入侵检测的报警为防火墙添加新的规则去加固网络,问题是管理员这样的疲于奔命却不能非常奏效。提出了一种入侵检测系统和防火墙联动的设计,设计给出了系统模型以及各模块的功能,各模块联合工作,更能保证了网络的安全。
支持向量机以严格的数学理论为基础,具有简单的数学形式、直观的几何解释和良好的泛化性能,其与核函数的结合使它成为解决分类、回归、概率密度估计等实际问题的有力工具。但当处理大规模的数据集时,无论在时间和空间效率上都是无法满足人们的需求。针对该问题,本文提出ασ-SVM支持向量机,通过对其训练样本的缩减从而减少其训练时间。最后ασ-SVM算法对KDD99CUP入侵检测数据做验证,并与常规的SVM做对比,实验结果表明该方法不但能应用到入侵检测中,而且其训练的时间也明显的减少。
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