基于KKT和超球结构的增量SVM算法的云架构入侵检测系统

来源：计算机应用杂志2015年第10期北京时间：

作者：张文兴, 樊捷杰

单位：1. 内蒙古科技大学 机械工程学院, 内蒙古 包头 014010;2. 内蒙古科技大学 信息工程学院, 内蒙古 包头 014010

摘要：针对传统入侵检测系统(IDS)处理数据负载过重,不支持多主机数据联合分析,以及大规则库维护的问题,提出一种云架构的基于卡罗需-库恩-塔克(KKT)条件和超球结构的增量支持向量机(KS-ISVM)入侵检测系统。将客户端抓取的数据包经过预处理生成样本空间,然后发送至云端使用KS-ISVM进行建模分析,利用KKT条件对增量样本进行筛选,选取违反KKT条件的样本作为有用样本,剔除KKT范围内的所有样本;此外,为了保证剔除的样本为冗余样本,进一步采用超球结构的方法对样本进行第二次筛选,将超球范围内的样本作为有用样本,剔除其余样本;最后将选取的样本进行合并,对SVM进行更新训练。利用KDDCUP99数据进行实验验证,并与SVM、批量支持向量机(Batch-SVM)、互检KKT条件的增量学习(K-ISVM)算法进行对比,结果表明,KS-ISVM具有良好的预测能力和样本淘汰能力,准确率达到90.3%,而SVM、Batch-SVM和K-ISVM三种方法准确率均在89%以下;同时还对并行KS-ISVM进程联合分析,发现单进程的分析时间由6351 s降低到16进程的146 s,分析时间大大降低,说明了多进程的有效性,满足云计算环境中的入侵检测系统对效率和精度的要求。

关键词：入侵检测系统,云架构,增量支持向量机,卡罗需-库恩-塔克条件,超球结构

基金资助：国家自然科学基金资助项目(21366017)。