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隨著計算機網絡技術的快速發展，網絡安全問題成為人們非常關注的問題，網絡攻擊層出不窮，如物理攻擊、數據攻擊、密碼盜取、拒絕服務等，傳統的防御措施己難以抵御這些攻擊，由此入侵檢測問題成為了網絡安全領域的一個重要研究分支。入侵檢測方法是一種主動保護自己免受攻擊的一種網絡安全技術，它能夠幫助系統對付網絡攻擊，擴展系統管理員的安全管理能力，提高信息安全基礎結構的完整性。它從網絡系統中的若干關鍵點收集信息，并分析這些信息，因此常被認為是防火墻之后的第二道安全閘門。入侵檢測方法主要分濫用（或誤用）檢測（Misuse Detection）和異常檢測（Anomaly Detection），其中異常檢測是預先建立用戶正常行為模型，根據系統狀態是否偏離其正常狀態進行檢測，其偏離正常狀態的即判定為入侵。為了得到理想的檢測效果，人們已經進行的大量的研究與探索，如基于神經網絡理論、貝葉斯理論、支持向量機理論等理論方法的研究與應用，這些方法在入侵檢測中，都取得了較好的效果。這些方法大都是從提高入侵檢測率、降低虛警率等方面出發，未能較充分的考慮入侵方面的特征分析。而在高維數據吲中，不相關特征或冗佘特征可能會帶來負面影響，對入侵檢測率不僅不會提高，還會使其下降。因此，本文考慮利用非線性投影方法，將高維數據降低到低維數據，對于得到的低維數據再利用帶懲罰函數的非線性支持向量模型，實現對入侵數據的檢測。最后，利用KDD99數據對本模型進行驗證，以說明其有效性。通過對數據的計算檢驗，模型的效果較為理想。
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