一种基于单类SVM的入侵检测方法.pdf
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基于单类支持向量机的ICS入侵检测方法：原理、应用与挑战.docx
一、引言
1.1研究背景与意义
随着工业自动化和信息技术的飞速发展，工业控制系统（IndustrialControlSystems，ICS）在现代工业生产中扮演着至关重要的角色。ICS广泛应用于能源、电力、交通、水利、制造等关键基础设施领域，其安全性直接关系到国家经济安全、社会稳定和人民生活的正常运转。然而，随着ICS与互联网的深度融合，以及工业物联网（IndustrialInternetofThings，IIoT）的快速发展，ICS面临着日益严峻的安全威胁。
近年来，针对ICS的网络攻击事件不断增多，攻击手段也日益复杂和多样化。从早期的“震网”病毒攻击伊朗核设施，
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基于改进麻雀算法优化SVM参数的入侵检测方法.pdf
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114881192 A
(43)申请公布日 2022.08.09
(21)申请号 202210306812.3
(22)申请日 2022.03.25
(71)申请人 哈尔滨工程大学
地址 150001
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基于SVM的入侵检测研究的任务书.docx
基于SVM的入侵检测研究的任务书
任务名称：基于SVM的入侵检测研究
任务背景：
随着互联网技术的不断发展，网络安全问题越来越受到人们的关注。入侵检测作为网络安全领域的一个重要研究方向，主要针对网络中的攻击行为进行检测和预测，以保障网络的安全稳定。目前，基于支持向量机（SVM）的入侵检测方法具有较高的检测精度和效率，是入侵检测领域的研究热点。
任务目标：
本任务旨在研究基于SVM的入侵检测算法，探索有效的特征筛选和优化模型参数等方法，提高入侵检测的准确率和效率，为网络安全提供保障。具体任务目标如下：
1.调研和总结当前基于SVM的入侵检测算法研究现状和发展趋势。
2.分析网络入侵检测数据集，提
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基于LS-SVM的入侵检测的开题报告.docx
基于LS-SVM的入侵检测的开题报告
1.背景与意义
随着计算机技术快速发展，互联网已经深刻地影响我们的生活，但是随着其发展也带来了各种网络安全问题。网络入侵指黑客通过侵入计算机系统获得非法权限和资源。在企业和个人用户中，网络入侵已经成为重大的安全隐患，财产和隐私信息的安全受到极大的威胁。因此，如何监测和防止网络入侵已成为了一个重要的问题。
传统的入侵检测方法主要包括基于规则和基于统计的方法。但是这些方法往往依赖于先验知识或大量的数据集进行训练。而LS-SVM（Least Squares Support Vector Machines）方法是一种新的机器学习方法，其能够在保证分类效果的同时减少
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基于单类支持向量机的工业控制系统入侵检测技术的创新与实践.docx
基于单类支持向量机的工业控制系统入侵检测技术的创新与实践
一、引言
1.1研究背景与意义
工业控制系统（IndustrialControlSystems，ICS）作为现代工业生产的核心支撑，广泛应用于能源、电力、交通、水利等关键基础设施领域，对国家经济发展和社会稳定起着至关重要的作用。ICS通过对工业生产过程的监测、控制和优化，实现了生产的自动化、高效化和智能化，极大地提升了工业生产的效率和质量。
然而，随着信息技术与工业技术的深度融合，特别是工业物联网（IIoT）的快速发展，ICS不再是孤立运行的封闭系统，而是越来越多地与企业信息网络、互联网相连，这使得ICS面临的网络安全威胁
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一种基于物联网的入侵检测方法及系统.pdf
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112839050 A
(43)申请公布日 2021.05.25
(21)申请号 202110075799.0
(22)申请日 2021.01.20
(71)申请人 付中野
地址 410
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一种基于SVM的网络异常流量检测新方法.docx
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一种基于SVM的网络异常流量检测新方法
一、1.引言
随着互联网技术的飞速发展，网络安全问题日益突出。网络攻击手段不断创新，对网络环境的稳定性和安全性构成了严重威胁。在这样的背景下，网络流量监控和异常检测技术成为保障网络安全的关键。传统的异常检测方法往往依赖于规则匹配或统计分析，但这些方法在面对复杂多变的网络环境时，往往存在误报率高、检测效果不佳等问题。因此，开发一种高效、准确、实时的网络异常流量检测技术具有重要的实际意义。
近年来，支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）作为一种有效的分类方法，在多个领域得到了广泛应用。SVM通过寻找最佳的超平面来实现分
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一种基于SVM的GNSS生成式欺骗干扰检测方法.pdf
(19)国家知识产权局
(12)发明专利
(10)授权公告号 CN 113359158 B
(45)授权公告日 2022.05.13
(21)申请号 202110658871.2 G01S 19/37 (2010.01)
(22)申请日 2021.06
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一种基于HOG+SVM的短波通信话音检测方法.pdf
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114792529 A
(43)申请公布日 2022.07.26
(21)申请号 202210175396.8 G10L 25/27 (2013.01)
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一种基于LS-SVM的故障检测方法、装置、设备及介质.pdf
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114781672 A
(43)申请公布日 2022.07.22
(21)申请号 202210545519.2 G06K 9/62 (2022.01)
(22)申请日 2022.05.1
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基于CS-CPSO与SVM融合的WSNs入侵检测算法.docx
110传感器与微系统(TransducerandMicrosystemTechnologies)2017年第36卷第9期
DOI:10.13873/J.1000-9787(2017)09-0110-03
基于CS-CPSO与SVM融合的WSNs入侵检测算法*
刘宏立，李璐，胡久松
(湖南大学电气与信息工程学院，湖南长沙410082)
摘要：为了提高基本粒子群优化(PSO)算法与支持向量机(SVM)融合的无线传感网络(WSNs)入侵检测算法的检测精度与收敛速度，提出了一种基于完全正弦映射混沌粒子群优化(CS-CPSO)算法与SVM融合的WSNs人侵检测算法(CS-CPSO-SVM)。采用CS-C
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一种基于深度学习的低时延、安全的车载入侵检测方法.docx
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一种基于深度学习的低时延、安全的车载入侵检测方法
一、引言
(1)随着汽车智能化和网联化的发展，车载安全系统在保障驾驶人员和乘客的生命财产安全方面发挥着至关重要的作用。在众多安全系统中，入侵检测技术作为预防性保护措施，旨在实时监测车辆内外环境，及时发现并预警潜在的入侵行为。然而，传统的入侵检测方法往往存在时延较长、误报率高、安全性不足等问题，难以满足现代智能汽车对快速响应和安全性的高要求。
(2)深度学习作为一种强大的机器学习技术，近年来在图像识别、语音识别等领域取得了显著成果。基于深度学习的入侵检测方法通过构建复杂神经网络模型，能够自动学习入侵特征，实现高精度、低误报率的检测
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一种基于深度学习的低时延、安全的车载入侵检测方法.docx
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一种基于深度学习的低时延、安全的车载入侵检测方法
一、引言
(1)随着汽车智能化和网联化的发展，车载安全系统在保障驾驶人员和乘客的生命财产安全方面发挥着至关重要的作用。在众多安全系统中，入侵检测技术作为预防性保护措施，旨在实时监测车辆内外环境，及时发现并预警潜在的入侵行为。然而，传统的入侵检测方法往往存在时延较长、误报率高、安全性不足等问题，难以满足现代智能汽车对快速响应和安全性的高要求。
(2)深度学习作为一种强大的机器学习技术，近年来在图像识别、语音识别等领域取得了显著成果。基于深度学习的入侵检测方法通过构建复杂神经网络模型，能够自动学习入侵特征，实现高精度、低误报率的检测
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一种基于流量分类识别的物联网设备入侵检测的方法.docx
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一种基于流量分类识别的物联网设备入侵检测的方法
第一章引言
随着物联网技术的飞速发展，各种智能设备在人们的生活和工作中扮演着越来越重要的角色。然而，随之而来的安全风险也日益凸显。物联网设备因其数量庞大、分布广泛、网络环境复杂等特点，使得传统的入侵检测方法难以有效应对。在此背景下，基于流量分类识别的物联网设备入侵检测方法应运而生。这种方法通过对物联网设备产生的流量数据进行深入分析，实现对入侵行为的有效识别和防御。
(1)网络安全威胁日益多样化，传统的入侵检测系统往往依赖于特征匹配、模式识别等技术，这些方法在处理海量数据时存在效率低下、误报率高的问题。而基于流量分类识别的入侵检测方
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一种基于HMM和遗传算法的伪装入侵检测方法(1).pdf