16、网络入侵检测与步态分析在人类识别中的应用研究

网络入侵检测与步态分析在人类识别中的应用研究

网络入侵检测模型

在网络安全领域，混合网络入侵检测（H - NID）模型是一种重要的技术手段，它利用机器学习算法来检测、响应和防止网络攻击。下面我们将详细介绍其中的一些关键算法及其性能评估。

1. K - NN 算法

K - NN（K - Nearest Neighbors）是一种基于样本的分类算法，采用了非参数方法。它通过对数据点的 K 个最近邻样本进行分析来进行分类。目前，已经有许多基于 K - NN 的混合分类器得到了发展。在测试中，采用了 5 个 K 邻居的模型，该模型在准确性、误报率和检测率方面都有一定的提升，并且能够检测所有类型的攻击。不过，不同的 K 值可能会导致模型性能有所差异。

2. SVM 算法

SVM（Support Vector Machine）在创建训练模型时会关联一些参数，它借助核函数对数据集进行处理。在训练过程中，训练参数和核函数可能会存在一些差异。当发生攻击时，数据集可能会变得不平衡，此时需要将类权重设置为平衡模式，以考虑偏斜的攻击情况，同时将迭代次数设置为 -1。最佳的 SVM 模型具有核函数为 RBF、最大迭代次数为 1 以及类权重稳定的条件，能够达到较好的准确性，但与其他模型相比，其检测时间较长。

3. 性能评估指标

为了评估 H - NID 模型的性能，采用了以下几个指标：
- 准确率（Accuracy） ：$Accuracy = \frac{TP + TN}{TP + TN + FN + FP}$
- 精确率（Precision