14、计算机安全与数据处理的创新方法

计算机安全与数据处理的创新方法

在当今数字化时代，计算机在解决现实生活中的各种问题时发挥着至关重要的作用。然而，由于计算机存储和处理能力的限制，它在处理大数据值的问题时面临着巨大的挑战。本文将介绍两种创新的方法，一种是结合支持向量机（SVM）和k近邻（k - NN）的入侵检测混合方法，另一种是基于语法的计算方法，用于解决涉及大数据值的问题。

混合入侵检测方法

在网络安全领域，入侵检测是保障系统安全的重要手段。传统的入侵检测方法可能无法满足复杂多变的网络环境需求，因此提出了一种结合SVM和k - NN的混合方法。

• 评估指标

  • 准确率（Accuracy） ：$Accuracy = \frac{TP + TN}{TP + FP + FN + TN}$
  • 召回率（Recall） ：$Recall = \frac{TP}{TP + FN}$
    由于数据的高度不平衡性，召回率和准确率一样重要，因为捕获所有攻击比正确分类合法请求更为关键。

• 方法步骤

  • 步骤1：支持向量机分类
    • 使用支持向量机（SVM）确定输入连接所属的类别。给定的数据集中有五个类别：正常（Normal）、探测（Probe）、拒绝服务（DoS）、用户到根（U2R）和远程到本地（R2L），分别映射为0、1、2、3和