基于超球支持向量机的键盘异常检测

• 作者: 谢磊 赵峰 铁治欣
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: 超球支持向量机 钩子程序 异常检测 击键消息 粒子群算法
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 研究开发
• 页码范围: 231-236
• 页数: 6页
• 字数: 5417字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15888/j.cnki.csa.6299

摘要

将改进粒子群算法(IPSO)优化超球支持向量机(HSSVM)应用于键盘的异常检测. 首先, 在Windows操作系统中, 利用开发的钩子(hook)程序, 通过系统消息WM_KEYDOWN和WM_KEYUP捕获键盘的击键消息, 收集整理需要的按键时间序列作为训练集和测试集; 然后, 采用HSSVM模型进行样本训练, 最终转化为一个二次规划问题, 其中利用IPSO对HSSVM模型的惩罚因子和核参数进行寻优; 最后, 采用测试集对模型检测准确率进行验证, 并和优化前结果对比. 测试结果表明: IPSO-HSSVM模型应用于键盘的异常检测有效可行, 准确率达到90%以上, 且比优化前的HSSVM检测效果要好, 但要获得更高的检测准确率, 还需要进一步提高训练样本的质量和数量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	铁治欣	浙江理工大学信息学院	30	84	5.0	7.0
2	赵峰	浙江理工大学信息学院	2	8	1.0	2.0
3	谢磊	浙江理工大学信息学院	3	7	1.0	2.0