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針對傳統入侵檢測系統（IDS）處理數據負載過重，不支持多主機數據聯合分析，以及大規則庫維護的問題，提出一種云架構的基于卡羅需一庫恩一塔克（ KKT）條件和超球結構的增量支持向量機（KS-ISVM）入侵檢測系統。將客戶端抓取的數據包經過預處理生成樣本空間，然后發送至云端使用KS-ISVM進行建模分析，利用KKT條件對增量樣本進行篩選，選取違反KKT條件的樣本作為有用樣本，剔除KKT范圍內的所有樣本；此外，為了保證剔除的樣本為冗余樣本，進一步采用超球結構的方法對樣本進行第二次篩選，將超球范圍內的樣本作為有用樣本，剔除其余樣本；最后將選取的樣本進行合并，對SVM進行更新訓練。利用KDDCUP99數據進行實驗驗證，并與SVM、批量支持向量機（ Batch-SVM）、互檢KKT條件的增量學習（K-ISVM）算法進行對比，結果表明，KS-ISVM具有良好的預測能力和樣本淘汰能力，準確率達到90. 3%，而SVM、Batch-SVM和K-ISVM三種方法準確率均在89%以下；同時還對并行KS-ISVM進程聯合分析，發現單進程的分析時間由635ls降低到16進程的146s．分析時間大大降低，謊明了多進程的有效性，滿足云計算環境中的入侵檢測系統對效率和精度的要求。
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