Boosting方法在網(wǎng)絡(luò)攻擊分類中的性能分析

靳燕　姚悅

1 引言

面對日益嚴(yán)峻的網(wǎng)絡(luò)安全問題，各種安全防御技術(shù)已被提出并得以應(yīng)用。以防范和自我保護為主的被動保護方式，主要包括數(shù)據(jù)加密、安全路由、訪問控制、報文鑒別等，其在有效防范網(wǎng)絡(luò)攻擊上雖有重要作用，但缺少實時發(fā)現(xiàn)攻擊行為的能力。入侵檢測系統(tǒng)通過采集主機審計數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)全局流量，來實現(xiàn)關(guān)鍵點的實時監(jiān)控，并依靠檢測分析引擎來發(fā)現(xiàn)異常行為，與其他安全技術(shù)可有效互補，共同為網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)提供安全保障[1]。

檢測分析模塊的構(gòu)建是入侵檢測技術(shù)實施的關(guān)鍵，傳統(tǒng)方式下的人工編碼，對專家領(lǐng)域知識依賴大，存在效率低、適應(yīng)性差、不易擴展等缺點。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)用于入侵檢測分類建模中，可從訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中自動提取攻擊模式，生成分類模型，有效改善了分類建模效率，提高了分類檢測準(zhǔn)確率。分類模型可以判定用戶行為是否異常，在兩類行為的區(qū)分認(rèn)識上，不同算法的處理方式不同。常用的分類算法包括NaiveBayes[2]、RIPPER[3]、SVM（支持向量機Support Vector Machine）[4]等。

Boosting方法屬性能提升算法[5]，通過多次迭代來改善基分類器的分類性能，本文將NaiveBayes、RIPPER和SVM作為Boosting方法的基分類算法，在KDD CUP99數(shù)據(jù)集上加以應(yīng)用，通過分類結(jié)果的相關(guān)性能比較來分析Boosting算法的提升效果，并進一步給出更適合于KDD CUP99的基分類算法。

2 分類算法原理分析

分類屬數(shù)據(jù)挖掘中的預(yù)測任務(wù)，是根據(jù)其他屬性值來預(yù)測離散的目標(biāo)屬性值。在KDD CUP99中，目標(biāo)屬性是class，取離散的23種類型。分類之前，需要事先產(chǎn)生一個分類模型，不同分類算法學(xué)習(xí)到的分類模型也不同。

2.1 NaiveBayes算法原理分析

NaiveBayes為貝葉斯分類的一種，其基于統(tǒng)計學(xué)原理，通過事件的先驗概率，來獲得事件可能所屬每類的后驗概率，選最大后驗概率的對應(yīng)類作為該事件的所屬類。

對于KDD CUP99數(shù)據(jù)集，NaiveBayes引入條件概率來量化數(shù)據(jù)集的樣本類序列中，出現(xiàn)某類攻擊事件的概率，該條件概率記為P（Itr | Evt），Evt表示樣本類序列，Itr表示某類攻擊事件。使用Bayes公式可得出P（Itr | Evt）的值，如公式（1）所述：

P（Itr | Evt） = P（Evt | Itr） P（Itr）/ P（Evt）（1）

P（Evt） = P（Itr） * P（Evt | Itr） + P（┐Itr）* P（Evt | ┐ Itr） （2）

公式（1）的P（Itr）為先驗概率，可依據(jù)領(lǐng)域?qū)＜医?jīng)驗或數(shù)據(jù)集的樣本分布來給定。P（Evt | Itr）為給定攻擊下的事件序列的條件概率，系統(tǒng)全部事件構(gòu)成了每個攻擊的事件序列，進而可算出構(gòu)成給定攻擊的事件序列占全部攻擊事件序列的相對概率，即為P（Evt | Itr）。同樣，可算得P（Evt | ┐ Itr）的條件概率。

應(yīng)用公式（1）和（2），算得P（Itr | Evt）的值，反映了事件序列中存在攻擊事件的可能程度。攻擊檢測中，將取最大P（Itr | Evt）值所對應(yīng)的Itr作為檢測類別。

NaiveBayes以屬性相獨立為前提，在屬性相關(guān)較小的數(shù)據(jù)集上的性能較好。當(dāng)屬性相關(guān)較大或?qū)傩暂^多時，NaiveBayes的分類效果下降。

2.2 RIPPER算法原理分析

RIPPER屬基于規(guī)則的分類算法，通過樣本學(xué)習(xí)可產(chǎn)生類似if cndt1 then class1 elseif cndt2 then class2，…，else default的規(guī)則集。if部分為某類的判定條件，then部分為預(yù)測類，default為算法定義的默認(rèn)類。

在兩類問題中，RIPPER選擇多數(shù)類為默認(rèn)類，學(xué)習(xí)少數(shù)類的分類規(guī)則。在多類問題中，依據(jù)類別出現(xiàn)頻率的大小，按小到大進行排序，設(shè)排序后的類別序列為class1， class2，…， classn，class1代表了極少發(fā)生的類，classn為最頻繁發(fā)生的類，是RIPPER定義的default。

對于KDD CUP99，RIPPER按類別出現(xiàn)頻率遞增產(chǎn)生類別序列，并按此順序為每個類別尋找檢測規(guī)則，class1的檢測規(guī)則應(yīng)可將class1與 {class2，…， class23 }相區(qū)分，依此產(chǎn)生其他類別的檢測規(guī)則。在對用戶行為進行檢測時，仍按規(guī)則順序進行匹配，匹配項對應(yīng)的類別即為檢測類別，沒有滿足的規(guī)則時，就檢測為default。

RIPPER算法的類別序使得出現(xiàn)頻率極小的類在預(yù)測時得以關(guān)注，在不均衡類分布的數(shù)據(jù)集中[6]，其分類性能往往優(yōu)于其他算法。

2.3 SVM算法原理分析

SVM按線性方程式的求解來對待分類問題，通過尋找類間超平面來實現(xiàn)分類模型的構(gòu)建。超平面選取基于了結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化的理論，在樣本的特征空間中，尋找最優(yōu)的分割超平面，進而產(chǎn)生最優(yōu)分類器。針對線性不可分的情況，SVM通過引入核函數(shù)可將樣本空間轉(zhuǎn)為高維空間下的線性可分，在分類以及回歸等數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)中得到廣泛應(yīng)用。對于KDD CUP99數(shù)據(jù)集，SVM將樣本按向量對待，通過求解線性方程的參數(shù)，來確定類別的支持向量。

2.4 Boosting算法原理分析

Boosting算法通過多輪迭代以產(chǎn)生一個用于分類預(yù)測的函數(shù)系列，并結(jié)合權(quán)重加以組合共同決策，進而改善原有弱分類算法的分類準(zhǔn)確度。

將迭代次數(shù)記為T次，可產(chǎn)生出T個簡單分類器。每個簡單分類器的分類準(zhǔn)確度，通過其發(fā)言權(quán)加以表達。在進行預(yù)測時，T個簡單分類器的加權(quán)組合將是最終的分類結(jié)果。

3 分類建模及結(jié)果分析

3.1 參與分類建模的數(shù)據(jù)樣本

KDD CUP99網(wǎng)絡(luò)攻擊數(shù)據(jù)集共包含42個屬性，樣本分屬23個類別[7]，同類別的樣本實例數(shù)量差別極大。本文從KDD CUP99_10%中無放回隨機抽樣，抽樣比例為10%，樣本分布如表1所示。

3.2 參與建模的分類算法及結(jié)果比較

本文選用Boosting算法中較具代表性的AdaBoost算法進行模型構(gòu)建，選用的基算法為：NaiveBayes、RIPPER和SVM。為較直觀的分析Boosting算法的性能提升效果，依次與三類算法產(chǎn)生的單個分類模型進行指標(biāo)比較。表2、表3和表4分別為單算法和基于該算法的AdaBoost的分類結(jié)果（以/作為兩算法的分隔）。

本文做兩類比較。（1）三個基算法間的分類比較。表2、表3和表4的單分類器產(chǎn)生的分類結(jié)果中，對數(shù)量較多的Normal、Neptune和Smurf，NaiveBayes不及RIPPER和SVM；對極小量的類，RIPPER優(yōu)于SVM和NaiveBayes，中間類的分類效果較為相似。（2）基算法與AdaBoost算法的分類比較。比較每張表中的基算法與AdaBoost算法的結(jié)果，AdaBoost對NaiveBayes的提升無效，對RIPPER和SVM的分類效果改善明顯。

本次所選樣本共包含49402條，使用三類基算法NaiveBayes、RIPPER和SVM的建模耗時依次為：0.33秒、24.77秒和4.54秒；使用AdaBoost后，耗時均有所增加，依次為：79.92秒、179.45秒和72.81秒。

4 結(jié)束語

本文圍繞入侵檢測系統(tǒng)的檢測分析模塊的構(gòu)建方法，分析了Naive Bayes、RIPPER、SVM和Boosting的相關(guān)原理，并在KDD CUP99的部分?jǐn)?shù)據(jù)上進行分類建模。從實驗分類結(jié)果及耗時上做總體比較：RIPPER對KDDCUP 99的總體分類效果較好，尤其在小類分類上表現(xiàn)極佳，但規(guī)則學(xué)習(xí)過程花費時間較長；使用Boosting（本文以AdaBoost算法為代表）后，對基分類的性能改善明顯，但同樣存在建模耗時的問題。針對KDD CUP99的分類學(xué)習(xí)問題，據(jù)本文的實驗結(jié)論，可從分類的具體目的出發(fā)，如重視哪些類的分類性能、對建模效率有無要求等因素綜合考慮，選取合適的算法。在不考慮分類效率的前提下，可選用基于RIPPER的Boosting算法，既可以提高小類的分類性能，對其他類的分類也較好。

參考文獻

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[6] 靳燕，彭新光.折中規(guī)劃分類性能的少數(shù)類誤分代價優(yōu)化設(shè)計[J/OL].計算機工程與應(yīng)用， 2016 http：//www.cnki.net/kcms/detail/11.2127.TP.20160414.1542.044.html.

[7] 張新有，賈磊.入侵檢測數(shù)據(jù)集KDD CUP99研究[J].計算機工程與設(shè)計，2010，（22）：56-59.

基金項目：

1.山西省自然科學(xué)基金資助項目（編號No.2010011022-2）；

2.山西大學(xué)商務(wù)學(xué)院科研基金資助項目（編號No.2014010）。

作者簡介：

靳燕（1982-），女，碩士，山西大學(xué)商務(wù)學(xué)院信息學(xué)院，講師；主要研究方向和關(guān)注領(lǐng)域：網(wǎng)絡(luò)安全、數(shù)據(jù)挖掘。

姚悅（1993-），女，學(xué)士，英大商務(wù)服務(wù)有限公司，初級工程師；主要研究方向和關(guān)注領(lǐng)域：數(shù)據(jù)分析。