基于SCM-ANFIS的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)資源風(fēng)險評估

羅 康，鈕 焱，李 軍

（湖北工業(yè)大學(xué) 計算機(jī)學(xué)院，湖北 武漢 430068）

基于SCM-ANFIS的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)資源風(fēng)險評估

羅 康，鈕 焱，李 軍

（湖北工業(yè)大學(xué) 計算機(jī)學(xué)院，湖北 武漢 430068）

隨著互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的逐漸深入，一旦網(wǎng)絡(luò)癱瘓將會造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失，網(wǎng)絡(luò)安全問題成為重點(diǎn)關(guān)注的問題。本文提出了一種利用自適應(yīng)模糊推理系統(tǒng)（ANFIS）對網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)資源的風(fēng)險評估模型。將網(wǎng)絡(luò)行為劃分為正常行為和攻擊行為，通過網(wǎng)絡(luò)資源如流量、CPU、磁盤、內(nèi)存資源占有率的變化分析出網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)資源的風(fēng)險等級，并且獲得了較好的準(zhǔn)確度。實驗結(jié)果表明基于減法聚類的自適應(yīng)模糊推理系統(tǒng)（SCM-ANFIS）模型是一種較好的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)資源風(fēng)險評估模型。

ANFIS；網(wǎng)絡(luò)安全；網(wǎng)絡(luò)行為；網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險

0 引言

網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)資源風(fēng)險是指由于網(wǎng)絡(luò)存在的脆弱性、人為等因素導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)安全事件發(fā)生的可能性及可能對網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)資源造成的嚴(yán)重影響[1]。網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)資源風(fēng)險評估就是對網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)資源發(fā)生緊張或崩潰的可能性進(jìn)行的一種概率評測。傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險評估方法有概率統(tǒng)計[2]、信息熵[3]、貝葉斯攻擊圖的定量評估[4]、依據(jù)證據(jù)推理的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢評估[5]等，但這些方法往往缺乏及時性、時效性低且計算復(fù)雜。例如基于貝葉斯攻擊圖的定量評估方法計算過于復(fù)雜。由于網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)資源風(fēng)險評估的復(fù)雜性、非線性、不確定性和時效性高等特點(diǎn)，采用傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)資源風(fēng)險評估方法存在一定的局限性，評價方法帶有較大的主觀隨意性和模糊性，在操作上比較復(fù)雜，并且缺乏自學(xué)習(xí)能力。而自適應(yīng)模糊推理系統(tǒng)（Adaptive Neuro Fuzzy Inference System，ANFIS）具備常規(guī)方法所不具備的智能特性，可以處理不確定性問題，且具有自學(xué)習(xí)和獲取知識的能力，適宜處理非線性問題。李鵬程等人為了解決如何降低人因失誤風(fēng)險問題，提出了基于ANFIS的人因失誤風(fēng)險嚴(yán)重度識別[6]，文中利用影響失誤風(fēng)險嚴(yán)重度的HEP（人因失誤概率）、EEP（失誤影響概率）和ECS（失誤后果嚴(yán)重度）三大因素作為度量失誤風(fēng)險程度的標(biāo)準(zhǔn)，該模型克服了專家判斷的主觀性、模糊性和不確定性等缺陷，使人因風(fēng)險評價更加符合實際情況。陳安輝在碩士畢業(yè)論文中提出了基于GA-ANFIS的股指預(yù)測研究模型[7]，利用影響股指變化的因素作為股指預(yù)測模型的輸入?yún)?shù)，較好的預(yù)測出股指的變化。網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)資源風(fēng)險受到流量、CPU、磁盤及內(nèi)存等的影響，符合ANFIS模型的使用條件，鑒于ANFIS所具有的優(yōu)點(diǎn)，本文通過自適應(yīng)模糊推理系統(tǒng)（ANFIS）模型評估網(wǎng)絡(luò)行為對網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)資源產(chǎn)生的風(fēng)險等級，以便及時有效維護(hù)和保障網(wǎng)絡(luò)的安全。

1 ANFIS原理及結(jié)構(gòu)

ANFIS是源于T-S（Tune Sugeno）模型的一種神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)[8]，模型將輸入變量進(jìn)行線性重組來作為輸出變量。

ANFIS模型基本過程為，首先設(shè)定模型的輸入層的輸入個數(shù)為 2，輸出層輸出個數(shù)為 1，相對一階 Sugeno類型的模糊系統(tǒng)[9]，其推理方式可以表示為：

Rule1：若 a為 M1，并且 b為 N1，則 s1= p1a+q1b + u1；

Rule2：若a為M2，并且 b為N2，則 s2= p2a+q2b + u2；

上述表達(dá)方程中，a及b是指變量，Mi及Ni是指語言變量值，pi及 qi是指結(jié)論參數(shù)，si是指第 i個推理的結(jié)果。

典型的兩變量輸入模糊推理系統(tǒng)用圖 1來描述，由上圖可以看出，模糊推理系統(tǒng)模型有五層，同一層的各節(jié)點(diǎn)都具有相似的功能。

圖1 ANFIS結(jié)構(gòu)Fig.1 The structure of ANFIS

第1層為輸入層，將輸入數(shù)據(jù)對象變量模糊化，輸出模糊集隸屬度，隸屬度函數(shù)通常采用鐘型函數(shù)，如公式（1）所示。O1,i指Mi及Ni的隸屬函數(shù)類型，Mi及Ni為模糊集，它們?nèi)Q于連接點(diǎn)i的隸屬類型。

第2層計算每條模糊規(guī)則的適應(yīng)度，連接點(diǎn)用∏來表示，通常采用乘法計算模糊規(guī)則的適應(yīng)度，如下公式表示：

模糊推理層的任意節(jié)點(diǎn)的作用是進(jìn)行模糊推理，可以用它對模糊規(guī)則的前件進(jìn)行配對。第一步是對任意推理規(guī)則的適應(yīng)值Wi進(jìn)行運(yùn)算，第二步是計算模糊集合，并且取集合中最大值為連接權(quán)系數(shù)。

第3層的節(jié)點(diǎn)數(shù)與第2層相同，歸一化模糊規(guī)則的適應(yīng)度值。歸一化層在圖1可以用字母k表達(dá)，其計算方法用如下公式表示：

第4層產(chǎn)生模糊推理規(guī)則，每個節(jié)點(diǎn)的傳遞函數(shù)是線性函數(shù)。在第四層中任意節(jié)點(diǎn) i是指自適應(yīng)節(jié)點(diǎn)，其輸出值是：

式（4）中，p1，q1，u1稱為結(jié)論參數(shù)。

第5層的作用是計算所有規(guī)則的輸出總和，進(jìn)行加權(quán)平均計算該層總的輸出結(jié)果作為最后輸出，用Σ表示：

ANFIS的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)屬于一個具有多個網(wǎng)絡(luò)層的前向網(wǎng)絡(luò)[11,12]，任意兩層間的連接權(quán)值能夠通過對所給數(shù)據(jù)對象進(jìn)行不斷自適應(yīng)調(diào)節(jié)，ANFIS網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)學(xué)習(xí)采用混合學(xué)習(xí)算法：在前向傳遞過程中，輸入不同網(wǎng)絡(luò)行為對網(wǎng)絡(luò)資源節(jié)點(diǎn)產(chǎn)生影響的數(shù)據(jù)之后，通過各層節(jié)點(diǎn)函數(shù)對數(shù)據(jù)進(jìn)行計算從而得到各層網(wǎng)絡(luò)每個節(jié)點(diǎn)的輸出結(jié)果，然后利用線性最小二乘估計來進(jìn)行模糊規(guī)則后件的結(jié)論參數(shù)進(jìn)行辨識，從而得出每一組輸入數(shù)據(jù)的輸出誤差；在網(wǎng)絡(luò)反向傳遞過程中，采用梯度下降法將輸出誤差從輸出節(jié)點(diǎn)反向傳入輸入節(jié)點(diǎn)，同時不斷調(diào)整模糊規(guī)則所屬隸屬度函數(shù)的參數(shù)。循環(huán)往復(fù)上述操作流程，在輸出誤差滿足誤差標(biāo)準(zhǔn)或者迭代次數(shù)達(dá)到迭代上限，則結(jié)束上述操作。

2 網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)資源風(fēng)險評估模型

由于網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)資源受到正常行為和攻擊行為的影響，因此將網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)資源的風(fēng)險評估按照正常行為和攻擊行為兩方面來評估網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)資源的風(fēng)險等級。首先確定網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)資源風(fēng)險評估結(jié)構(gòu)，輸入?yún)?shù)分為正常行為和攻擊行為，由于網(wǎng)絡(luò)行為對網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)資源的影響流量、CPU、磁盤、內(nèi)存指標(biāo)占用率，網(wǎng)絡(luò)帶寬，線程數(shù)目等，如果每個指標(biāo)都做為風(fēng)險評估模型的輸入量，評估模型將會變得異常復(fù)雜，訓(xùn)練數(shù)據(jù)會非常龐大，實現(xiàn)起來有較大困難，且不具備實用性。因此本文選取了流量、CPU、磁盤、內(nèi)存四個指標(biāo)生成網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)資源風(fēng)險評估的基本結(jié)構(gòu)，如圖2所示。

2.1 減法聚類

聚類分析的基本思想就是物以類聚[13]。以網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)資源風(fēng)險評估為例，將不同的網(wǎng)絡(luò)行為對節(jié)點(diǎn)資源變化內(nèi)存、流量、CPU和磁盤的占用情況作為基本特征屬性，將這些數(shù)據(jù)分成不同的類別，這樣可以比較直觀的發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集的分布情況，以便于生成合理的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型。減法聚類是一種十分快速的密度聚類算法，算法的復(fù)雜度不受數(shù)據(jù)集的維度影響。算法開始時將每一個數(shù)據(jù)對象都看作一個潛在的聚類中心，計算每個數(shù)據(jù)對象的密度值，密度值即為數(shù)據(jù)對象的密度指標(biāo)，存在很多鄰近點(diǎn)的數(shù)據(jù)對象，其密度指標(biāo)必然較大，成為聚類中心的可能性就越大。選出密度指標(biāo)最大的數(shù)據(jù)對象，并確定為數(shù)據(jù)集的第一個聚類中心點(diǎn)。修正其他數(shù)據(jù)對象的密度值，再次尋找新的聚類中心點(diǎn)，依次循環(huán)下去，直到滿足條件為止。

由于ANFIS網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜度由輸入節(jié)點(diǎn)的模糊規(guī)則決定，而隸屬度函數(shù)最終決定了模糊規(guī)則數(shù)。而使用減法聚類生成ANFIS[14-16]網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)時，一個重要優(yōu)勢在于生成的模糊規(guī)則數(shù)比傳統(tǒng)的ANFIS方法生成的模糊規(guī)則更加符合網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)資源風(fēng)險評估模型的輸入輸出數(shù)據(jù)。當(dāng)輸入數(shù)據(jù)維度增大且數(shù)據(jù)量急劇增長時，也可以避免模型的模糊規(guī)則數(shù)出現(xiàn)爆炸式增長，從而導(dǎo)致ANFIS網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)十分復(fù)雜。

2.2 SCM-ANFIS結(jié)構(gòu)

網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)資源風(fēng)險評估模型的輸入值為兩種網(wǎng)絡(luò)行為對網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)資源產(chǎn)生的影響，分別是內(nèi)存、流量、CPU以及磁盤的占用情況。在確定模型的輸入后，以網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)資源評估風(fēng)險值作為輸出構(gòu)造出了基于Sugeno模糊推理的ANFIS模型，該模型是將模糊邏輯和神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)有機(jī)結(jié)合的新型模糊推理系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，具有以任意精度逼近任意線性和非線性函數(shù)的功能，并且收斂速度快，樣本需要量少等特點(diǎn)，如圖3所示。

圖2 網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)資源風(fēng)險評估結(jié)構(gòu)Fig.2 Network node resource structure of risk assessment

圖3 ANFIS模型圖Fig.3 ANFIS model

3 實例驗證

為了驗證ANFIS模型對網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)資源風(fēng)險評估的有效性，本文通過實驗對網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)資源的風(fēng)險評估進(jìn)行了研究。首先構(gòu)造一個內(nèi)外網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)模型，在外網(wǎng)模擬正常行為和攻擊行為訪問內(nèi)網(wǎng)。通過服務(wù)器分別對互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行網(wǎng)頁瀏覽、視頻播放和文件下載訪問，同時使用LOIC進(jìn)行基于HTTP的DDOS攻擊來模擬異常流量的產(chǎn)生。每種網(wǎng)絡(luò)行為持續(xù)進(jìn)行500秒。通過節(jié)點(diǎn)性能監(jiān)視器中的數(shù)據(jù)收集器，分別收集 4種行為所消耗的流量、CPU、內(nèi)存和磁盤這四個網(wǎng)絡(luò)資源指標(biāo)的數(shù)據(jù)，并對采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理。

選取訓(xùn)練數(shù)據(jù)為500組，每組數(shù)據(jù)包括了網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)資源風(fēng)險的數(shù)據(jù)指標(biāo)以及該指標(biāo)對應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)資源風(fēng)險等級。橫坐標(biāo)表示樣本個數(shù)，縱坐標(biāo)表示該樣本點(diǎn)對應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)資源的風(fēng)險等級，樣本數(shù)據(jù)如圖4所示。

為了達(dá)到較小的誤差，需要不斷對影響范圍、擠壓因子、接受率以及拒絕率四個參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，進(jìn)過多次訓(xùn)練，將Ri設(shè)置為0.2，Sf設(shè)置為1.25，Ar設(shè)置為0.2，Rj設(shè)置為0.15。采用減法聚類方法產(chǎn)生的ANFIS模型結(jié)構(gòu)，并且采用混合訓(xùn)練方法的訓(xùn)練誤差降低至0.008。訓(xùn)練完成后，隸屬度函數(shù)變化對比如圖5所示。

圖4 網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)資源樣本Fig.4 Network node resource samples

圖5 隸屬度函數(shù)Fig.5 Membership function

根據(jù)樣本數(shù)據(jù)的訓(xùn)練檢測結(jié)果可以看出，基于減法聚類的 ANFIS模型可以較好的擬合采集的數(shù)據(jù)，其RMSE（均方根誤差）為 0.0345，樣本數(shù)據(jù)的檢測結(jié)果如圖6所示。實驗中利用采集到區(qū)別于 500組訓(xùn)練數(shù)據(jù)的100組數(shù)據(jù)作為檢驗數(shù)據(jù)，檢驗該模型是否能夠切實有效的評估出網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)資源的風(fēng)險情況，100組數(shù)據(jù)的驗證結(jié)果如圖7所示。

圖6 樣本數(shù)據(jù)檢測結(jié)果Fig.6 Sample data test results

圖7 驗證結(jié)果Fig.7 Validation results

根據(jù)圖7所示，橫坐標(biāo)表示驗證的數(shù)據(jù)點(diǎn)的組數(shù)，縱坐標(biāo)表示數(shù)據(jù)點(diǎn)對應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)資源存在的風(fēng)險等級，從實驗結(jié)果圖中，我們可以看出這兩條曲線具有較好的擬合結(jié)果，其RMSE（均方根誤差）為0.0044，。實驗結(jié)果表明，基于減法聚類的ANFIS網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)資源風(fēng)險評估模型能夠有效的評估網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)資源風(fēng)險等級。

4 結(jié)論

本文針對網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)資源風(fēng)險評估應(yīng)用，提出了一種基于 SCM-ANFIS的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)資源風(fēng)險評估模型，采用減法聚類算法生成的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，相比于傳統(tǒng)的ANFIS模型，降低了模型的規(guī)則數(shù)目，簡化了模型結(jié)構(gòu)，更加符合實際應(yīng)用場景。經(jīng)過仿真驗證，網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)資源風(fēng)險評估模型誤差在1%內(nèi)，實驗結(jié)果表明基于 SCM-ANFIS的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)資源風(fēng)險評估模型能夠很好的評估網(wǎng)絡(luò)行為下的節(jié)點(diǎn)資源風(fēng)險等級。因此，本方法具有較高的評估準(zhǔn)確度和較強(qiáng)的實用價值。

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Network Node Resource Risk Assessment Based on SCM-ANFIS

LUO Kang, NIU Yan, LI Jun
(School of Computing, Hubei University of Technology, Wuhan, China)

With the gradual deepening of Internet applications, once the network paralysis will cause huge economic losses, and network security issues become the focus of attention. This paper presents a risk assessment model for network node resources using Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS). The network behavior is divided into normal behavior and attack behavior, through the network resources such as traffic, CPU, disk, memory resource share changes in the analysis of network node resource risk level, and get a better accuracy. The experimental results show that the Adaptive Neuro Fuzzy Inference System based on sub-clustering (SCM-ANFIS) is a kind of network node resource risk assessment model.

: ANFIS; Network security; Network behavior; Network risks

TP393

A

10.3969/j.issn.1003-6970.2017.10.018

本文著錄格式：羅康，鈕焱，李軍. 基于SCM-ANFIS的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)資源風(fēng)險評估[J]. 軟件，2017，38（10）：100-105

湖北省教育廳科學(xué)研究計劃資助項目(D2014403)

羅康(1992-)，男，湖北工業(yè)大學(xué)計算機(jī)學(xué)院碩士研究生，主要研究方向：網(wǎng)絡(luò)安全；鈕焱(1969-)，男，湖北武漢人，湖北工業(yè)大學(xué)計算機(jī)學(xué)院教授，主要研究方向：網(wǎng)絡(luò)安全。

李軍(1976-)，男，湖北工業(yè)大學(xué)計算機(jī)學(xué)院副教授，主要研究方向：網(wǎng)絡(luò)安全。