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    基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的未知攻擊檢測(cè)研究

    2017-12-01 09:10:31劉東朝北方民族大學(xué)
    數(shù)碼世界 2017年10期
    關(guān)鍵詞:檢測(cè)

    劉東朝 北方民族大學(xué)

    基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的未知攻擊檢測(cè)研究

    劉東朝 北方民族大學(xué)

    隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及,網(wǎng)絡(luò)流量與日俱增。人們?cè)谙硎苤W(wǎng)絡(luò)帶來(lái)的便利的同時(shí),也面臨著各種各樣的網(wǎng)絡(luò)安全問(wèn)題。因此,網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)的發(fā)展受到人們的空前關(guān)注。入侵檢測(cè)技術(shù)作為一種保障網(wǎng)絡(luò)安全的有效手段,可以快速檢測(cè)出網(wǎng)絡(luò)攻擊并立即預(yù)警。貝葉斯算法以其堅(jiān)實(shí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和強(qiáng)大的推理能力,被廣泛應(yīng)用在信息分類(lèi)領(lǐng)域。本文提出一種改進(jìn)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)算法,利用互信息理論構(gòu)造貝葉斯網(wǎng)絡(luò),并對(duì)未知攻擊進(jìn)行檢測(cè)。

    入侵檢測(cè) 貝葉斯網(wǎng)絡(luò) 互信息

    1.引言

    隨著科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步,網(wǎng)絡(luò)以及智能終端設(shè)備的普及,人類(lèi)已經(jīng)離不開(kāi)網(wǎng)絡(luò)。網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展在給人們生活帶來(lái)方便的同時(shí),也帶來(lái)了例如信息泄露,信息詐騙一類(lèi)的安全問(wèn)題。由于上個(gè)世紀(jì)互聯(lián)網(wǎng)被發(fā)明的時(shí)候,并沒(méi)有充分考慮到安全問(wèn)題,所以入侵檢測(cè)技術(shù)的發(fā)展成為了人們研究的重點(diǎn)。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是一種優(yōu)秀的推理工具,在入侵檢測(cè)方面擁有先天的優(yōu)勢(shì)。但因過(guò)于依賴(lài)訓(xùn)練集,所以對(duì)未知入侵攻擊無(wú)能為力。本文提出一種改進(jìn)的算法,對(duì)未知攻擊進(jìn)行檢測(cè)和分類(lèi)。

    2.貝葉斯網(wǎng)絡(luò)

    貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是一種有向無(wú)環(huán)圖。圖中每個(gè)圓圈代表一個(gè)節(jié)點(diǎn),表示一個(gè)特征屬性。當(dāng)節(jié)點(diǎn)之間互相條件獨(dú)立時(shí),節(jié)點(diǎn)之間互不相連;當(dāng)節(jié)點(diǎn)之間存在某種依賴(lài)關(guān)系時(shí),通過(guò)單向箭頭進(jìn)行連接,被箭頭所指的節(jié)點(diǎn)是子節(jié)點(diǎn),另一個(gè)是父節(jié)點(diǎn)。每個(gè)節(jié)點(diǎn)都會(huì)保存一個(gè)概率表,子節(jié)點(diǎn)中概率表表示在父節(jié)點(diǎn)發(fā)生的情況下,子節(jié)點(diǎn)中各個(gè)屬性發(fā)生的概率;根節(jié)點(diǎn)中的概率表則是表示自身各個(gè)屬性發(fā)生的概率。

    3.結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)

    本文采用信息論中的互信息理論,對(duì)各個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的相關(guān)度進(jìn)行計(jì)算,然后構(gòu)造貝葉斯網(wǎng)絡(luò),具體步驟如下:

    Step1:訓(xùn)練樣本集N包含n個(gè)屬性{X1,X2,……,Xn},設(shè)R為屬性集合,C是決策集合。計(jì)算(Xi,Xj) R的情況下的互信息I(Xi,Xj)(i≠j)和在已知C的情況下的條件互信息I(Xi,Xj|C)。

    Step2:取一個(gè)很小的實(shí)數(shù)常量e1,若I(Xi,Xj)>e1,則連接節(jié)點(diǎn)Xi和Xj,但不添加方向。遍歷所有節(jié)點(diǎn),得到無(wú)方向的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)草圖P1。

    Step3:取一個(gè)很小的實(shí)數(shù)常量e2,若I(Xi,Xj|C)<e2,說(shuō)明兩節(jié)點(diǎn)在條件屬性C下條件獨(dú)立,則刪除兩節(jié)點(diǎn)之間的連接。遍歷所有節(jié)點(diǎn),得到新的無(wú)方向的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)草圖P2。

    Step4:取一個(gè)很小的實(shí)數(shù)常量e3,當(dāng)I(Xi,C)-I(Xj,C)≤e3,兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間存在依賴(lài)關(guān)系。如果|I(Xi,C)-I(Xj,C)|>e3,且I(Xi,C)>I(Xj,C)則Xi→Xj;反之,則Xj→Xi。在此得到完整的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖P3。

    4.參數(shù)學(xué)習(xí)

    本文采用最大似然估計(jì)進(jìn)行參數(shù)學(xué)習(xí)并生成節(jié)點(diǎn)概率表。

    5.算法實(shí)驗(yàn)

    本文采用Kdd cpu 1999數(shù)據(jù)集,此數(shù)據(jù)集源于一個(gè)真實(shí)的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境,包含近500萬(wàn)條數(shù)據(jù)樣本,每條數(shù)據(jù)樣本包含一個(gè)網(wǎng)絡(luò)連接。每個(gè)網(wǎng)絡(luò)連接中包含四十二個(gè)屬性,其中前四十一個(gè)屬性是特征屬性,表示每條數(shù)據(jù)的特征;第四十二個(gè)屬性是標(biāo)簽屬性,表示此網(wǎng)絡(luò)連接的攻擊類(lèi)型。此數(shù)據(jù)集包含四大攻擊類(lèi)型,分別是:DOS攻擊,R2L攻擊,U2R攻擊和Probe攻擊。

    本文選取4萬(wàn)條數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集M,2萬(wàn)條數(shù)據(jù)作為檢測(cè)集N。首先對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理,接著將兩個(gè)數(shù)據(jù)集中的標(biāo)簽屬性進(jìn)行更改,將四大攻擊類(lèi)型統(tǒng)一標(biāo)記為攻擊,以便于對(duì)未知攻擊進(jìn)行檢測(cè)。然后利用訓(xùn)練集M構(gòu)建貝葉斯網(wǎng)絡(luò),并對(duì)檢測(cè)集N進(jìn)行檢測(cè)。對(duì)未知入侵攻擊的分類(lèi)正確率如下表所示:

    類(lèi)型 未知攻擊正確率(%) 78.35

    6.結(jié)束語(yǔ)

    本文提出一種改進(jìn)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)算法,依靠貝葉斯強(qiáng)大的推理理論,對(duì)未知入侵攻攻擊進(jìn)行檢測(cè),取得了不錯(cuò)的檢測(cè)正確率。

    [1]令狐紅英,陳梅,王翰虎,等.基于互信息可信度的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)研究[J].計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì),2009,30(14):3288-3290.

    [2]孫程,邢建春,楊啟亮,等.基于改進(jìn)樸素貝葉斯的入侵檢測(cè)方法[J].微型機(jī)與應(yīng)用,2017,36(1):8-10.

    [3]唐淑珍.基于貝葉斯的入侵檢測(cè)[J].軟件導(dǎo)刊,2010,09(04):149-151.

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