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    計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全的入侵檢測技術(shù)研究

    2022-06-08 01:41:56
    中國新技術(shù)新產(chǎn)品 2022年4期
    關(guān)鍵詞:原始數(shù)據(jù)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)粒子

    劉 斌

    (四川城市職業(yè)學(xué)院,四川 成都 610110)

    0 引言

    網(wǎng)絡(luò)帶給人們便利的同時(shí),也面臨著安全問題,不同類型的網(wǎng)絡(luò)入侵影響計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全。頻繁發(fā)生的網(wǎng)絡(luò)安全事件,對網(wǎng)絡(luò)環(huán)境運(yùn)行產(chǎn)生影響,帶來較大的安全隱患。傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)技術(shù),難以抵御當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)新病毒的惡意入侵。傳統(tǒng)的防火墻、數(shù)據(jù)加密存在一定問題,具體體現(xiàn)在無法阻擋現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)攻擊導(dǎo)致的入侵行為方面。只有建立更完善的入侵檢測技術(shù),才能保障計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行安全。因此,有必要針對計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全的入侵檢測技術(shù)進(jìn)行研究。

    1 入侵檢測技術(shù)概述

    入侵檢測技術(shù)廣泛應(yīng)用在網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)檢測中,用于檢測計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中存在的異常行為。由于其入侵檢測能力較強(qiáng),也被定義為計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。檢測技術(shù)通過收集關(guān)鍵信息,查看是否存在影響網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行的跡象。入侵檢測技術(shù)的運(yùn)行原理如圖1 所示,通過檢測異常與匹配模式,對入侵攻擊進(jìn)行分析。

    圖1 入侵檢測技術(shù)原理

    入侵檢測系統(tǒng)實(shí)際處理攻擊行為時(shí),分為3 個過程。通過完成3 個過程,實(shí)現(xiàn)對網(wǎng)絡(luò)攻擊行為的處理。入侵檢測技術(shù)流程結(jié)構(gòu),如圖2 所示,分為數(shù)據(jù)采集、分析、響應(yīng)三大模塊。

    圖2 入侵檢測技術(shù)處理過程

    2 基于入侵檢測技術(shù)的參數(shù)優(yōu)化

    入侵檢測技術(shù)已發(fā)展多年,網(wǎng)絡(luò)病毒也同時(shí)發(fā)展。想保障網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行安全,須不斷升級優(yōu)化檢測技術(shù)。當(dāng)前檢測技術(shù)存在較多不足,加重網(wǎng)絡(luò)負(fù)荷,對數(shù)據(jù)抓取產(chǎn)生影響。入侵檢測技術(shù)的運(yùn)行原理,基于系統(tǒng)的防火墻,通過主動檢測,根據(jù)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)探究,對異常行為采取措施。入侵檢測對網(wǎng)絡(luò)的攻擊行為,分為收集安全日志、行為,檢測到異常攻擊對象,對其結(jié)構(gòu)進(jìn)行審查,采取動態(tài)安全保護(hù)等步驟。

    2.1 粒子群算法尋優(yōu)思想

    當(dāng)前檢測技術(shù)存在較多不足,網(wǎng)絡(luò)負(fù)荷較重,影響數(shù)據(jù)抓取,導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行時(shí)間較長,影響入侵檢測技術(shù)的有效應(yīng)用。以往入侵檢測技術(shù)在收集網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)時(shí),難度較高,導(dǎo)致收集過程中,大量的信息冗余,影響檢測分析效果。針對檢測階段,提出改進(jìn)方法,采用粒子群算法在系統(tǒng)中進(jìn)行深入搜索,獲得最佳參數(shù)。粒子群算法優(yōu)化誕生于1995 年,是一種并行啟發(fā)式算法。該算法的結(jié)構(gòu)相對簡單,與傳統(tǒng)遺傳算法相比較,更容易獲得最佳參數(shù)。粒子群算法有智能性,將種群中每個成員定義為粒子,代表不同的可行解,全局存在位移的最優(yōu)解。通過在空間中不斷探究尋找,調(diào)整粒子的自適應(yīng)函數(shù)與飛行方向,保證粒子能夠獲得最佳體驗(yàn)位置,從而接近最優(yōu)解。同時(shí),種群中每個粒子都會不斷更新范圍,最終達(dá)到最優(yōu)位置。粒子在作用下不斷飛行,形成位置與速度的迭代過程。粒子擁有原本的速度發(fā)生改變,實(shí)現(xiàn)迭代過程,朝向最優(yōu)位置靠近。算法表示如下。

    2.2 粒子群算法流程與改進(jìn)

    將粒子群算法應(yīng)用到入侵檢測的過程中,通過計(jì)算,能夠在網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行期間識別不安全現(xiàn)象,并根據(jù)非法數(shù)據(jù)及時(shí)作出反應(yīng),確保能夠保障網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行安全。根據(jù)粒子群算法來看,其得到廣泛應(yīng)用的原因,是因?yàn)榱W尤核惴ㄋ俣瓤欤菀讓?shí)現(xiàn)。但是在選定參數(shù)方面還不夠智能。因此,工作人員應(yīng)根據(jù)相關(guān)經(jīng)驗(yàn),設(shè)置算法中的參數(shù),結(jié)合當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行實(shí)際需求,對算法流程進(jìn)行改進(jìn),具體可根據(jù)粒子規(guī)模隨機(jī)選擇數(shù)十個粒子,對種群數(shù)量來說,數(shù)量越大,獲得最優(yōu)解的可能性越高,但是獲取最優(yōu)解,需要消耗的時(shí)間也會增加,因此,具體情況需要根據(jù)實(shí)際規(guī)模確定,保證時(shí)間與精度之間的平衡,確保能夠獲取完整的最優(yōu)解。將粒子看成樣本,根據(jù)樣本維度設(shè)定探索速度,并基于流程算法尋找最優(yōu)解,完成尋找過程。期間,工作人員需要通過收集、分析信息,找出網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中的危險(xiǎn)行為,全方位檢測系統(tǒng),并采用專業(yè)系統(tǒng)軟件,判斷是否存在入侵行為,通過粒子群算法下得到的信息,保障計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行安全。

    標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法對位置和速度的選擇,采用的是隨機(jī)的方式,隨機(jī)的搜索范圍越大,越有可能獲得最佳位置,提升檢測精度。研究人員曾經(jīng)提出使用蟻群算法完善檢測過程,基于此檢測算法,提出最優(yōu)的粒子群算法。用網(wǎng)格搜索算法,對速度和位置進(jìn)行探索,獲得所有可能的組合,將其應(yīng)用到檢測模型中,評估實(shí)際表現(xiàn)。將評估結(jié)果應(yīng)用在搜索范圍內(nèi),獲得最優(yōu)組合的速度與位置,提高檢測精度。將其應(yīng)用在優(yōu)化SVM 中,能夠保證SVM 最大程度獲得最佳參數(shù)。

    3 網(wǎng)絡(luò)安全檢測模型測試

    3.1 SVM對入侵檢測的可行性

    根據(jù)收集的數(shù)據(jù),進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)入侵安全檢測。在分析SVM 對入侵檢測的可行性的過程中,相關(guān)人員還需要充分了解網(wǎng)絡(luò)入侵的維度,建立全新的檢測分析法,對以往的檢測模型加以改進(jìn),確保網(wǎng)絡(luò)入侵模型能夠滿足檢測精度與時(shí)間要素,提升檢測效果,形成快速準(zhǔn)確的防御措施,成為保護(hù)網(wǎng)絡(luò)安全的重要屏障。根據(jù)SVM 對數(shù)據(jù)集中的不同層級進(jìn)行分類和檢測,構(gòu)建多個SVM 分類器,在對網(wǎng)絡(luò)環(huán)境進(jìn)行檢測時(shí),能夠?qū)⑵涔纛愋涂闯赏活?,根?jù)對該攻擊類型的檢測,將其從完整的數(shù)據(jù)集中剔除。之后采用相同方式,對剩余類型進(jìn)行檢測。

    3.2 支持SVM參數(shù)優(yōu)化

    SVM 分類能力會受到懲罰參數(shù)與核函數(shù)的影響,盡管SVM 在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)入侵檢測過程中能夠保持良好的性能。但是該表現(xiàn),離不開參數(shù)與核函數(shù)因素。根據(jù)數(shù)據(jù)冗余、分類多的情況,選擇核函數(shù)為SVM 提供支撐。采用人為設(shè)定的方式設(shè)置懲罰函數(shù),對懲罰系數(shù)和核函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,尋找最佳的組合?;诹W尤核惴軌騼?yōu)化SVM 參數(shù),從而快速找到最佳參數(shù)組合。優(yōu)化方式設(shè)定最佳組合初始化(C,g),采用網(wǎng)格搜索的方式獲取數(shù)據(jù),根據(jù)粒子位置進(jìn)行計(jì)算,獲取最佳的位置與速度并進(jìn)行更新;達(dá)到條件后,分析是否能夠終止條件,如果不能返回到計(jì)算單元,繼續(xù)尋找最佳的粒子位置。如果滿足條件,則將初始值帶入SVM 模型中,進(jìn)行最后的測試;根據(jù)SVM 模型測試分析可行性,不可行返回最初探索階段,符合則完成探索,輸出最終的檢測結(jié)果,保障網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)安全。

    網(wǎng)絡(luò)入侵?jǐn)?shù)據(jù)通常具有較高維度,無法保證數(shù)據(jù)集中維度特征能對數(shù)據(jù)標(biāo)識產(chǎn)生影響。為了解決上述問題,建議首先通過收集用戶行為數(shù)據(jù)的方式,對數(shù)據(jù)進(jìn)行整合,在此基礎(chǔ)上,結(jié)合分析模塊的特點(diǎn),對整合后的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,采取多種方法,為數(shù)據(jù)特征的明確奠定基礎(chǔ)。大量冗余維度不僅占用資源,還導(dǎo)致檢測精度降低,而數(shù)據(jù)集特征選擇,對網(wǎng)絡(luò)入侵檢測來說,則有重要作用。選擇優(yōu)質(zhì)的特征子集,能夠保證原始數(shù)據(jù)被覆蓋,提升模型的綜合能力。特征選擇是從原始數(shù)據(jù)進(jìn)行,完成特征子集抽取過程,選擇的子集對原始數(shù)據(jù)有較大影響。選擇特征能夠減緩噪聲特征,提取具有能力更完備的特征,從而提高檢測精度。需要注意的是,在特征選擇的過程中,保證系統(tǒng)能夠響應(yīng)較為重要,當(dāng)出現(xiàn)特征一致的數(shù)據(jù)時(shí),系統(tǒng)需要通知管理員對其進(jìn)行及時(shí)處理。

    根據(jù)生成數(shù)據(jù)代替原本的數(shù)據(jù)集:A= X+βX+βX+(=1,2,…,)(〈〈)。遠(yuǎn)小于。以個主成分作為新的數(shù)據(jù)向量,取代原始數(shù)據(jù)。降低數(shù)據(jù)整體維度,提升檢測速度。

    當(dāng)主成分分析法維度降低后,計(jì)算協(xié)方差矩陣,占用的內(nèi)存普通內(nèi)存難以滿足,會導(dǎo)致取讀過程緩慢,無法在短期內(nèi)處理。采用塊取讀模式,運(yùn)行時(shí)間消耗過多,依舊無法滿足需求。因此,針對主成分分析法進(jìn)行改進(jìn)。保證預(yù)期結(jié)果的同時(shí),對主成分?jǐn)?shù)據(jù)盡可能地壓縮,減少數(shù)據(jù)維數(shù),保證內(nèi)存占用率低并滿足運(yùn)行需求。結(jié)合主成分算法提取特征,將大量冗余的數(shù)據(jù)篩除掉。利用提取特征的方法,實(shí)現(xiàn)進(jìn)一步降維操作。

    經(jīng)過改進(jìn)后的主成分分析法,能夠縮短降維時(shí)間,與以往的降維操作相比有明顯提升,見表1。表1 中將降維前后6 次試驗(yàn)進(jìn)行對比,與傳統(tǒng)降維相比縮短了時(shí)間,最大程度地保留了信息量,效果明顯優(yōu)于改進(jìn)前的方法,為后續(xù)任務(wù)節(jié)約更多時(shí)間。

    表1 降維前后對比(單位:s)

    3.3 KDD數(shù)據(jù)集及預(yù)處理

    KDD 數(shù)據(jù)集誕生于美國局域網(wǎng),美國使用KDD 進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)入侵檢測評估試驗(yàn)。通過建立網(wǎng)絡(luò)環(huán)境,模擬和攻擊,構(gòu)建更真實(shí)的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。在該過程中,建立了9 周的數(shù)據(jù)收集過程,通過收集原始數(shù)據(jù)與網(wǎng)絡(luò)連接記錄,并對概率進(jìn)行測試。根據(jù)數(shù)據(jù)協(xié)議進(jìn)行傳輸,確保每個網(wǎng)絡(luò)連接都能夠標(biāo)記。在試驗(yàn)后總結(jié)出的數(shù)據(jù)集特征,表現(xiàn)為數(shù)據(jù)量龐大。大量的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)不利于入侵檢測技術(shù)發(fā)揮作用,影響檢測性能評價(jià)。此外,數(shù)據(jù)量較大不利于計(jì)算。同時(shí)數(shù)據(jù)記錄特征復(fù)雜,難以提取特征。盡管有較多特征,KDD依舊為現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)入侵檢測提供原始數(shù)據(jù),為后續(xù)工作進(jìn)行提供方便。經(jīng)過改編后的數(shù)據(jù)集,能否應(yīng)用在現(xiàn)代化網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中,還需要不斷探究?;谠紨?shù)據(jù)集處理方式,對未來數(shù)據(jù)集收集與處理提供有價(jià)值的參考。

    3.4 試驗(yàn)結(jié)果與分析

    試驗(yàn)選擇檢測模型相對關(guān)鍵,由于模型性能并不能通過單一方向思考,因此需要根據(jù)檢測精度、時(shí)間等綜合指標(biāo)進(jìn)行選擇。在選擇試驗(yàn)參數(shù)與環(huán)境時(shí),考慮到KDD 原始數(shù)據(jù)集冗余數(shù)據(jù)多的問題,采用kddcup.data_10_percent 作為訓(xùn)練集。保證計(jì)算機(jī)內(nèi)存在8GB 以內(nèi),使用英特爾處理器進(jìn)行試驗(yàn)。為了保證試驗(yàn)評估模型算法準(zhǔn)確,對傳統(tǒng)數(shù)據(jù)集降維的數(shù)據(jù)進(jìn)行檢測,再對技術(shù)水平后的數(shù)據(jù)集降維檢測。基于同等條件下的不同數(shù)據(jù),檢測入侵檢測技術(shù)水平是否提升。經(jīng)過參數(shù)設(shè)定和算法選定,對數(shù)據(jù)集KDD 進(jìn)行轉(zhuǎn)化。基于提升前后的數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)進(jìn)行模擬試驗(yàn)對比,得出提升后的入侵檢測技術(shù)更加有效,能夠提升檢測數(shù)據(jù)與精度,保證網(wǎng)絡(luò)安全檢測質(zhì)量。

    4 結(jié)論

    綜上所述,網(wǎng)絡(luò)入侵行為對計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全產(chǎn)生影響,現(xiàn)階段入侵檢測技術(shù)為了提升防火墻的防御等級,選用了IDS 技術(shù),為防火墻防御能力提供屏障,在各大企業(yè)的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中,也得到廣泛的應(yīng)用與推廣。由于現(xiàn)有入侵檢測技術(shù)難以揪出病毒,因此未來為了保障網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行安全,需要建立更完善的技術(shù),對網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)進(jìn)行檢測,防止外來入侵。入侵檢測技術(shù)在保障網(wǎng)絡(luò)安全方面發(fā)揮了重要的作用,在未來計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展過程中,也將持續(xù)性地發(fā)揮重要作用。將入侵檢測技術(shù)的挖掘作用,充分應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)防護(hù)中,提升入侵檢測技術(shù)工作效率,保障計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行安全。

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