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基于VAE-CWGAN和特征统计重要性融合的网络入侵检测方法

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通信学报 2024年第2期45卷 54-67页

作者：刘涛涛付钰王坤段雪源海军工程大学信息安全系湖北武汉430033 信阳职业技术学院数学与信息工程学院河南信阳464000 信阳师范大学计算机与信息技术学院河南信阳464000

针对传统入侵检测方法受限于数据集类不平衡以及所选特征代表性不强等问题,提出一种基于VAE-CWGAN和特征统计重要性融合的检测方法。首先,为提升数据质量对数据集进行预处理;其次,搭建VAE-CWGAN模型生成新样本以解决数据集类不平衡问题... 详细信息

针对传统入侵检测方法受限于数据集类不平衡以及所选特征代表性不强等问题,提出一种基于VAE-CWGAN和特征统计重要性融合的检测方法。首先,为提升数据质量对数据集进行预处理;其次,搭建VAE-CWGAN模型生成新样本以解决数据集类不平衡问题,使分类模型不再偏向于多数类;再次,使用标准差、中值均值差对特征进行排序,并融合其统计重要性来进行特征选择旨在获得代表性更强的特征,从而使模型更好地学习数据信息;最后,通过一维卷积神经网络对特征选择后的混合数据集进行分类。实验结果表明,所提方法在NSL-KDD、UNSW-NB15和CIC-IDS-2017数据集上都表现出较好的性能优势,准确率分别为98.95%、96.24%和99.92%,有效提升了入侵检测性能。

关键词：入侵检测网络流量类不平衡特征选择统计重要性融合

基于VAE-CWGAN和特征统计重要性融合的网络流量异常检测方法

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通信学报 2024年

作者：刘涛涛付钰王坤段雪源海军工程大学信息安全系信阳师范大学计算机与信息技术学院信阳职业技术学院数学与信息工程学院

针对传统入侵检测方法受限于数据集类不平衡以及所选特征代表性不强等问题，提出一种基于VAE-CWGAN和特征统计重要性融合的检测方法。首先，为提升数据质量对数据集进行预处理；其次，搭建VAE-CWGAN模型生成新样本以解决数据集类不平衡... 详细信息

针对传统入侵检测方法受限于数据集类不平衡以及所选特征代表性不强等问题，提出一种基于VAE-CWGAN和特征统计重要性融合的检测方法。首先，为提升数据质量对数据集进行预处理；其次，搭建VAE-CWGAN模型生成新样本以解决数据集类不平衡问题，使分类模型不再偏向于多数类；再次，使用标准差、中值差和均值差对特征进行排序，并融合其统计重要性来进行特征选择旨在获得代表性更强的特征，从而使模型更好地学习数据信息；最后，通过一维卷积神经网络对特征选择后的混合数据集进行分类。实验结果表明，所提方法在NSL-KDD、UNSW＿NB-15和CIC-IDS-2017数据集上都表现出较好的性能优势，准确率分别为98.95%、96.24%和99.92%，有效提升了入侵检测性能。

关键词：入侵检测网络流量类不平衡特征选择统计重要性融合

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基于简单统计特征的LDoS攻击检测方法

通信学报 2022年第11期43卷 53-64页

作者：段雪源付钰王坤李彬海军工程大学信息安全系湖北武汉430033 信阳师范学院计算机与信息技术学院河南信阳464000 信阳师范学院河南省教育大数据分析与应用重点实验室河南信阳464000 信阳职业技术学院数学与信息工程学院河南信阳464000

传统的低速率拒绝服务(LDoS)攻击检测方法存在特征提取复杂、计算开销大、实验背景单一和攻击场景过时等问题,难以满足现实网络环境对LDoS攻击检测的需求。通过研究LDoS攻击原理,分析LDoS攻击流量的特征,提出一种基于网络流简单统计特征... 详细信息

传统的低速率拒绝服务(LDoS)攻击检测方法存在特征提取复杂、计算开销大、实验背景单一和攻击场景过时等问题,难以满足现实网络环境对LDoS攻击检测的需求。通过研究LDoS攻击原理,分析LDoS攻击流量的特征,提出一种基于网络流简单统计特征的LDoS攻击检测方法。根据网络流量数据包的简单统计特征构造检测数据序列,利用深度学习技术学习输入样本的时间关联性特征,并根据重构序列与原输入序列的差异进行LDoS攻击判定。实验结果表明,所提方法能够有效地检测出流量中的LDoS攻击流量,且对异构网络流量具有较强的适应性。

关键词：统计特征深度学习低速率拒绝服务攻击检测

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基于多尺度特征的网络流量异常检测方法

通信学报 2022年第10期43卷 65-76页

作者：段雪源付钰王坤刘涛涛李彬海军工程大学信息安全系湖北武汉430033 信阳师范学院计算机与信息技术学院河南信阳464000 信阳师范学院河南省教育大数据分析与应用重点实验室河南信阳464000 信阳职业技术学院数学与信息工程学院河南信阳464000

针对传统的网络流量异常检测方法大都只关注流量数据的细粒度特征,对多尺度特征信息利用不充分,可能导致异常检测结果准确率不高的问题,提出了一种基于多尺度特征的网络流量异常检测方法。使用多个不同尺度的滑动窗口将原始流量划分为... 详细信息

针对传统的网络流量异常检测方法大都只关注流量数据的细粒度特征,对多尺度特征信息利用不充分,可能导致异常检测结果准确率不高的问题,提出了一种基于多尺度特征的网络流量异常检测方法。使用多个不同尺度的滑动窗口将原始流量划分为多个观察跨度的子序列,利用小波变换技术重构各个子序列的多层级序列,链式SAE通过特征空间映射生成多层级重构序列,各层级的分类器根据重构序列的误差进行异常的初步判定,采用加权投票策略对各层级的初步判定结果进行汇总,形成最终结果判定。实验结果表明,所提方法可有效挖掘网络流量的多尺度特征信息,对异常流量的检测性能较传统方法有明显提升。

关键词：网络流量异常检测多尺度特征小波变换

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基于深度学习的系统异常检测综述

海军工程大学学报 2022年第5期34卷 45-53,65页

作者：付钰段雪源王坤徐浩海军工程大学信息安全系武汉430033 信阳师范学院计算机与信息技术学院河南信阳464000 信阳职业技术学院数学与信息工程学院河南信阳464000 32382部队武汉430033

基于深度学习的系统异常检测可划分为:基于堆栈自编码(SAE)、基于卷积神经网络(CNN)、基于深度置信网络(DBN)、基于循环神经网络(RNN)以及基于生成对抗网络(GAN)等5类系统异常检测方法。为了梳理出当前深度学习技术在系统异常检测应用... 详细信息

基于深度学习的系统异常检测可划分为:基于堆栈自编码(SAE)、基于卷积神经网络(CNN)、基于深度置信网络(DBN)、基于循环神经网络(RNN)以及基于生成对抗网络(GAN)等5类系统异常检测方法。为了梳理出当前深度学习技术在系统异常检测应用中所面临的问题以及应对方法,分别对这5种检测方法的建模思想、在系统领域的应用实现以及它们各自的特点进行了对比论述,并对深度学习在系统异常检测领域未来的发展进行了展望。

关键词：数据驱动深度学习特征提取异常检测

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基于SA-WGAN的网络流量异常检测方法

海军工程大学学报 2023年第2期35卷 83-89页

作者：杨金宝段雪源王坤付钰海军工程大学信息安全系武汉430033 信阳师范学院计算机与信息技术学院河南信阳464000 信阳师范学院河南省教育大数据分析与应用重点实验室河南信阳464000 信阳职业技术学院数学与信息工程学院河南信阳464000

针对网络流量数据的海量、复杂、多维、不平衡、低价值密度等特点,提出了一种引入了自注意力机制的WGAN异常检测方法。该方法将轻量化的自注意力机制嵌入到WGAN中,充分挖掘了流量数据中的潜在关联性,利用生成误差和重构误差评估了综合... 详细信息

针对网络流量数据的海量、复杂、多维、不平衡、低价值密度等特点,提出了一种引入了自注意力机制的WGAN异常检测方法。该方法将轻量化的自注意力机制嵌入到WGAN中,充分挖掘了流量数据中的潜在关联性,利用生成误差和重构误差评估了综合异常得分,再利用自适应窗口技术进行异常初判和异常裁剪。实验结果表明:该方法在精确率、召回率和F1值等指标的检测性能上,较传统的生成式异常检测方法有明显提升。

关键词：网络流量自注意力机制生成对抗网络异常检测

基于VAE-WGAN的多维时间序列异常检测方法

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通信学报 2022年第3期43卷 1-13页

作者：段雪源付钰王坤海军工程大学信息安全系湖北武汉430033 信阳师范学院计算机与信息技术学院河南信阳464000 信阳职业技术学院数学与信息工程学院河南信阳464000

针对传统半监督深度异常检测模型对非平衡多维数据分布学习能力不足及模型训练困难等问题,提出一种基于VAE-WGAN架构的多维时间序列异常检测方法,利用VAE作为WGAN的生成器,使用Wasserstein距离作为模型拟合分布与待测数据真实分布之间... 详细信息

针对传统半监督深度异常检测模型对非平衡多维数据分布学习能力不足及模型训练困难等问题,提出一种基于VAE-WGAN架构的多维时间序列异常检测方法,利用VAE作为WGAN的生成器,使用Wasserstein距离作为模型拟合分布与待测数据真实分布之间的度量,学习复杂的高维数据分布。利用滑动窗口划分时间序列,使用正常序列数据训练模型;根据待测序列在训练好的模型中的异常得分,结合自适应阈值技术进行异常判定。实验表明,该方法具有模型容易训练且稳定性强的特点,并且在精确率、召回率､F1值等异常检测性能指标上,比现有的生成式异常检测模型有明显提升。

关键词：时间序列数据变分自编码器 Wasserstein生成对抗网络异常检测

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基于物理隔离网络漏洞检测与修复系统研究

基于物理隔离网络漏洞检测与修复系统研究

作者：段雪源中国石油大学

学位级别：硕士

随着Internet的不断发展,许多军事机关、军队科研部门都建立起自己的网络信息系统,然而随着网络规模的不断扩大升级,网络环境的日益复杂,以及频出不穷的漏洞,使原本复杂体系的脆弱性逐渐暴露显现。各种协议设计漏洞、系统配置漏洞和管... 详细信息

随着Internet的不断发展,许多军事机关、军队科研部门都建立起自己的网络信息系统,然而随着网络规模的不断扩大升级,网络环境的日益复杂,以及频出不穷的漏洞,使原本复杂体系的脆弱性逐渐暴露显现。各种协议设计漏洞、系统配置漏洞和管理操作漏洞都可能成为攻击者的目标,因此检测、修复漏洞是提高系统安全性的有效手段。本文针对军事局域网与国际互联网隔离,对软件供应商发布的漏洞信息接收不及时,漏洞不能在第一时间内得到修补的状况,提出了一种基于扫描代理的漏洞扫描与修补系统。把网络划分为若干逻辑子网,应用扫描代理技术检测子网内各主机的漏洞,并从控制中心下载补丁程序修复漏洞,具有扫描速度快、针对性强、对网络影响小、实用性广、成本低廉的特点,适合军事局域网络中各主机漏洞发现与修补。本文做了以下工作: 研究了几种漏洞检测系统的技术原理和设计模型,通过对基于主机和基于网络两种类型的漏洞检测系统的分析对比及对分布式漏洞检测系统的特点研究发现,虽然各种类型的漏洞检测系统都有长短,但总的来说基于Agent的分布式漏洞检测系统是今后的发展趋势。针对军事局域网络与互联网相互隔绝的特点,提出了一种基于扫描代理的分布式漏洞检测与修复系统模型,并给出系统的原型实现。采用简单匹配规则的方法提高了系统的工作效率,分布式扫描的特点减少了对网络流量的冲击,降低了对网络正常使用的影响,设计简单运行成本低,适合中小企业级局域网络的漏洞检测与修复使用。

关键词：物理隔离网扫描代理分布式漏洞检测修复漏洞

LT-TVP-FAVAR模型的构建及其在宏观经济研究中的应用

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LT-TVP-FAVAR模型的构建及其在宏观经济研究中的应用

作者：段雪莲兰州财经大学

学位级别：硕士

随着大数据时代的到来,高维数据之间的建模愈显重要,其应用也越来越广泛,但是容易面临“维数灾难”问题。为了更好地解决该问题,本文构建了潜在阈值时变因子扩展的向量自回归(LT-TVP-FAVAR)模型。该模型通过加入因子的方式将更多信息包... 详细信息

随着大数据时代的到来,高维数据之间的建模愈显重要,其应用也越来越广泛,但是容易面临“维数灾难”问题。为了更好地解决该问题,本文构建了潜在阈值时变因子扩展的向量自回归(LT-TVP-FAVAR)模型。该模型通过加入因子的方式将更多信息包含在模型中,其次通过加入潜在阈值减少了模型中的待估参数,从而有效解决了高维数据容易出现的“维数灾难”问题,同时校正了脉冲响应函数,并对模型的预测能力进行了改善。鉴于LT-TVP-FAVAR模型在脉冲响应分析和经济变量预测中的优良表现,本文应用该模型研究了经济政策不确定性对宏观经济的影响,并对我国的GDP增长率进行了短期预测。关于经济政策不确定性对产出和物价影响的研究,首先分析经济政策不确定性对产出和物价的影响机制,从而为实证数据的选取提供理论依据。其次基于2001年1月至2022年4月间的高维月度数据,应用本文构建的LT-TVP-FAVAR模型实证研究经济政策不确定对产出和物价的影响效应,宏观经济信息涵盖了投资、消费、产出和进出口等26个变量。实证结果表明,本文构建的LT-TVP-FAVAR模型在分析经济变量之间的影响关系时将更多的信息包含在内,使得模型得出的结论与实际情况更加吻合;脉冲响应图显示,经济政策不确定性在短期内对我国的产出和物价水平都具有明显的时变效应,从长期来看冲击效应会逐渐减弱。在经济不稳定时期,我国的经济增长速度变缓,同时我国的物价水平会出现大幅波动。关于我国GDP增长率预测的研究,选取2001年1月至2022年12月的GDP增长率以及与其相关的16个经济变量,构建了LT-TVP-FAVAR模型,将其预测结果与基准模型TVP-VAR模型、TVP-FAVAR模型和LT-TVP-VAR模型作对比。LT-TVP-FAVAR模型相对误差为2.675%,小于LT-TVP-VAR模型的4.848%、TVP-FAVAR模型的12.014%和TVP-VAR模型的14.993%,研究结果表明本文构建的模型在GDP预测方面的效果优于选取的基准模型。

关键词：经济政策不确定性宏观经济 GDP增速预测 LT-TVP-FAVAR模型