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网络入侵检测中一种新型SVM特征加权分类方法

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南京理工大学学报 2008年第2期32卷 231-236页

作者：张琨曹宏鑫衷宜刘凤玉南京大学软件新技术国家重点实验室江苏南京210093 南京理工大学计算机科学与技术学院江苏南京210094

在SVM的网络入侵检测中,发现不同的网络数据特征对分类结果的影响程度不同,针对这一问题,提出了一种新型SVM特征加权分类方法,以获得更好的最优分类面。该方法对分类影响较大的数值特征的值进行指数加权变换,使得原来处于分类面附近被... 详细信息

在SVM的网络入侵检测中,发现不同的网络数据特征对分类结果的影响程度不同,针对这一问题,提出了一种新型SVM特征加权分类方法,以获得更好的最优分类面。该方法对分类影响较大的数值特征的值进行指数加权变换,使得原来处于分类面附近被错分的样本得到了纠正。实验表明该方法明显增加了分类正确的样本数,并有效提高了检测精度。

关键词：网络入侵检测支持向量机特征加权分类

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工业控制系统网络入侵检测方法综述

控制与决策 2019年第11期34卷 2277-2288页

作者：张文安洪榛朱俊威陈博浙江工业大学信息工程学院杭州310023 浙江工业大学网络空间安全研究院杭州310023

随着工业控制系统(industrial control systems,ICS)的网络化,其原有的封闭性被打破,各种病毒、木马等随着正常的信息流进入ICS,已严重威胁ICS的安全性,如何做好ICS安全防护已迫在眉睫.入侵检测方法作为一种主动的信息安全防护技术可以... 详细信息

随着工业控制系统(industrial control systems,ICS)的网络化,其原有的封闭性被打破,各种病毒、木马等随着正常的信息流进入ICS,已严重威胁ICS的安全性,如何做好ICS安全防护已迫在眉睫.入侵检测方法作为一种主动的信息安全防护技术可以有效弥补防火墙等传统安全防护技术的不足,被认为是ICS的第二道安全防线,可以实现对ICS外部和内部入侵的实时检测.当前工控系统入侵检测的研究非常活跃,来自计算机、自动化以及通信等不同领域的研究人员从不同角度提出一系列ICS入侵检测方法,已成为ICS安全领域一个热点研究方向.鉴于此,综述了ICS入侵检测的研究现状、存在的问题以及有待进一步解决的问题.

关键词：工业控制系统网络入侵检测模式匹配时域分析频域分析设备指纹

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网络入侵检测中的不确定性推理方法

西安电子科技大学学报 1999年第2期26卷 165-169页

作者：魏欣杰马建峰解放军测绘学院西安电子科技大学计算机学院

在分析常规的入侵检测方法难以适应网络环境的问题及用户信息和专家知识的模糊性和不确定性基础上，提出将人工智能中的不确定性推理方法应用于网络入侵检测系统．给出了一种基于模糊关系的不确定性的传播方法，该方法可处理在入侵检测... 详细信息

在分析常规的入侵检测方法难以适应网络环境的问题及用户信息和专家知识的模糊性和不确定性基础上，提出将人工智能中的不确定性推理方法应用于网络入侵检测系统．给出了一种基于模糊关系的不确定性的传播方法，该方法可处理在入侵检测中遇到的模糊的、不确定的信息，从而有效地判断出用户的入侵行为．

关键词：网络入侵检测不确定推理证据理论人工智能

融合杜鹃搜索的灰狼优化算法在网络入侵检测特征选择中的应用

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工程科学与技术 2018年第5期50卷 160-166页

作者：徐慧付迎春刘翔方策苏军湖北工业大学计算机学院湖北武汉430068

针对当前网络入侵检测技术由于特征冗余引起的检测效率低和准确率低等问题,将一种融合杜鹃搜索的灰狼优化算法应用于网络入侵检测的特征选择中,旨在减少特征冗余,进而提高网络入侵检测的性能。首先,在每次迭代过程中采用杜鹃搜索算法中... 详细信息

针对当前网络入侵检测技术由于特征冗余引起的检测效率低和准确率低等问题,将一种融合杜鹃搜索的灰狼优化算法应用于网络入侵检测的特征选择中,旨在减少特征冗余,进而提高网络入侵检测的性能。首先,在每次迭代过程中采用杜鹃搜索算法中的莱维飞行机制对适应度值最好的3只灰狼的位置进行扰动,避免在搜索最优解的过程中陷入局部最优。然后,采用灰狼优化算法的更新机制来更新灰狼的位置信息,使狼群朝着猎物的方向聚集。最后,根据预先设定的概率值对狼群的位置进行随机更新,迫使狼群在不断逼近猎物的过程中,能随机地跳出局部最优,从而提高灰狼优化算法在网络入侵检测特征选择中的全局搜索能力。使用网络入侵检测NSL-KDD测试集进行验证实验,并与灰狼优化算法、杜鹃优化算法以及传统的信息增益算法从特征选择的角度进行对比,结果表明,将融合杜鹃搜索的灰狼优化算法应用于网络入侵检测的特征选择时,分类准确率及特征子集的选择都取得较好的效果。融合杜鹃搜索的灰狼优化算法在全局搜索能力方面有较为显著的提升,将其应用于特征选择中,可以有效地提高网络入侵检测的性能。

关键词：网络入侵检测特征选择灰狼优化算法杜鹃搜索算法

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基于多目标数学规划的网络入侵检测方法

计算机研究与发展 2015年第10期52卷 2239-2246页

作者：汪波聂晓伟中国科学院虚拟经济与数据科学研究中心(中国科学院大学) 北京100190 中国科学院大数据挖掘与知识管理重点实验室(中国科学院大学) 北京100190 中国科学院信息安全国家重点实验室(中国科学院信息工程研究所) 北京100093

多分类模型常用于解决诸如信用卡客户分析和疾病诊断预测等具有多类情况的现实问题.网络安全中的攻击形式有很多种,这为多分类问题的研究成果提供了很好的应用背景.事实上,如果把建立防火墙来拦截网络攻击看作被动的防御,人们更希望通... 详细信息

多分类模型常用于解决诸如信用卡客户分析和疾病诊断预测等具有多类情况的现实问题.网络安全中的攻击形式有很多种,这为多分类问题的研究成果提供了很好的应用背景.事实上,如果把建立防火墙来拦截网络攻击看作被动的防御,人们更希望通过借助对网络攻击者行为的分析去进行主动的防御.借助数据挖掘中解决分类问题的基本思想,提出了用多目标数学规划(multi-criteria mathematical programming,MCMP)模型分析多类网络攻击行为的方法.与直接寻找凸规划问题最优解方法不同,该方法通过对相关矩阵的直接运算寻找最优解,大大降低了问题求解的难度.进一步,运用e-支持向量的概念,可以实现对大规模应用问题的计算.同时,使用了核技巧来解决非线性可分的问题.基于一个新近已知的NSL-KDD网络入侵数据集,通过数值实验证实了所提模型可以有效解决网络入侵中的多分类问题,同时达到较高的分类精度和较低的错误报警率.

关键词：网络入侵检测多分类问题多目标数学规划 e-支持向量错误报警率

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基于行为模式挖掘的网络入侵检测

西安交通大学学报 2002年第2期36卷 173-176,189页

作者：杨向荣宋擒豹沈钧毅西安交通大学电子与信息工程学院西安710049

基于系统模型DMIDS ,提出了一种有效防范网络入侵的方法 .该方法基于IP包信息挖掘出用户的频繁行为模式 ,能自动建立正常和异常的用户行为规则库 ;利用相似性匹配 ,能实时地检测出已知的和未知的攻击 .详细介绍了用户频繁行为模式挖掘... 详细信息

基于系统模型DMIDS ,提出了一种有效防范网络入侵的方法 .该方法基于IP包信息挖掘出用户的频繁行为模式 ,能自动建立正常和异常的用户行为规则库 ;利用相似性匹配 ,能实时地检测出已知的和未知的攻击 .详细介绍了用户频繁行为模式挖掘算法———IDSPADE ,实验结果表明该算法能够有效地发现多种网络入侵行为 .和现有基于知识工程的方法相比 ,该方法具有更高的智能性和环境适应性 .

关键词：网络入侵检测行为模式挖掘计算机信息安全网络安全相似性匹配用户行为规则库

用于网络入侵检测的VFSA-C4．5特征选择算法

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高技术通讯 2011年第12期21卷 1240-1245页

作者：李超李文法段涞毅北京航空航天大学计算机学院北京100191 北京交通大学计算技术研究所北京100029

提出了一种新的用于网络入侵检测的特征选择算法——VFSA．C4．5算法。该算法采用快速模拟退火（VFSA）搜索策略对特征子集空间进行随机搜索，然后利用提供的数据在C4．5决策树上的分类错误率作为特征子集的评估标准来为入侵检测获取最... 详细信息

提出了一种新的用于网络入侵检测的特征选择算法——VFSA．C4．5算法。该算法采用快速模拟退火（VFSA）搜索策略对特征子集空间进行随机搜索，然后利用提供的数据在C4．5决策树上的分类错误率作为特征子集的评估标准来为入侵检测获取最优特征子集。在著名的KDD1999入侵检测数据集上进行了大量的实验，结果表明该算法相对于其它一些应用于入侵检测的特征选择算法，在保证较高检测率的前提下，可有效地降低误报率、入侵检测的计算复杂度和提高检测速度，能更适用于现实高速网络应用环境。

关键词：网络入侵检测特征选择快速模拟退火(VFSA) 决策树

维普期刊数据库评论

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维普期刊数据库

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基于混沌同步的网络入侵检测方法

上海交通大学学报 2009年第12期43卷 1874-1880页

作者：古劲声蒋铃鸽何迪上海交通大学电子工程系上海200240

针对目前入侵检测系统已使用的ARMA等线性检测方法,引入了动力学的混沌同步思想,提出了一种基于混沌同步的网络入侵检测方法,从非线性信号处理角度进行检测.使用高斯混合模型(GMM)结合期望最大化(EM)算法对网络数据流建模,估计GMM的3个... 详细信息

针对目前入侵检测系统已使用的ARMA等线性检测方法,引入了动力学的混沌同步思想,提出了一种基于混沌同步的网络入侵检测方法,从非线性信号处理角度进行检测.使用高斯混合模型(GMM)结合期望最大化(EM)算法对网络数据流建模,估计GMM的3个参数向量.取待检测网络数据流参数向量与正常数据流参数向量的差值作为Liu混沌系统的混沌同步控制量,当待检测数据流存在入侵信号时,波形会产生振荡,只要选取适当的判决门限即可准确判定入侵信号.利用MIT林肯实验室DARPA数据库对系统进行仿真实验,并与ARMA模型相比,结果表明,所提出的方法对入侵检测具有更高的检测率和更低的误警率.

关键词：网络入侵检测高斯混合模型期望最大化算法 Liu混沌系统混沌同步

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网络入侵检测的GEP规则提取算法研究

计算机科学 2009年第11期36卷 79-82页

作者：唐菀曹阳杨喜敏覃俊武汉大学电子信息学院软件工程国家重点实验室武汉430070 中南民族大学计算机科学学院武汉430074 华中科技大学计算机科学与技术学院武汉430074

针对基于机器学习网络入侵检测存在的未知攻击检测率低、规则多而复杂导致检测效率不高等问题,提出了基于约束的基因表达式编程(GEP)规则提取算法(CGREA)。用GEP模式表示入侵检测规则,定义了约束文法对规则个体进行约束,以满足规则的充... 详细信息

针对基于机器学习网络入侵检测存在的未知攻击检测率低、规则多而复杂导致检测效率不高等问题,提出了基于约束的基因表达式编程(GEP)规则提取算法(CGREA)。用GEP模式表示入侵检测规则,定义了约束文法对规则个体进行约束,以满足规则的充分性和封闭性。CGREA算法限定GEP规则基因头部各类符号的随机选择数目比例,并采用精英策略以保证算法收敛性。用KDD CUP’99数据集对CGREA算法提取的入侵检测规则进行评估,总攻击检测率为91.36%,其中有3种未知攻击的检测率超过88%。结果表明,CGREA算法能在较小种群和有限代数内提取出简单而有效的规则,未知攻击检测率和检测性能也得到提高。

关键词：网络入侵检测基因表达式编程规则提取约束文法精英策略