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摘要：目前大多數(shù)入侵檢測(cè)系統(tǒng)都是基于一個(gè)特定的預(yù)定義模式(特征值)來(lái)匹配已知的攻擊功能?；谔卣髦档姆椒ǖ闹饕窒扌栽谟谒蛔R(shí)別新的攻擊，甚至不識(shí)別已知漏洞中的微小變化。該文基于機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),采用k-means聚類(lèi)算法和支持向量機(jī)分類(lèi)算法，能夠自動(dòng)構(gòu)造正常分組有效載荷的分布并檢測(cè)其偏差。實(shí)驗(yàn)表明，機(jī)器學(xué)習(xí)算法比大多數(shù)使用的開(kāi)源snort系統(tǒng)有更高的檢測(cè)精度。

關(guān)鍵詞：入侵檢測(cè)；機(jī)器學(xué)習(xí)；分類(lèi)算法；k-means聚類(lèi)

1入侵檢測(cè)系統(tǒng)

入侵檢測(cè)系統(tǒng)(ids)用于檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)攻擊者。圖1所示的入侵檢測(cè)系統(tǒng)(ids)結(jié)構(gòu)用于檢測(cè)主要通過(guò)網(wǎng)絡(luò)試圖闖入計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的攻擊者。即使防火墻可以檢測(cè)到未經(jīng)授權(quán)的用戶訪問(wèn)網(wǎng)絡(luò)，但當(dāng)計(jì)算機(jī)用戶或網(wǎng)絡(luò)管理允許對(duì)系統(tǒng)(如web服務(wù)器)進(jìn)行開(kāi)放式訪問(wèn)時(shí)，它也無(wú)法防止入侵企圖。攻擊或黑客的企圖可能導(dǎo)致探測(cè)和拒絕服務(wù)(DoS)攻擊。在入侵檢測(cè)系統(tǒng)(ids)中，目標(biāo)是檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)上某個(gè)特定的行為是否是異常行為。異常檢測(cè)需要標(biāo)記特征。在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)工作領(lǐng)域中，異常檢測(cè)的不同階段所使用的術(shù)語(yǔ)存在著一定的差異。對(duì)網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)系統(tǒng)的各個(gè)階段以及在各個(gè)階段中使用的術(shù)語(yǔ)的定義進(jìn)行了一些定義。觀察：?jiǎn)蝹€(gè)數(shù)據(jù)單元。在網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的入侵中，數(shù)據(jù)單元可以是網(wǎng)絡(luò)包、特定狀態(tài)服務(wù)器或特定時(shí)間的計(jì)算機(jī)。特征：特定類(lèi)型的信息。觀測(cè)通常有許多特點(diǎn)。在網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)系統(tǒng)中，特征可以包括目標(biāo)IP地址、包長(zhǎng)度和網(wǎng)絡(luò)的時(shí)間戳。數(shù)據(jù)集：觀察的集合，每個(gè)觀察都包含每個(gè)特征的值。通常，數(shù)據(jù)集用矩陣表示，其中行表示觀測(cè)值，列表示要素。預(yù)處理：異常檢測(cè)工具對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行的操作，假定預(yù)處理對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果沒(méi)有影響。監(jiān)督方法：利用已標(biāo)識(shí)的數(shù)據(jù)訓(xùn)練系統(tǒng)，使其能夠識(shí)別新數(shù)據(jù)的方法。標(biāo)記的訓(xùn)練示例可以是以前系統(tǒng)過(guò)程的系統(tǒng)輸出，也可以是手動(dòng)添加標(biāo)記。無(wú)監(jiān)督方法：不需要使用已經(jīng)識(shí)別的數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練系統(tǒng)，它可以識(shí)別新的數(shù)據(jù)。聚類(lèi)：基于相似性的群體觀察。通常，無(wú)監(jiān)督群集：在生成組后選擇組標(biāo)簽。根據(jù)相似性將觀察結(jié)果分組。大多數(shù)入侵檢測(cè)系統(tǒng)的研究論文都提出了不同的入侵檢測(cè)算法，如自適應(yīng)共振理論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、統(tǒng)計(jì)概率分布和盲分類(lèi)等。大多數(shù)算法使用kdd99作為數(shù)據(jù)集來(lái)驗(yàn)證其入侵檢測(cè)性能。kdd99數(shù)據(jù)集是一個(gè)已有20年歷史的數(shù)據(jù)集，具有41個(gè)復(fù)雜的特征。本文研究的是當(dāng)前在真實(shí)環(huán)境中獲取的在線數(shù)據(jù)集。對(duì)收集到的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到只有13個(gè)特征(bit19數(shù)據(jù)集)。bit19數(shù)據(jù)集的特征數(shù)小于kdd99數(shù)據(jù)集。將正常的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)攻擊分為dos和probe兩類(lèi)，以減少計(jì)算處理時(shí)間，分析網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，保護(hù)網(wǎng)絡(luò)安全。此外，在實(shí)驗(yàn)中，使用已知攻擊和未知攻擊來(lái)測(cè)試我們的ids。

2機(jī)器學(xué)習(xí)算法

2.1k-均值聚類(lèi)算法

k-means聚類(lèi)的目的是利用最小二乘法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)。目的是將n個(gè)觀測(cè)值分成k個(gè)簇，每個(gè)簇都屬于類(lèi)別最近的群。即，k-means聚類(lèi)是一種基于屬性/特征將對(duì)象分類(lèi)或分組為k個(gè)組的算法。k是正整數(shù)。聚類(lèi)主要是計(jì)算每個(gè)數(shù)據(jù)到每個(gè)組中心距離的平方值，找出最小距離是最近的組。

2.2支持向量機(jī)分類(lèi)算法

支持向量機(jī)(SVM)分類(lèi)算法是一套相關(guān)的有監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，主要用于數(shù)據(jù)分析和模式識(shí)別等常用的分類(lèi)和回歸分析方法。該方法根據(jù)分類(lèi)器的結(jié)構(gòu)和特性而變化。最常見(jiàn)的支持向量機(jī)是使用線性分類(lèi)器來(lái)預(yù)測(cè)兩個(gè)可能類(lèi)別之間每個(gè)輸入的成員類(lèi)。更準(zhǔn)確的定義是支持向量機(jī)構(gòu)造一個(gè)超平面或超平面集，將所有輸入分類(lèi)到高空間甚至無(wú)限空間。最接近分類(lèi)邊界的值稱為支持向量。支持向量機(jī)的目標(biāo)是最大化超平面與支持向量之間的邊界。

2.3評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)

在本文中，ids的檢測(cè)性能基于以下值：ids的總檢測(cè)率(drt):指ids能夠正確檢測(cè)dos攻擊、prob攻擊和正常網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的百分比。ids的正常網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)檢測(cè)率(drn):ids能夠正確檢測(cè)正常網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的百分比。ids的dos攻擊檢測(cè)率(drd):ids能夠正確檢測(cè)dos攻擊數(shù)據(jù)的百分比。入侵檢測(cè)系統(tǒng)的prob攻擊檢測(cè)率(drp):指入侵檢測(cè)系統(tǒng)能夠正確檢測(cè)prob攻擊網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的百分比。

3實(shí)驗(yàn)結(jié)果

在實(shí)驗(yàn)中，將bit19數(shù)據(jù)集分成三組，即訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和兩個(gè)測(cè)試數(shù)據(jù)集。在已知攻擊類(lèi)型的第一次實(shí)驗(yàn)中，訓(xùn)練數(shù)據(jù)有7100條記錄，包括2700條dos記錄、2700條探測(cè)記錄和2700條正常記錄。另一方面，測(cè)試數(shù)據(jù)器有5100條記錄，包括1700條DOS記錄、1700條探針記錄和1700條正常記錄。在第二個(gè)未知攻擊類(lèi)型的實(shí)驗(yàn)中，使用與第一個(gè)實(shí)驗(yàn)相同的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，但是測(cè)試數(shù)據(jù)集不同。它有三種未知攻擊類(lèi)型，每種攻擊類(lèi)型有1500個(gè)攻擊記錄，共有4500個(gè)記錄。3.1已知攻擊的實(shí)驗(yàn)結(jié)果利用BIT19訓(xùn)練集進(jìn)行訓(xùn)練后，第一次實(shí)驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表1。k-mean聚類(lèi)算法和支持向量機(jī)分類(lèi)算法也提供了類(lèi)似的非常好的結(jié)果。示圖尺寸一般為(寬*高):75mm*50mm.黑白繪圖，請(qǐng)確保圖表中文字清晰。

4結(jié)論

本文在bit19數(shù)據(jù)集的基礎(chǔ)上，研究了兩種不同的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)：k均值聚類(lèi)算法和支持向量機(jī)分類(lèi)算法。從第一次對(duì)已知攻擊類(lèi)型的實(shí)驗(yàn)來(lái)看，兩種技術(shù)的檢測(cè)率都高于98%。在對(duì)未知攻擊類(lèi)型進(jìn)行實(shí)驗(yàn)時(shí)，支持向量機(jī)技術(shù)的檢測(cè)率與第一次實(shí)驗(yàn)相同，總檢測(cè)率為97%，而k均值聚類(lèi)的檢測(cè)率平均下降到80%左右。該框架的主要優(yōu)點(diǎn)是利用無(wú)監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)流量中的未知攻擊。我們提出的框架是基于(a)將來(lái)自網(wǎng)絡(luò)包的字節(jié)流嵌入到由一些預(yù)定義語(yǔ)言引起的高維向量空間中，(b)使用字節(jié)序列之間的相似性度量來(lái)構(gòu)造一個(gè)正常活動(dòng)的模型。使用該建議框架的主要優(yōu)點(diǎn)是能夠可靠地檢測(cè)以前不可見(jiàn)的漏洞，而無(wú)須對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行培訓(xùn)——這是由于當(dāng)前漏洞相對(duì)于傳統(tǒng)的基于簽名的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)系統(tǒng)的可變性造成的。由于近年來(lái)變異性的增加，框架變得非常重要。

作者：張海燕 李根源 辜建銳 林開(kāi)榮 單位：北京理工大學(xué)珠海學(xué)院