發(fā)布時(shí)間：2018-01-27 00:59

  本文關(guān)鍵詞： 網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè) 特征變換 可拓學(xué) 簇外中心距 簇內(nèi)可拓距　出處：《河南師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2017年05期 　論文類(lèi)型：期刊論文

【摘要】：作為識(shí)別攻擊或異常行為以保護(hù)網(wǎng)絡(luò)安全的重要步驟之一,網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)常常與數(shù)據(jù)挖掘或機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)結(jié)合應(yīng)用.如今,隨著網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的爆炸性增長(zhǎng),傳統(tǒng)的入侵檢測(cè)技術(shù)面臨著海量數(shù)據(jù)檢測(cè)處理的問(wèn)題,現(xiàn)有入侵檢測(cè)系統(tǒng)往往難以同時(shí)滿(mǎn)足實(shí)時(shí)性和有效性的需求.本文嘗試將可拓學(xué)中的可拓距概念引入網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)研究中,提出了一種基于可拓距的特征變換方法,將數(shù)據(jù)點(diǎn)的原特征映射為簇外中心距和簇內(nèi)可拓距這兩大部分,根據(jù)原始數(shù)據(jù)多維特征生成新的特征,以達(dá)到特征降維的目的,旨在同時(shí)滿(mǎn)足網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性和有效性的需求.本文使用KDD CUP 99作為仿真數(shù)據(jù)集測(cè)試所提出的基于可拓距的方法在網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)特征變換中的應(yīng)用效果.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,較之傳統(tǒng)的KNN算法,基于可拓距的方法明顯地減少了檢測(cè)時(shí)間,而同時(shí)其檢測(cè)率的下降可以控制在1%之內(nèi),具有較好的時(shí)效性?xún)?yōu)勢(shì).
[Abstract]:As an important step to identify attacks or abnormal behaviors to protect network security, network intrusion detection is often combined with data mining or machine learning technology. Nowadays, with the explosive growth of network data. The traditional intrusion detection technology is faced with the problem of massive data detection and processing. The existing intrusion detection systems are often difficult to meet the requirements of real-time and effectiveness. This paper attempts to introduce the extension distance concept into the network intrusion detection research. A method of feature transformation based on extension distance is proposed. The original features of data points are mapped to two parts: outer center distance of cluster and extension distance within cluster, and new features are generated according to multidimensional features of original data. To achieve the goal of feature dimension reduction. The purpose of this paper is to meet the requirements of real time and efficiency of network intrusion detection system. This paper uses KDD CUP. 99, a method based on extension proposed as a simulation data set test, is applied to the feature transformation of network intrusion detection. The experimental results show that. Compared with the traditional KNN algorithm, the extension distance based method can significantly reduce the detection time, while the detection rate can be controlled within 1%, which has a good timeliness advantage.
【作者單位】： 湖北工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61602162;61440024;61502155) 湖北工業(yè)大學(xué)博士科研啟動(dòng)基金計(jì)劃項(xiàng)目(BSQD12029)
【分類(lèi)號(hào)】：TP393.08
【正文快照】： 隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)不斷發(fā)展,互聯(lián)網(wǎng)在軍事、醫(yī)療、金融等領(lǐng)域的應(yīng)用越來(lái)越廣泛,網(wǎng)絡(luò)安全愈來(lái)愈得到重視.為了能及時(shí)地發(fā)現(xiàn)攻擊行為,從而將其所產(chǎn)生的損失降到最低,人們對(duì)網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)系統(tǒng)的實(shí)效性提出了更高的要求.傳統(tǒng)的檢測(cè)方法雖然在檢測(cè)率等方面有著較好的表現(xiàn),但是需要耗費(fèi)大

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本文編號(hào)：1467101