基于特征值分布和人工智能的网络入侵检测系统的研究与实现
Framework for building network intrusion detection system based on feature distribution and AI
1. 电子科技大学 计算机科学与工程学院, 成都 611731
2. 上海汽车集团股份有限公司, 上海 200041
3. 成都为辰信息技术有限公司, 成都 610097
摘要
为维护操作系统的安全性和可靠性,提出了一个具备泛用能力、基于人工智能模型的网络入侵检测系统框架,其主要功能是针对来自互联网里各种形式的网络流量进行检测,并嗅探出可能的入侵攻击及恶意网络连接并将其归类。该框架首先使用采样、独热编码、特征选择和归一化将网络流量实例进行预处理,获取基本信息和筛选重要特征;然后利用网络连接实例的特征值分布建立评分机制,对数据进行信息再提取;最后针对不同的网络流量形式,利用不同的基于机器学习或深度学习的模型进行结果判断。实验中使用三个公开基准数据集KDDCup99、UNSW-NB15和CICIDS2017进行训练和测试。通过与相关文献比较,发现提出方法在三个数据集的正确率和F1得分上均有着优异的表现。
基金项目
四川省重大科技专项资助项目(2018GZDZX0009)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.01.0018
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2021年第38卷 第9期
所属栏目: 系统应用开发
出版页码: 2746-2751
文章编号: 1001-3695(2021)09-034-2746-06
发布历史
[2021-09-05] 印刷出版
引用本文
何俊鹏, 罗蕾, 肖堃, 等. 基于特征值分布和人工智能的网络入侵检测系统的研究与实现 [J]. 计算机应用研究, 2021, 38 (9): 2746-2751. (He Junpeng, Luo Lei, Xiao Kun, et al. Framework for building network intrusion detection system based on feature distribution and AI [J]. Application Research of Computers, 2021, 38 (9): 2746-2751. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
《计算机应用研究》创刊于1984年,是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。
《计算机应用研究》瞄准本学科领域迫切需要的前沿技术,及时反映国内外计算机应用研究的主流技术、热点技术及最新发展趋势。主要刊载内容包括本学科领域高水平的学术论文、本学科最新科研成果和重大应用成果。栏目内容涉及计算机学科新理论、计算机基础理论、算法理论研究、算法设计与分析、区块链技术、系统软件与软件工程技术、模式识别与人工智能、体系结构、先进计算、并行处理、数据库技术、计算机网络与通信技术、信息安全技术、计算机图像图形学及其最新热点应用技术。
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