【摘 要】
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作为一种积极主动的防御技术,入侵检测系统通过对网络攻击进行有效检测来守护网络环境的安全稳定。然而,动态且复杂的网络环境增强了网络攻击的隐蔽性和危害性,日益严重的网络攻击威胁给现有网络入侵检测系统带来严峻考验。针对当前入侵检测系统面临的关键问题,本文引入相关策略进行研究,旨在提升网络入侵检测系统的检测性能。本文的主要研究工作如下:首先,针对现有入侵检测系统对网络流量数据特征提取不完备而导致的识别能力
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作为一种积极主动的防御技术,入侵检测系统通过对网络攻击进行有效检测来守护网络环境的安全稳定。然而,动态且复杂的网络环境增强了网络攻击的隐蔽性和危害性,日益严重的网络攻击威胁给现有网络入侵检测系统带来严峻考验。针对当前入侵检测系统面临的关键问题,本文引入相关策略进行研究,旨在提升网络入侵检测系统的检测性能。本文的主要研究工作如下:首先,针对现有入侵检测系统对网络流量数据特征提取不完备而导致的识别能力不强问题,从提升模型特征提取能力的角度出发,结合网络流量数据的特点,将卷积神经网络、双向长短期记忆网络以及深度神经网络进行集成,提出基于空时特征融合的CBDDN网络入侵检测算法。在NSLKDD和UNSWNB15两个数据集上的仿真结果表明,该模型可以功提取到网络流量较为完备的数据特征,有效地提升了模型的检测性能。其次,针对模型对数据标签依赖程度高的问题,将网络入侵检测过程构建成一个马尔可夫决策过程,采用双重深度Q网络算法进行求解,并使用CBDNN模型对经典双重深度Q网络算法进行改进,以增强算法对环境的感知及分析能力,形成基于改进双重深度Q网络的CBDNNDDQN入侵检测算法;此外,针对数据不平衡问题,采用Borderline-SMOTE算法在数据层面对数量占比较少的网络流量数据进行过采样处理,降低数据的不平衡程度。通过仿真实验并结合国内外现有入侵检测算法在多项性能评价指标上的得分情况,验证了算法的可行性和有效性。最后,针对网络入侵检测模型部署到现实网络环境后对零日攻击检测能力不强的问题,采用主动学习算法进行求解。将DDQN算法引入主动学习算法框架,形成基于主动双重深度Q网络的ADDQN网络入侵检测模型。将DDQN模型作为样本选择策略,对关键样本进行精准筛选并标注,在提升模型检测性能的同时,尽可能减少数据的标注成本;此外,为评估模型对零日攻击的检测能力,引入了一种新的性能评价指标Z-DRz对模型的零日攻击检测率进行评估,分别进行二分类和多分类场景下的零日攻击仿真,多组实验结果验证了本文所提算法的有效性和必要性。本文的研究工作分别针对现有入侵检测算法共同面临的数据特征提取不完备、数据标签依赖程度高、数据不平衡以及零日攻击等问题,分别从数据层面以及算法层面展开研究,为现有的网络入侵检测技术提出了一种可行的建模思路,具有良好的应用潜力。
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