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

请结合论文来看。

论文摘要

为维护操作系统的安全性与可靠性，提出了一个具备泛用能力的、基于人工智能模型的网络入侵检测系统框架。该框架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，获取基本信息与筛选重要特征；
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，运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 进行训练与测试。通过与相关文献比较，发现提出的方法在三个数据集的正确率和 F1得分上均都有着优异的表现。

论文解决的问题

提出了一种基于现有特征分布来生成一些更有意义的特征，方便机器学习或深度学习模型进行训练，以提高模型准确率。

1.系统框架

2.数据集样例处理流程

3.DSM中定义的一些评分机制

带差异性权重的评分机制

其中i表示第i个特征，label1表示第一种label，label2表示第二种label，m要结合论文来看，j表示第i个特征下的第j分区，h表示一共有h个分区

我们要计算出每种label与其他各个label的dw值，然后取最大值作为第i个特征区别于该label与其他label的能力，公式如下：
实例匹配某个label的评分机制

其中i表示第i个特征，n表示特征个数，OpO_pOp表示第p个分区频数，x表示样例，p(xi)p(x_i)p(xi)表示x样例的第i个特征的值所在分区的索引号，m表示用来计算分布的实例数。
评分归一化

4.训练过程模拟（重点来了）

我图中的label都写成了lable，请忽略这一点。。。

首先我们先获得训练集，实例数为t
然后我们把训练集按照label分类
然后对每个label，按照论文提到的，计算出基准字典（这里我只给出了label1的，其他的一样）
计算dw，然后把获得的dw按照上面给的公式算出hdw，并存入下表中
把训练集带入上面提到的实例匹配某个label的评分机制的公式中，算出训练集匹配每个label的评分score，然后按照从低到高排序填入下表中，然后按照把1:9的比例找到阈值score_threshold。对评分进行归一化。
获得测试集，实例数为p
然后把测试集带入上面提到的实例匹配某个label的评分机制的公式中，每个实例在每个label上都有一个评分。
把每个实例在每个label上的得分作为k个新特征，交给机器学习或者深度学习模型进行训练。

总结

其实整篇论文都在讲特征工程方面的问题，提出的DSM模型是一种获取更有意义特征的方法。

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