【摘 要】
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近年来互联网行业飞速发展给人们的生活及工作带来了巨大便利,但同时也伴随着诸多网络安全威胁,不同类型的漏洞、病毒及恶意攻击都对互联网资产带来巨大的损失。随着网络威胁趋势的不断走高,信息安全防御技术和手段也不断迭代更新。虽然现有手段针对网络威胁有一定防护效果,但无法较好的处理日趋严重的网络威胁,入侵检测技术面对海量的网络入侵可以进行主动识别并防御而被广泛应用。通过对大量已有的入侵检测相关的研究成果进行
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近年来互联网行业飞速发展给人们的生活及工作带来了巨大便利,但同时也伴随着诸多网络安全威胁,不同类型的漏洞、病毒及恶意攻击都对互联网资产带来巨大的损失。随着网络威胁趋势的不断走高,信息安全防御技术和手段也不断迭代更新。虽然现有手段针对网络威胁有一定防护效果,但无法较好的处理日趋严重的网络威胁,入侵检测技术面对海量的网络入侵可以进行主动识别并防御而被广泛应用。通过对大量已有的入侵检测相关的研究成果进行深入研究后发现,入侵检测技术的本质是对网络攻击进行分类,但已有的大多研究中都存在忽略了网络攻击中攻击种类繁多及数量分布不均的问题。随着机器学习的兴起为入侵检测技术带来了新的契机,本文利用机器学习算法应用于入侵检测中,探究机器学习相关的数据处理方法及分类算法在入侵检测系统中的有效性及可行性。因此,本文针对网络攻击中不同攻击种类和数量分布不均以及检测性能不佳的问题,做了以下工作:（1）提出了一种融合深度信念网络（Deep Belief Network,DBN）和最小二乘支持向量机（Least-Squares Support-Vector Machines,LSSVM）的入侵检测方法。DBN在处理海量高维数据时能够有效实施降维,使得模型的计算效率更高、处理效果更好。集成学习中LSSVM具有良好的分类训练能力,可以结合其他模型达到良好的预期效果,却难以处理高维的特征数据。因此提出了一种主要实现数据特征降维和提高分类效率的入侵检测融合方案。经过验证,基于DBN-LSSVM的入侵检测方法是一种性能良好且较稳定的有效检测方法。（2）传统的DBN在提取数据高维特征的过程中会丢失部分原始信息,导致降低了数据原始特征之间的相关性或丢失部分利于后续分类的特征。针对这一问题,将原始输入数据多次并入逐层训练的过程中,最大化的提取原始特征及特征的相关性,提出一种改进的DBN模型（Improved-DBN,IDBN）。通过将其应用到入侵检测之中,证明该模型能有效改善模型特征提取的效果。（3）针对网络攻击流量中各种类攻击分布不均及现有的入侵检测模型对罕见攻击类型检测性能不佳的问题,提出一种融合生成对抗网络（Generative Adversarial Networks,GAN）、IDBN和极限梯度提升算法（e Xtreme Gradient Boosting,XGBoost）的入侵检测方法。利用GAN对原始入侵检测数据集进行罕见攻击类型样本扩充,然后使用本文提出的IDBN对扩充后的数据集进行特征降维并最大化保留原始特征,接着通过参数调优后的XGBoost模型实现对入侵检测数据集的分类。实验表明,基于GAN-IDBN-XGBoost的入侵检测方法在二分类实验中表现优异,并且在少数类攻击的检测中,显著提高了检测率与精确率。
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