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    基于原子分類關(guān)聯(lián)規(guī)則的網(wǎng)絡入侵檢測研究

    2014-10-18 08:58:48郭紅艷谷保平
    河南廣播電視大學學報 2014年2期
    關(guān)鍵詞:置信度原子關(guān)聯(lián)

    郭紅艷,谷保平

    (河南廣播電視大學,鄭州 450000)

    一、引言

    入侵檢測方法一般分為兩大類:誤用檢測和異常檢測[1],誤用檢測技術(shù)主要是檢測與已知的不可接受行為之間的匹配程度。收集非正常操作的行為特征,建立特征庫,檢測時依據(jù)具體特征庫進行判斷是否有入侵行為,這種檢測模型誤報率低、漏報率高;異常檢測技術(shù)是先定義一組系統(tǒng) “正?!鼻闆r的數(shù)值,如CPU利用率、內(nèi)存利用率等,然后將系統(tǒng)運行時的數(shù)據(jù)與所定義的“正?!鼻闆r比較,得出是否有被攻擊的跡象,若兩者偏差足夠大,則說明發(fā)生了入侵。這種方法的優(yōu)點是能檢測未知的攻擊類型,適應性強。

    入侵檢測的關(guān)鍵技術(shù)在于分類。目前,應用于入侵檢測分類方法有很多,如統(tǒng)計分類方法、支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡和遺傳算法等。隨著新技術(shù)的大規(guī)模應用,研究者發(fā)現(xiàn)一些新穎的分類方法,例如關(guān)聯(lián)規(guī)則分類法就是其中一種,目前普遍接受的觀點是關(guān)聯(lián)規(guī)則分類準確度高。

    本文中,我們把原子分類關(guān)聯(lián)規(guī)則應用于入侵檢測中,利用原子型分類關(guān)聯(lián)規(guī)則構(gòu)建分類器的思想,它是模仿認識事物一般規(guī)律,運用“先易后難策略”分類。它具有執(zhí)行速度快、準確度較高、挖掘的分類模型易于理解的特點,比較適合于大規(guī)模數(shù)據(jù)挖掘。

    二、原子分類關(guān)聯(lián)規(guī)則

    基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的入侵檢測分類學習包括以下三個主要步驟:

    (1)入侵信息的收集。入侵檢測首先要進行信息源的收集,包括審計跡、系統(tǒng)日志、網(wǎng)絡數(shù)據(jù)包、數(shù)據(jù)等。

    (2)入侵信息的分析。入侵行為一般都是隱藏在大量正常的信息之中,為了獲取入侵信息,就必須對信息源進行分析。常用的分析方法有關(guān)聯(lián)規(guī)則、聚類分析和模式匹配等??梢?,信息分析是入侵檢測過程中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

    (3)入侵檢測的響應。系統(tǒng)對攻擊行為發(fā)出報警通知或?qū)嵤┛刂?,從而降低攻擊行為對系統(tǒng)所造成的破壞。

    1.關(guān)聯(lián)規(guī)則。

    自Agrawal提出關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘后,關(guān)聯(lián)規(guī)則算法及應用得到迅速發(fā)展。在1998年的KDD (KDD:Knowledge Discovery in Databases)會議上,B.Liu等人提出了分類關(guān)聯(lián)規(guī)則算法(CBA0)。該算法使用類Apriori算法產(chǎn)生關(guān)聯(lián)規(guī)則,被認為關(guān)聯(lián)分類的基準算法。使用支持度閾值是1%與置信度閾值是50%。該算法有兩個問題:一是候選規(guī)則的運算非常耗時同時占有大量內(nèi)存資源;二是由于是基于置信度的關(guān)聯(lián)分類從而降低分類準確度。

    2.原子分類關(guān)聯(lián)規(guī)則。

    原子分類關(guān)聯(lián)規(guī)則算法是利用“基于突出特征和先易后難策略”的分類原理,采取人們認識事物一般常識:“先易后難”。具體做法如下:先找出最易識別進行一次分類,刪除第一次易分類,在余下的數(shù)據(jù)分類中,進行同樣的分類處理,直到將所有數(shù)據(jù)分類完畢。原子分類關(guān)聯(lián)規(guī)則分類技術(shù)的關(guān)鍵技術(shù)是分類原子性,它的主要原理是找事物的“突出特征”和人們處理事情“先易后難”分類方法。為了便于記憶,我們把原子分類關(guān)聯(lián)規(guī)則 (Atomic Association Rule)簡稱為AAR。

    (1)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

    AAR算法中比較關(guān)鍵的步驟是發(fā)現(xiàn)強原子規(guī)則。

    在AAR算法的數(shù)據(jù)挖掘算法中,為了方便數(shù)據(jù)集中的項和項集計數(shù),我們使用一個的雙層Hash樹來實現(xiàn)。為了提高算法的計算效率,可以將雙層的Hash樹簡化為一個三維數(shù)組。

    (2)AAR 分類步驟。

    AAR產(chǎn)生分類器經(jīng)過以下三個步驟:

    ①選擇高置信度規(guī)則進行分類。首先進行數(shù)據(jù)集的掃描,比較各種分類方法置信度,然后選擇置信度比較高的規(guī)則進行分類。

    ②強原子規(guī)則進行排序、刪除分類好的記錄。對強原子分類關(guān)聯(lián)規(guī)則按置信度高低進行降序排序,首先找第一關(guān)鍵字;然后,進行強原子分類關(guān)聯(lián)規(guī)則分類,分類完成后,把覆蓋的記錄從數(shù)據(jù)集中刪除。

    ③數(shù)據(jù)集中剩余的數(shù)據(jù)繼續(xù)步驟②進行分類處理,到數(shù)據(jù)集沒有任何記錄為止。

    最后,正確組合分類數(shù)據(jù),生成正確的數(shù)據(jù)模型。

    (3)分類器的算法。

    ①項集計數(shù):掃描數(shù)據(jù)集,利用一個兩層的Hash樹,用來標記每個類標簽的數(shù)目和候選原子分類關(guān)聯(lián)規(guī)則的數(shù)目。

    ②為Hash樹的各個葉子節(jié)點生成一個候選原子規(guī)則r。

    ③通過Hash樹直接計算候選原子規(guī)則r的支持度。

    ④刪除支持度小于最小支持度的候選原子規(guī)則,得到頻繁的原子規(guī)則集。并計算原子分類關(guān)聯(lián)規(guī)則的置信度。利用置信度閾值提取強的原子分類關(guān)聯(lián)規(guī)則。

    ⑤利用頻繁的原子規(guī)則集在后件相同的條件下進行組合,導出候選的復合規(guī)則。

    ⑥最后輸出知識要點。

    圖1 是建立原子分類關(guān)聯(lián)規(guī)則分類器的算法:

    AAR算法具有如下顯著的優(yōu)點:

    ①原子分類關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的是占有系統(tǒng)資源比較少,分類時間短;

    ②使用最高置信度的強原子分類關(guān)聯(lián)規(guī)則可以保證分類預測精度;

    ③該規(guī)則產(chǎn)生的分類模型包含的規(guī)則數(shù)少,規(guī)則簡單,易于理解,分類過程具有置信度閾值自適應的特點,無需用戶設(shè)定。

    下面把原子分類關(guān)聯(lián)規(guī)則算法應用于入侵檢測的情況進行了研究,詳細研究了AAR與CBA兩種典型的關(guān)聯(lián)分類算法在數(shù)據(jù)集分類中的應用,結(jié)果表明AAR算法在分類準確度、分類模型的簡潔性、分類學習速度和魯棒性等方面顯著地優(yōu)于CBA。

    三、基于AAR入侵檢測實驗

    1.實驗環(huán)境。

    實驗用的處理器為2.2 GHz CUP:E2200,主存為2048MB。操作系統(tǒng)為Windows 7,入侵檢測數(shù)據(jù)集是來自KDD cup“kddcup.data10.percent”。在該數(shù)據(jù)集中,入侵記錄的類型有Dos、U2R、R2L和 Probe。實驗選用的樣本集如表1所示,分別是Dos、U2R、R2L和ALL(所有四類入侵數(shù)據(jù))。為了評價分析原子分類關(guān)聯(lián)規(guī)則算法的分類準確性,我們使用誤報率FAR(false alarm rate)和檢測率 DR(detection rate)來測試算法性能[2,3]。

    2.性能評估。

    為了評估AAR的算法性能,我們從執(zhí)行時間和產(chǎn)生的規(guī)則數(shù)兩個方面與CBA算法進行比較。經(jīng)過反復實驗,對于該數(shù)據(jù)集,AAR的自適應置信度閾值調(diào)節(jié)系數(shù)為COEF=0.92。這樣既保證了較高的分類準確度又具有能接受的建模時間。而CBA的置信度閾值取缺省值minconf=50%。

    表1 兩種算法系統(tǒng)性能

    執(zhí)行時間:

    兩種算法執(zhí)行時間如圖2所示,在同樣的條件下實驗結(jié)果表明:CBA比AAR算法要占有更多的時間。在較小的minsup下,CBA算法會產(chǎn)生大量滿足約束的強規(guī)則。因此在最小支持度比較小的情況下,挖掘頻繁k-項集的k值較小,執(zhí)行時間較短。隨著minsup的增加,k值相對變大,挖掘頻繁候選k-項集也相應地增加,產(chǎn)生強規(guī)則要花費更多的時間。當minsup值較大時,由于產(chǎn)生頻繁k-項集的減少,執(zhí)行速度也較快,執(zhí)行時間更短。

    圖2 不同minsup的執(zhí)行時間

    從圖2也可以看出,在minsup從小變大時,AAR算法的執(zhí)行時間相對于CBA算法比較平穩(wěn),執(zhí)行時間大概在14秒上下,minsup的改變對AAR挖掘的影響比較小。

    分類規(guī)則數(shù):

    兩種算法分類規(guī)則數(shù)如圖3所示,從圖中可以看出在CBA算法和AAR算法在不同最小支持度下產(chǎn)生的分類關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)目。CBA比AAR算法要產(chǎn)生更多的分類規(guī)則數(shù)。對于CBA算法,最小支持度從小到大增加時,規(guī)則數(shù)目迅速降低,同時有部分分類規(guī)則不能形成正確的分類效果。而AAR算法采用加入自適應的置信度閾值的思想。所以,產(chǎn)生的分類關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)目變化不大,相對于CBA算法來說,AAR算法比較平穩(wěn),效果更好些。

    圖3 不同minsup的規(guī)則數(shù)

    通過AAR和CBA的綜合指標比較,兩種關(guān)聯(lián)分類算法在入侵檢測數(shù)據(jù)集的分類結(jié)果可以看出AAR表現(xiàn)優(yōu)異,同時AAR算法生成了更少的規(guī)則數(shù),執(zhí)行效率高。而CBA算法執(zhí)行速度較慢,產(chǎn)生分類規(guī)則數(shù)較多。

    3.實驗對比。

    綜合考慮算法性能下,把最小支持度的默認值設(shè)置為1%。對AAR算法與CBA在入侵檢測方面進行對比實驗,實驗結(jié)果如表1所示。從實驗數(shù)據(jù)結(jié)果可以看出,原子分類關(guān)聯(lián)規(guī)則(AAR)算法不論在誤報率還是在檢測率方面都優(yōu)于CBA算法,特別是對于DOS類型的入侵檢測效果更好,說明改進的算法(AAR算法)是可行的。

    四、結(jié)論

    在本文中,介紹了原子關(guān)聯(lián)規(guī)則算法 (AAR算法),并將其應用于網(wǎng)絡入侵檢測中,AAR算法可以快速準確對入侵檢測數(shù)據(jù)進行分類,該分類算法支持動態(tài)閥值,能提高分類的準確性。對比AAR算法和CBA算法,實驗表明,AAR能快速和準確分類入侵檢測數(shù)據(jù),取得了不錯的綜合性能表現(xiàn)。今后的工作是進一步研究增強該算法適應能力,研究改進特征提取的方法,建立準確、簡單、易于理解的分類模型。

    [1]蔣建春,馬恒太,任黨恩,等.網(wǎng)絡安全入侵檢測研究綜述[J].軟件學報,2000,11(11):1460-1466.

    [2]谷保平,許孝元,郭紅艷.基于粒子群優(yōu)化的k均值算法在網(wǎng)絡入侵檢測中的應用[J].計算機應用,2007,27(6):1368-1370.

    [3]Wang Hai-rui,Li Wei.Decision Tree Algorithm Based on Association Rules[J].Computer Engineering,2011,37(9):104-106.

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