基于ReliefF的入侵特征選擇方法

楊志偉,努爾布力,賈 雪,胡 亮

(1.新疆大學(xué) 信息科學(xué)與工程學(xué)院,烏魯木齊 830046；2.吉林大學(xué) 計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,長(zhǎng)春 130012)

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基于ReliefF的入侵特征選擇方法

楊志偉1,努爾布力1,賈 雪1,胡 亮2

(1.新疆大學(xué) 信息科學(xué)與工程學(xué)院,烏魯木齊 830046；2.吉林大學(xué) 計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,長(zhǎng)春 130012)

基于ReliefF的入侵特征選擇方法,結(jié)合入侵檢測(cè)數(shù)據(jù)集類內(nèi)緊密和類外差距大的特點(diǎn),通過(guò)對(duì)入侵特征權(quán)重計(jì)算的優(yōu)化,提出一種改進(jìn)算法:Re-ReliefF算法,解決了網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域數(shù)據(jù)維度導(dǎo)致處理效率較低的問(wèn)題.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在安全測(cè)試數(shù)據(jù)集下,改進(jìn)算法相對(duì)傳統(tǒng)算法在性能上有一定提高.

入侵檢測(cè)；特征選擇；ReliefF算法

隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)安全問(wèn)題日益惡化.因此,快速提高入侵檢測(cè)系統(tǒng)的性能是目前互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域內(nèi)亟待解決的問(wèn)題之一.本文針對(duì)目前海量網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)量導(dǎo)致入侵檢測(cè)系統(tǒng)壓力過(guò)大的問(wèn)題,尤其針對(duì)數(shù)據(jù)維度中噪聲屬性影響檢測(cè)效率的問(wèn)題,通過(guò)分析特征選擇的特性,結(jié)合針對(duì)入侵檢測(cè)領(lǐng)域攻擊數(shù)據(jù)集的特點(diǎn),提出一種新算法----Re-ReliefF算法.該算法可得到低維度、少冗余數(shù)據(jù)的優(yōu)良特征子集.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,改進(jìn)算法可有效降低入侵檢測(cè)數(shù)據(jù)中的噪聲屬性,通過(guò)低維度的有效特征維度提升檢測(cè)效率,從而有效降低資源消耗,減少檢測(cè)時(shí)間.

1 入侵檢測(cè)與特征選擇

1.1入侵檢測(cè)

入侵是指未經(jīng)授權(quán)就嘗試訪問(wèn)信息、篡改信息,使系統(tǒng)不可靠或無(wú)法使用的行為[1].入侵檢測(cè)是指能夠發(fā)現(xiàn)和識(shí)別入侵行為.入侵檢測(cè)系統(tǒng)主要用于收集和分析主機(jī)系統(tǒng)或若干網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的異常行為,一旦發(fā)現(xiàn),主動(dòng)記錄并發(fā)出警報(bào),以保證主機(jī)系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)資源的機(jī)密性、完整性和可用性.根據(jù)數(shù)據(jù)來(lái)源可分為主機(jī)型、網(wǎng)絡(luò)型和混合型入侵檢測(cè)系統(tǒng);根據(jù)檢測(cè)的時(shí)效性可分為實(shí)時(shí)和離線入侵檢測(cè)系統(tǒng);根據(jù)檢測(cè)方法可分為異常檢測(cè)和誤用檢測(cè).

目前,入侵檢測(cè)技術(shù)已將數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識(shí)別和分布式等方法與入侵檢測(cè)相結(jié)合,使入侵檢測(cè)進(jìn)入智能化時(shí)代.如Zhang等[2]針對(duì)智能電網(wǎng)的安全問(wèn)題,提出了用于智能電網(wǎng)分析的分布式入侵檢測(cè)系統(tǒng);Ahmad等[3]將遺傳算法和PCA(principal component analysis)算法相結(jié)合,提出了一種新的應(yīng)用于入侵檢測(cè)領(lǐng)域的特征選擇方法;Ganapathy等[4]分析了智能特征選擇方法在入侵檢測(cè)領(lǐng)域的應(yīng)用;楊杰明等[5]提出一種新的特征選擇方法,該方法從兩方面綜合度量某個(gè)特征對(duì)于分類的程度,結(jié)果表明了算法的有效性;朱琳等[6]通過(guò)對(duì)高速網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下進(jìn)行實(shí)時(shí)入侵檢測(cè)技術(shù)的研究,提出了基于滑動(dòng)窗口數(shù)據(jù)流聚類算法,并構(gòu)建了基于該算法的IDS(intrusion detection systems)網(wǎng)絡(luò)安全防御模型.

1.2特征選擇

圖1 特征選擇框架Fig.1 Feature selection framework

數(shù)據(jù)采集和存儲(chǔ)技術(shù)的發(fā)展,出現(xiàn)了信息爆炸的現(xiàn)象,特別是在網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)、生物科學(xué)和金融分析等領(lǐng)域,不斷涌現(xiàn)大規(guī)模、高維度、高噪聲的數(shù)據(jù).如何快速處理這些數(shù)據(jù),已引起人們的廣泛關(guān)注,特征選擇方法是解決該問(wèn)題的方法之一.例如一些機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題,通常要處理的數(shù)據(jù)特征維度較高,因此采用特征選擇方法能降低數(shù)據(jù)維度,并提高算法效率.文獻(xiàn)[7]利用機(jī)器學(xué)習(xí)的思想提出一個(gè)通用的特征選擇框架,如圖1所示.該框架的思想是在不顯著降低分類精度和盡量接近原始類別分布的前提下,從原始特征空間中選擇出盡可能小的特征子集,并在該特征子集上采用學(xué)習(xí)方法,選擇出最優(yōu)特征子集.

特征選擇在文本分類、圖像識(shí)別、醫(yī)療、入侵檢測(cè)和基于生物特征的身份識(shí)別等領(lǐng)域應(yīng)用廣泛.Shang等[8]為解決文本分類中的維數(shù)災(zāi)難問(wèn)題,提出了一種全局信息增益特征選擇算法MGIG,結(jié)果表明MGIG比其他高階算法在處理速度上有較大提升；Rashedi等[9]將特征降維方法應(yīng)用到圖像處理中,提出了一種混合的特征選擇方法;在人臉識(shí)別方面,Zhang等[10]利用稀疏化表示方法提出一種新的特征選擇方法;文獻(xiàn)[11]運(yùn)用特征選擇算法,使得當(dāng)基因表達(dá)數(shù)據(jù)很少時(shí),也可提供一個(gè)合適的特征選擇組合,使分類算法精確率較高;陳友等[12]對(duì)基于特征選擇的輕量級(jí)入侵檢測(cè)系統(tǒng)進(jìn)行分類比較,通過(guò)分析和總結(jié)各種系統(tǒng)的優(yōu)缺點(diǎn)及其各自的適用條件,給出了入侵檢測(cè)領(lǐng)域特征選擇的發(fā)展趨勢(shì).

1.3ReliefF特征選擇算法

Relief算法[13]是一種適用于二類問(wèn)題的有監(jiān)督特征選擇算法,基于距離度量計(jì)算特征權(quán)重,利用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法選擇相關(guān)特征.算法中特征和類別的相關(guān)性是基于特征對(duì)近距離樣本的區(qū)分能力判斷的,按照一定的規(guī)則賦予每個(gè)特征一個(gè)權(quán)重值,以權(quán)重值的大小識(shí)別各特征對(duì)不同類別的區(qū)分能力.Kononenko[14]對(duì)Relief算法進(jìn)行擴(kuò)展,提出了可應(yīng)對(duì)多類別數(shù)據(jù)集分類情況及噪聲數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)缺失問(wèn)題的ReliefF算法.Relief系列算法通常被視為應(yīng)用于模型學(xué)習(xí)前預(yù)處理步驟中的特征子集選擇方法.

ReliefF算法在處理多類問(wèn)題時(shí),每次先從訓(xùn)練集隨機(jī)抽取一個(gè)樣本R,再?gòu)腞同類樣本集中找出R的k個(gè)近鄰樣本H,從每個(gè)R不同類樣本集中找出k個(gè)近鄰樣本M,然后更新每個(gè)特征的權(quán)值w[A],權(quán)值更新公式為

(1)

其中:m表示樣本抽樣次數(shù);Mj(C)表示不同類別C中的第j個(gè)最近鄰樣本;P(C)表示C類目標(biāo)樣本數(shù)占樣本總數(shù)的比例;class(Ri)表示Ri所屬的類別;函數(shù)diff(A,Ri,Rj)用于計(jì)算樣本實(shí)例Ri和Rj關(guān)于某個(gè)特征A間的距離：

(2)

由式(1)可見(jiàn),對(duì)于某個(gè)特征A,同類的兩個(gè)樣本在A上的距離diff(A,Ri,Hj)越小,或者不同類的兩個(gè)樣本在A上的距離diff(A,Ri,Mj(C))越大,特征A越有利于分類,w[A]越大.

ReliefF算法易擴(kuò)展,穩(wěn)定性好,目前已有多種改進(jìn)算法,如Jia等[15]提出一種面向?qū)ο蟾呔S分辨圖像特征選擇的改進(jìn)Relief算法,避免了高維帶來(lái)的運(yùn)算困難,也提高了分類精度和速度;Wang等[16]通過(guò)結(jié)合DDNA和SOEKS RELIEF-F特征選擇學(xué)習(xí)算法,得到一個(gè)通用的、可拓展的增強(qiáng)型學(xué)習(xí)算法,提高了預(yù)測(cè)精度.

2 Re-ReliefF算法

2.1算法設(shè)計(jì)

圖2 基于ReliefF入侵特征選擇算法的邏輯結(jié)構(gòu)Fig.2 Logical structure of ReliefF-based intrusionfeature selection algorithm

網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的大規(guī)模和高維度,為入侵檢測(cè)系統(tǒng)實(shí)時(shí)、快速、準(zhǔn)確地分析網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)帶來(lái)了巨大挑戰(zhàn).本文將特征選擇方法應(yīng)用到入侵檢測(cè)領(lǐng)域,解決對(duì)高維數(shù)據(jù)處理的問(wèn)題.將ReliefF算法應(yīng)用到入侵檢測(cè)領(lǐng)域,通過(guò)實(shí)驗(yàn)分析其有效性.ReliefF入侵特征選擇算法邏輯結(jié)構(gòu)如圖2所示.

2.2定義

定義1基于ReliefF入侵特征選擇算法的輸入矩陣定義為D：(A,F).其中:A表示網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)特征,包括協(xié)議類型、持續(xù)連接時(shí)間及目標(biāo)主機(jī)的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)類型等41個(gè)特征；F表示攻擊數(shù)據(jù)類別標(biāo)簽,如Normal,DOS,U2R等.

定義2基于ReliefF入侵特征選擇算法的參數(shù)模型定義為R(m,k,N).其中：m表示初始隨機(jī)選擇的樣本個(gè)數(shù),即隨機(jī)選取輸入矩陣D的若干行；k表示在m個(gè)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)樣本中選取一個(gè)樣本后選擇其最近鄰樣本的數(shù)量,包括同類的最近鄰樣本H和不同類的最近鄰樣本M；N表示攻擊數(shù)據(jù)特征維度,N=41.

定義3基于ReliefF入侵特征選擇算法的特征權(quán)值定義為w[A],表示m個(gè)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)樣本在特征A上的距離間隔累加結(jié)果,數(shù)值越大表示特征A區(qū)分攻擊類別的能力越強(qiáng).

定義4基于ReliefF入侵特征選擇算法的特征子集定義為S(D),其為根據(jù)定義3中w[A]大小選擇較大值的w[A]所對(duì)應(yīng)特征的特征子集.

定義5基于ReliefF入侵特征選擇算法的最優(yōu)特征子集定義為S′,其為定義4中眾多特征子集S中通過(guò)SVM分類預(yù)測(cè),由時(shí)間和準(zhǔn)確率等指標(biāo)選出的最優(yōu)子集.

2.3算法描述

輸入：網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集D;輸出：最優(yōu)特征子集S.

1)數(shù)值化D：num(D)；歸一化A：nor(A)∈[-1,1]；

2)抽樣產(chǎn)生訓(xùn)練集trainD及預(yù)測(cè)集testD；

3)初始化w[A]=0；

4)確定特征選擇參數(shù)模型k,m值,隨機(jī)選擇m個(gè)樣本實(shí)例；

5)Fori=1 tomdo；

6)計(jì)算選擇k個(gè)最近鄰樣本：H,M；

7)Fori=1 toNdo；

8)計(jì)算特征A的權(quán)值w[A]；

9)產(chǎn)生特征子集S=generate(D)；

10)產(chǎn)生目標(biāo)系統(tǒng)的分類模型model=train(trainD,S)；

11)對(duì)測(cè)試集進(jìn)行分類預(yù)測(cè),predict(testD,model),選擇最優(yōu)子集S′,算法結(jié)束.

在該算法中,步驟1)和2)為數(shù)據(jù)的預(yù)處理過(guò)程;步驟3)～9)是對(duì)trainD特征選擇的過(guò)程;步驟10),11)是對(duì)算法性能的驗(yàn)證過(guò)程.

2.4改進(jìn)算法

由于網(wǎng)絡(luò)安全數(shù)據(jù)中有些類別不易區(qū)分,如KDD CUP99數(shù)據(jù)集中,包含5大類,有些大類又有許多小類,因此如何突出類內(nèi)緊密、增大類間差距是一個(gè)亟待解決的問(wèn)題.針對(duì)該問(wèn)題,本文參考文獻(xiàn)[17]修改了特征權(quán)值的更新,提出ReliefF算法針對(duì)入侵檢測(cè)特征選擇的改進(jìn)算法：Re-ReliefF.其中更新特征權(quán)值公式為

(3)

Re-ReliefF算法采用樣本與不同類最近鄰樣本間的距離,與樣本和同類最近鄰樣本間的距離比值評(píng)估特征權(quán)值.為類間差異性較大、類內(nèi)差異性較小的特征賦以較高權(quán)重；為類間差異較小、類內(nèi)差異較大的特征賦以較小權(quán)重.以突出類內(nèi)緊密性強(qiáng)、類間差距大的特征,從而達(dá)到降低有效特征數(shù)量的目的.

3 實(shí)驗(yàn)與分析

實(shí)驗(yàn)環(huán)境：操作系統(tǒng)Windows 7；CPU 16×2.1 GHz；內(nèi)存64 GB；軟件環(huán)境MATLAB R2010b 64位.實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)是KDD CUP99數(shù)據(jù)集,其提供5類數(shù)據(jù)集:Normal,Denial-of-Service(DOS),Surveillance or probe(Probe),User to Root(U2R),Remote to Local(R2L).其中,Normal類占19.69%；Probe大類包含4小類,共占0.83%；DOS大類包含6小類,共占79.24%；U2R包含4小類,共占0.01%；R2L大類包含8小類,共占0.23%.數(shù)據(jù)集里每一行表示一個(gè)記錄,每條記錄有41個(gè)特征值,最后一個(gè)是攻擊類型.實(shí)驗(yàn)包括兩部分：算法參數(shù)模型的建立和算法性能指標(biāo)對(duì)比.

實(shí)驗(yàn)1模型構(gòu)建.

由算法描述步驟5)可見(jiàn),實(shí)驗(yàn)需要選擇合適的參數(shù)m和k,本文通過(guò)Re-ReliefF入侵特征選擇算法選擇合適的值.

1)m值的選擇.當(dāng)k=1時(shí),m分別為50,100,500,1 000,5 000次迭代時(shí),統(tǒng)計(jì)訓(xùn)練時(shí)間、預(yù)測(cè)時(shí)間、準(zhǔn)確率、誤報(bào)率和漏報(bào)率,結(jié)果列于表1.

表1 Re-ReliefF算法取不同m值時(shí)的相關(guān)參數(shù)Table 1 Parameters of Re-ReliefF algorithm for different m values

由表1可見(jiàn),在較小迭代次數(shù)下與較大迭代次數(shù)下的實(shí)驗(yàn)結(jié)果相差較小.表明當(dāng)樣本規(guī)模較大時(shí),迭代次數(shù)在遠(yuǎn)小于樣本總數(shù)時(shí),可得到較準(zhǔn)確的評(píng)估結(jié)果.綜合表1的數(shù)據(jù),選擇m=500.

2)k值的選擇.當(dāng)m=500,k=1,20,40時(shí),統(tǒng)計(jì)訓(xùn)練時(shí)間、預(yù)測(cè)時(shí)間、準(zhǔn)確率、誤報(bào)率和漏報(bào)率,結(jié)果列于表2.由表2可見(jiàn),k=1與k=40相比,預(yù)測(cè)時(shí)間更短.所以,可選擇k=20.

實(shí)驗(yàn)2Re-ReliefF算法與傳統(tǒng)ReliefF算法對(duì)比結(jié)果.

通過(guò)實(shí)驗(yàn)1的參數(shù)選定,結(jié)合SVM分類算法,比較ReliefF入侵特征選擇算法和Re-ReliefF入侵特征選擇算法中每個(gè)特征權(quán)值大小,結(jié)果如圖3所示.ReliefF算法和Re-ReliefF算法的訓(xùn)練時(shí)間、預(yù)測(cè)時(shí)間和準(zhǔn)確率對(duì)比結(jié)果分別如圖4～圖6所示.

表2 Re-ReliefF算法取不同k值時(shí)的相關(guān)參數(shù)Table 2 Parameters of Re-ReliefF algorithm for different k values

圖3 ReliefF算法與Re-ReliefF算法下的特征權(quán)值比較Fig.3 Comparison of feature weights ofReliefF and Re-ReliefF

圖4 ReliefF算法與Re-ReliefF算法訓(xùn)練時(shí)間對(duì)比Fig.4 Comparison of training time ofReliefF and Re-ReliefF

圖5 ReliefF算法與Re-ReliefF算法預(yù)測(cè)時(shí)間對(duì)比Fig.5 Comparison of predicting time ofReliefF and Re-ReliefF

圖6 ReliefF算法與Re-ReliefF算法準(zhǔn)確率對(duì)比Fig.6 Comparison of accuracy ofReliefF and Re-ReliefF

由圖3可見(jiàn),大部分Re-ReliefF入侵特征選擇算法的特征值比ReliefF入侵特征選擇算法的特征值都大,根據(jù)對(duì)算法的理論分析,實(shí)驗(yàn)證明了Re-ReliefF入侵特征選擇算法類內(nèi)差異減小,類間差異增大,可更方便地選擇最優(yōu)特征子集.由圖4～圖6可見(jiàn):1)ReliefF入侵特征選擇算法和Re-ReliefF入侵特征選擇算法訓(xùn)練時(shí)間均隨著特征維數(shù)的減少而減少；預(yù)測(cè)時(shí)間在維數(shù)少于34時(shí)明顯增多；準(zhǔn)確率在維數(shù)小于34時(shí)顯著下降,所以兩種算法都適合取34個(gè)特征作為最優(yōu)特征子集的集合數(shù)量.2)Re-ReliefF算法相對(duì)于原始的ReliefF算法,可在分類準(zhǔn)確率相對(duì)穩(wěn)定的情況下降低訓(xùn)練和預(yù)測(cè)時(shí)間.

通過(guò)對(duì)ReliefF算法和Re-ReliefF算法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比可見(jiàn):

1)當(dāng)類間差異較大,類內(nèi)差異較小時(shí),改進(jìn)后的特征權(quán)值w(A)相對(duì)于原有ReliefF算法的權(quán)值大,此時(shí)能夠區(qū)分原有ReliefF算法中較相近的入侵特征,從而減少有效區(qū)分入侵攻擊類別的入侵特征數(shù)量,達(dá)到降低有效特征數(shù)量的目的;

2)當(dāng)類間差異較小,類內(nèi)差異較大時(shí),改進(jìn)后的特征權(quán)值w(A)相對(duì)于原有ReliefF算法的權(quán)值小,此時(shí)將原有ReliefF算法中已判為能進(jìn)行入侵分類的有效特征,重新計(jì)算判別為非有效特征,從而減少非有效區(qū)分入侵攻擊類別的入侵特征數(shù)量,達(dá)到降低有效特征數(shù)量的目的.

綜上所述,論文通過(guò)對(duì)特征選擇算法的研究,明確與入侵特征指標(biāo)模型間的映射關(guān)系提出了基于ReliefF的入侵特征選擇方法;并進(jìn)一步根據(jù)入侵檢測(cè)數(shù)據(jù)集類內(nèi)緊密和類外差距大的特點(diǎn),結(jié)合已有工作對(duì)ReliefF的權(quán)重計(jì)算方法進(jìn)行優(yōu)化.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,改進(jìn)的Re-ReliefF算法結(jié)合SVM能更有效地區(qū)分入侵的特征差異,在降低數(shù)據(jù)維度后,特征子集能保障較好的正確率并有效減少時(shí)間復(fù)雜度.

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(責(zé)任編輯：韓 嘯)

IntrusionFeatureSelectionMethodsBasedonReliefF

YANG Zhiwei1,Nurbol1,JIA Xue1,HU Liang2

(1.CollegeofInformationScienceandEngineering,XinjiangUniversity,Urumqi830046,China;2.CollegeofComputerScienceandTechnology,JilinUniversity,Changchun130012,China)

The authors analyzed the intrusion feature selection methods and algorithms based on ReliefF.Combining with the characteristics,in which data points have high similarity in the same class and nonsimilarity in different classes,and optimizing the compute method of intrusion feature weight,we proposed an improved algorithm Re-ReliefF.It resolved the problems about processing efficiency with the data dimensions in network security.Experiments on the network security test datasets showed the effectiveness of the proposed algorithms,and the improved algorithm has advantages on performance compared to the traditional one.

intrusion detection;feature selection;ReliefF algorithm

10.13413/j.cnki.jdxblxb.2015.03.30

2014-08-04.

楊志偉(1989—),男,漢族,碩士研究生,從事云計(jì)算和網(wǎng)絡(luò)安全的研究,E-mail:758408528@qq.com.通信作者:努爾布力(1981—),男,哈薩克族,博士,副教授,從事數(shù)據(jù)挖掘和網(wǎng)絡(luò)安全的研究,E-mail:nurbol_mail@163.com.

國(guó)家自然科學(xué)基金(批準(zhǔn)號(hào):61163052;61303231)、國(guó)家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目(批準(zhǔn)號(hào):61433012)、國(guó)家自然科學(xué)基金聯(lián)合基金(批準(zhǔn)號(hào):U1435215)、新疆維吾爾自治區(qū)青年科技創(chuàng)新人才培養(yǎng)工程項(xiàng)目(批準(zhǔn)號(hào):2014731002)、新疆大學(xué)多語(yǔ)種實(shí)驗(yàn)室開(kāi)放課題和新疆大學(xué)校級(jí)創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)資助項(xiàng)目.

TP309

：A

：1671-5489(2015)03-0505-06