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    基于人工蜂群算法的無線網(wǎng)絡(luò)攻擊行為的辨識研究

    2021-09-27 12:35:04陶慶鳳
    寧夏師范學院學報 2021年7期
    關(guān)鍵詞:誤報率攻擊行為無線網(wǎng)絡(luò)

    陶慶鳳

    (閩南理工學院 實踐教學中心,福建 石獅 362700)

    如今,互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用軟件日益多樣化,吸引了越來越多的網(wǎng)絡(luò)用戶去使用[1].隨著互聯(lián)網(wǎng)用戶的快速增長,多種計算機病毒慢慢開始侵蝕著網(wǎng)絡(luò)環(huán)境,木馬病毒利用互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用軟件對網(wǎng)絡(luò)進行攻擊,已成為危害網(wǎng)絡(luò)環(huán)境安全的重要因素,它不僅影響著網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的正常運行,而且增加了用戶的個人隱私信息泄露的風險,造成個人財產(chǎn)損失[2].目前的無線網(wǎng)絡(luò)環(huán)境具有很強的時變性,一般的網(wǎng)絡(luò)攻擊檢測技術(shù)很難抵御跨站的數(shù)據(jù)攻擊,對無線網(wǎng)絡(luò)攻擊行為也很難識別.因此,利用無線網(wǎng)絡(luò)攻擊行為辨識方法對無線網(wǎng)絡(luò)實時監(jiān)測和排查網(wǎng)絡(luò)攻擊行為,是當前網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的研究重點[3].

    針對目前無線網(wǎng)絡(luò)攻擊行為很難準確辨別等問題,盧強[4]等人提出了基于自動過濾波的防網(wǎng)絡(luò)攻擊算法,首先在無線網(wǎng)絡(luò)的傳輸信道對無線網(wǎng)絡(luò)信號源進行采集,將采集的網(wǎng)絡(luò)信息進行統(tǒng)一權(quán)重處理,建立網(wǎng)絡(luò)攻擊提醒模型,采用自動過濾分析方法對網(wǎng)絡(luò)攻擊信息進行評估,根據(jù)攻擊行為特征信息進行網(wǎng)絡(luò)行為辨別,實驗結(jié)果表明,利用自動過濾波的防網(wǎng)絡(luò)攻擊算法,對于未知的網(wǎng)絡(luò)攻擊行為具有一定識別能力,相對于傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)攻擊檢測方法,更具有現(xiàn)實意義;王珂[5]等人提出了一種基于小波的無線網(wǎng)絡(luò)攻擊行為辨識方法,用來解決傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)攻擊行為辨別算法檢測速度慢,以及對無線網(wǎng)絡(luò)攻擊辨別能力低等問題,利用此方法可以提高網(wǎng)絡(luò)攻擊軟件的主動性,對無線網(wǎng)絡(luò)隨機攻擊行為進行自動檢測.

    針對以上方法在誤報率和辨識效率方面存在的不足,本文提出了一種新的基于人工蜂群算法的無線網(wǎng)絡(luò)攻擊行為辨識方法.

    1 基于人工蜂群算法的無線網(wǎng)絡(luò)攻擊行為辨識方法

    1.1 無線網(wǎng)絡(luò)攻擊行為預(yù)處理

    在無線網(wǎng)絡(luò)攻擊行為數(shù)據(jù)采集過程中,首先利用極值函數(shù)對惡意攻擊數(shù)據(jù)進行獲取,再利用小波方程式[6]確定無線網(wǎng)絡(luò)攻擊隸屬度,然后對無線網(wǎng)絡(luò)攻擊行為進行預(yù)處理,具體操作過程如下.

    設(shè)X={X1,X2,…,Xn}是無線網(wǎng)絡(luò)攻擊行為的目標識別數(shù)據(jù),每個攻擊行為數(shù)據(jù)的特征數(shù)為m,則可以得到無線網(wǎng)絡(luò)攻擊行為數(shù)據(jù)矩陣

    (1)

    其中,xnm表示第m個無線網(wǎng)絡(luò)攻擊行為對象的第n個原始信息數(shù)據(jù).利用極值函數(shù)[7]獲取無線網(wǎng)絡(luò)攻擊行為的特征屬性,再根據(jù)小波方程式求得攻擊行為隸屬度,當目標識別數(shù)據(jù)越小時,xi的模糊組數(shù)據(jù)越大.利用聚類相近指標計算出目標識別系數(shù)構(gòu)建相應(yīng)的目標識別函數(shù)為

    (2)

    (3)

    公式(3)中,λ是數(shù)據(jù)權(quán)重值,r代表惡意攻擊數(shù)據(jù)與辨別中心的最遠距離值.

    在無線網(wǎng)絡(luò)攻擊行為特征提取的基礎(chǔ)上,獲得惡意攻擊數(shù)據(jù),利用小波方程式對無線網(wǎng)絡(luò)攻擊行為數(shù)據(jù)進行分析處理,計算出無線網(wǎng)絡(luò)惡意攻擊信息Y的變量值為

    H(Y)=-∑p(yi)log2p(yi)d2(X,Y),

    (4)

    其中,Y={Yj,j=1,2,…}表示無線網(wǎng)絡(luò)惡意攻擊序列,p(yi)代表無線網(wǎng)絡(luò)惡意攻擊變量值Y的有效檢驗率,利用辨別系統(tǒng)對采集的惡意攻擊數(shù)據(jù)進行分類辨別[8],再利用得到數(shù)據(jù)求平均攻擊數(shù)據(jù)值,就可獲得惡意攻擊序列為

    (5)

    根據(jù)無線網(wǎng)絡(luò)惡意攻擊數(shù)據(jù)Sj(ρ)計算得出,在時間值為T時的辨別結(jié)果Y(j)T,并與事先求得的目標辨別數(shù)據(jù)進行對比,最終根據(jù)(6)式初步獲得無線網(wǎng)絡(luò)攻擊行為

    (6)

    公式(6)中,x(t)代表無線網(wǎng)絡(luò)接收的網(wǎng)絡(luò)傳輸信號,s(t)是在數(shù)據(jù)傳輸過程中當有無線網(wǎng)絡(luò)惡意攻擊時的發(fā)射信號,n(t)是代表攻擊信息的惡意目標,h是無線網(wǎng)絡(luò)攻擊網(wǎng)絡(luò)信道的振幅值.

    1.2 提取無線網(wǎng)絡(luò)攻擊行為特征

    根據(jù)無線網(wǎng)絡(luò)攻擊行為的預(yù)處理結(jié)果,提取無線網(wǎng)絡(luò)攻擊行為特征,具體過程如下.

    采用z=(z1,z2,…,zp)T來描述無線網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點特征分量,W(w1,w2,…,wq)表示節(jié)點分布區(qū)域,那么可以得到無線網(wǎng)絡(luò)不同節(jié)點對比結(jié)果,即

    (7)

    其中,z的取值為

    z=WTz=(WT)-1a.

    (8)

    采用人工蜂群算法[9]可以計算出無線網(wǎng)絡(luò)節(jié)點權(quán)值系數(shù),公式為

    (9)

    其中,ak表示無線網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的權(quán)值,dk表示無線網(wǎng)絡(luò)攻擊行為節(jié)點的權(quán)值.

    根據(jù)無線網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的權(quán)值系數(shù)[10],計算無線網(wǎng)絡(luò)攻擊行為的特征提取殘差參數(shù),公式為

    (10)

    其中,G在無線網(wǎng)絡(luò)攻擊行為特征提取時的一個常數(shù).

    (11)

    其中,Ez表示無線網(wǎng)絡(luò)節(jié)點之間的特征值,wk表示無線網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的權(quán)值.

    Ezwk=vkwk,

    (12)

    其中,vk表示無線網(wǎng)絡(luò)攻擊行為的特征值.

    根據(jù)以上分析,得到無線網(wǎng)絡(luò)攻擊行為特征的提取結(jié)果,表示為

    (13)

    1.3 構(gòu)建無線網(wǎng)絡(luò)攻擊行為辨識模型

    在辨識無線網(wǎng)絡(luò)攻擊行為時,假設(shè)無線網(wǎng)絡(luò)攻擊行為數(shù)據(jù)都是由一個個線性相關(guān)的時間序列組成[11],采用人工蜂群算法對無線網(wǎng)絡(luò)攻擊行為進行干擾抑制,即

    (14)

    其中,a0表示無線網(wǎng)絡(luò)攻擊行為的初始采樣賦值,ai表示無線網(wǎng)絡(luò)中某一個階段攻擊行為的采樣賦值,ηn-j表示無線網(wǎng)絡(luò)攻擊行為特征的時變瞬時頻率,MMA表示無線網(wǎng)絡(luò)的攻擊行為辨識的短時窗函數(shù),MAR表示無線網(wǎng)絡(luò)攻擊行為辨識的多元數(shù)量值函數(shù),xn-i表示均值和方差相同的無線網(wǎng)絡(luò)攻擊行為特征序列,bj表示無線網(wǎng)絡(luò)攻擊行為的振蕩賦值.采用人工蜂群算法[12]分析無線網(wǎng)絡(luò)的攻擊行為,獲取無線網(wǎng)絡(luò)攻擊過程中的振蕩衰減,即

    (15)

    其中,mt表示無線網(wǎng)絡(luò)攻擊行為在單分量上的傳遞信息,a表示無線網(wǎng)絡(luò)攻擊行為的域間方差系數(shù),BH(t)表示無線網(wǎng)絡(luò)攻擊行為識別的相關(guān)函數(shù),通過采用人工蜂群算法分析與處理[13],得到無線網(wǎng)絡(luò)攻擊行為的輸出解析模型,表示為

    (16)

    無線網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)在傳輸過程中,采用人工蜂群算法識別無線網(wǎng)絡(luò)攻擊行為特征[14],計算無線網(wǎng)絡(luò)攻擊行為的累積量切片,即

    (17)

    (18)

    其中,vx(t)表示攻擊行為特征的頻率交叉項,XP(u)表示時間尺度脈沖響應(yīng),v0表示無線網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸初始階段的頻率交叉項,YP(u)表示辨識輸出中心矩.

    在無線網(wǎng)絡(luò)攻擊行為所處的時間序列中,如果噪聲項屬于高斯噪聲,那么存在

    (19)

    綜上所述,采用人工蜂群算法對無線網(wǎng)絡(luò)攻擊行為進行干擾抑制,得到無線網(wǎng)絡(luò)攻擊的振蕩衰減,利用無線網(wǎng)絡(luò)攻擊行為的輸出解析模型,計算無線網(wǎng)絡(luò)攻擊行為的累積量切片,根據(jù)無線網(wǎng)絡(luò)攻擊行為數(shù)據(jù)特征的分離過程,對無線網(wǎng)絡(luò)攻擊行為特征進行搜索,實現(xiàn)無線網(wǎng)絡(luò)攻擊行為的辨識.

    2 實驗對比分析

    為了驗證基于人工蜂群算法的無線網(wǎng)絡(luò)攻擊行為辨識方法在誤報率和辨識效率方面的性能,實驗過程中采用KDD99實驗數(shù)據(jù)集,其中每一條連接記錄都包含攻擊行為和正常行為,選取20% KDD99數(shù)據(jù)集中攻擊行為和正常行為各900個進行平等劃分,引入文獻[4]的無線網(wǎng)絡(luò)攻擊行為辨識方法和文獻[5]的無線網(wǎng)絡(luò)攻擊行為辨識方法進行對比,得到了以下實驗測試結(jié)果.

    三種無線網(wǎng)絡(luò)攻擊行為辨識方法的無線網(wǎng)絡(luò)攻擊行為誤報率測試結(jié)果如圖1所示.

    圖1 無線網(wǎng)絡(luò)攻擊行為誤報率測試結(jié)果

    從圖1的結(jié)果可以看出,隨著無線網(wǎng)絡(luò)攻擊行為數(shù)量越來越多,基于人工蜂群算法的無線網(wǎng)絡(luò)攻擊行為辨識方法和文獻[5]的無線網(wǎng)絡(luò)攻擊行為辨識方法都維持在一個比較低的無線網(wǎng)絡(luò)攻擊行為誤報率,但是基于人工蜂群算法的無線網(wǎng)絡(luò)攻擊行為辨識方法的無線網(wǎng)絡(luò)攻擊行為誤報率更低,大約在5%以內(nèi);而文獻[4]的無線網(wǎng)絡(luò)攻擊行為辨識方法將自適應(yīng)卷積濾波作為約束條件,由于無線網(wǎng)絡(luò)攻擊行為特征存在噪聲點,沒有對其進行預(yù)處理,影響最后的無線網(wǎng)絡(luò)攻擊行為辨識效果.

    三種無線網(wǎng)絡(luò)攻擊行為辨識方法的無線網(wǎng)絡(luò)攻擊行為辨識效率測試結(jié)果如圖2所示.

    圖2 無線網(wǎng)絡(luò)攻擊行為辨識效率測試結(jié)果

    從圖2的結(jié)果可以看出,采用無線網(wǎng)絡(luò)攻擊行為辨識耗費時間來衡量無線網(wǎng)絡(luò)攻擊行為辨識效率,在不同的干擾項和迭代次數(shù)下,基于人工蜂群算法的無線網(wǎng)絡(luò)攻擊行為辨識方法中的無線網(wǎng)絡(luò)攻擊行為辨識效率遠遠高于文獻[4]和文獻[5]中的方法,原因是本文設(shè)計的無線網(wǎng)絡(luò)攻擊行為辨識方法在辨識無線網(wǎng)絡(luò)攻擊行為之前,采用人工蜂群算法對無線網(wǎng)絡(luò)攻擊行為進行了預(yù)處理,提高了無線網(wǎng)絡(luò)攻擊行為的辨識效率.

    3 結(jié)束語

    針對當前無線網(wǎng)絡(luò)攻擊行為辨識方法存在的多種問題,本文提出了一種基于人工蜂群算法的無線網(wǎng)絡(luò)攻擊行為辨識方法,通過預(yù)處理無線網(wǎng)絡(luò)攻擊行為,提取出無線網(wǎng)絡(luò)攻擊行為特征,結(jié)合人工蜂群算法實現(xiàn)了無線網(wǎng)絡(luò)攻擊行為的辨識.實驗結(jié)果顯示,該辨識方法在誤報率和辨識效率方面具有很好的效果,可以在實際中得到進一步推廣.

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