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一种基于不均衡数据的网络入侵流量分类方法

发布时间:2019-10-03 01:27
【摘要】:在网络入侵流量检测中,普遍存在不同攻击类型的流量分布不均现象,导致少数攻击流量类识别率较低。为解决此类问题,基于不同特征空间的分类器流水线组合方法将多分类问题转化为不同特征空间上的两分类问题,有效地实现少数类重抽样和特征空间的优化,避免了少数类受多数类特征的干扰。实验表明,此方法可以有效地提高攻击流量中少数类的分类精度和召回率。
【图文】:

流量,流水线,数据集,流程


趟丨邋研究与开发逦逡逑特征空间7d。s邋特征空间特征空间&^逦特征空间&2R逡逑"^DoS/othcrs邋"^probe/others邋?逦^^R2Uolhevs邋^U2R/others邋 ̄ ̄^逡逑o邋o逦o邋o邋娜逡逑DoS邋probe逦R2L邋U2R逡逑图4邋KDD邋cup99数据集流水线组合分类器的分类流程逡逑进行判别,将其预测为DoS流量或others流量。如果预测逦,八逡逑4邋实胎分析逡逑为others流量,则该样本继续作为下一个分类器逡逑的输人,如此下去,直至其被作为R2L流量、U2R流量或正逦本文提出的流水线组合方法可以应用任何已有的分逡逑常流量之一输出,具体过程如算法3所示。逦类算法作为两分类器。使用NalfVeBayes、C4.5、lNN、SVM逡逑算法3邋Cascade_Classify。逦这4种分类算法作为基本的两分类器。为了便于比较分类逡逑输人:测试数据集r,类别{chc2,…,(:,},训练好的两分逦器组合后的性能,只将同一类算法的分类器进行组合,例逡逑类器{M?M2,…a邋},对应两分类器(私凡,…凡}的特征空逦如将4个NaiVe邋Bayes两分类器进行串行组合。图5 ̄图8逡逑间{f,,f2,…,}。逦给出了上述4种分类算法构建成的4个流水线组合分类逡逑输出:类别⑷}。逦器与单一多分类器的性能比较,分类性能的评估策略采用逡逑while邋{t^getnext{T))^nvH邋//从测试集中获取数据逦10折交叉验证的方法比较精度与召回率。图5对比了单逡逑for邋1邋to邋k逦一特征空间下的NaiVe邋Bayes多分类器和多特征空间下由逡逑根据特征空间S,?上提取测试样本

召回率,特征空间


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【作者单位】: 浙江水利水电学院;浙江科技学院理学院;
【基金】:浙江省水利厅科技计划基金资助项目(No.RC1452) 浙江省网络媒体云处理与分析工程技术中心开放课题基金资助项目(No.2012E10023-14) 2014年度高校国内访问学者专业发展基金资助项目(No.FX2014092)~~
【分类号】:TP393.08

【共引文献】

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本文编号:2545204


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