基于混沌同步与相关向量机的入侵检测算法研究

论文摘要

入侵检测技术是网络信息安全领域的一个重要研究分支。随着互联网应用的深化普及,网络黑客频繁出现,攻击方式不断增加,使得网络入侵检测技术成为计算机网络安全研究的热点,并对研究人员提出了更高的要求。入侵检测系统作为一种主动防御系统,是防火墙的重要补充,主要研究以往入侵信号的行为和特征,实现对新的入侵事件做出实时响应。本文把两种其他领域的方法引入到入侵检测领域,使检测的效率以及准确率都得到较大的提高。针对目前入侵检测系统已使用的ARMA等线性检测方法,本文引入了动力学的混沌同步思想,从非线性信号处理角度对网络数据进行检测。在数据建模上使用高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)结合期望最大化(Expectation Maximization,EM)算法对网络数据流建模,估计GMM的三个参数向量。使用待检测网络数据流参数向量与正常数据流参数向量的差值作为Liu混沌系统的混沌同步控制量,如果待检测数据流存在入侵信号,波形会产生振荡,只要选取适当的判决门限即可准确判定入侵信号。最后利用MIT林肯实验室DARPA数据库对系统进行仿真实验,结果表明,本文提出的方法与ARMA模型相比,对入侵检测具有更高的检测率和更低的误警率。针对基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)等机器学习的非线性检测方法,本文引入了一种广泛用于图像识别领域的方法——相关向量机(Relevance Vector Machine,RVM)算法,对网络信号进行检测。先采用“删除特征”法对DARPA数据集中的42个特征进行评级,筛选出针对不同入侵类型的重要特征和非重要特征,通过仿真实验,证明了只选择重要特征进行RVM分类器的训练和测试,可以有效地提高分类器的检测率,并降低其误警率和减少检测时间。经过使用DARPA数据仿真,使用RVM可以获得与SVM相近的检测效果,但是检测速度相比于SVM大为提高,因此可以获得更高的检测效率。通过分析比较,本文引入的两种方法应用于入侵检测系统以后,均能使检测性能在原有方法的基础上获得一定的提升,并且可以达到实际使用的标准。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 课题的目的和意义
• 1.2 入侵检测技术分类
• 1.3 入侵检测系统及其未来发展趋势
• 1.4 本文结构安排
• 第2章 入侵检测技术研究概况
• 2.1 ARMA 线性检测技术
• 2.1.1 预测模型简介
• 2.1.2 预测流程
• 2.1.3 ARMA 模型的自相关分析
• 2.2 基于SVM 的非线性检测技术
• 2.2.1 支持向量机的原理
• 2.2.2 支持向量机的优点
• 2.2.3 基于支持向量机的入侵检测系统
• 2.2.4 检测效果分析
• 2.3 DARPA 数据库介绍
• 2.3.1 DARPA 数据内容
• 2.3.2 入侵信号的分类
• 2.3.3 数据的选取
• 2.4 本章小结
• 第3章 混沌同步理论
• 3.1 混沌的研究概况
• 3.2 混沌的基本特性
• 3.3 混沌同步的原理
• 3.4 混沌同步的数学模型
• 3.5 本章小结
• 第4章 基于混沌同步的入侵检测模型
• 4.1 系统结构框架
• 4.2 高斯混合模型（GMM）结合期望最大化（EM）算法建模
• 4.3 基于Liu 混沌系统同步的入侵检测
• 4.4 计算机仿真
• 4.5 本章小结
• 第5章 基于RVM 算法的入侵检测模型
• 5.1 RVM 基本原理
• 5.2 RVM 与SVM 比较
• 5.3 计算机仿真
• 5.3.1 RV 与SV 稀疏特性与泛化能力比较
• 5.3.2 RVM 的仿真结果
• 5.4 本章小结
• 第6章 总结与展望
• 6.1 本文研究内容与创新点
• 6.2 未来研究工作展望
• 参考文献
• 致谢
• 攻读学位期间发表的学术论文