[发明专利]基于隐条件随机场的入侵事件检测方法有效
申请号: | 201410114122.3 | 申请日: | 2014-03-24 |
公开(公告)号: | CN103944887B | 公开(公告)日: | 2017-03-29 |
发明(设计)人: | 同鸣;唐梦楠;刘聪峰;王纲 | 申请(专利权)人: | 西安电子科技大学 |
主分类号: | H04L29/06 | 分类号: | H04L29/06 |
代理公司: | 陕西电子工业专利中心61205 | 代理人: | 王品华,朱红星 |
地址: | 710071*** | 国省代码: | 陕西;61 |
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摘要: | 本发明公开了一种隐条件随机场的入侵事件检测方法,主要解决传统安全防御技术对网络攻击防护能力不足的问题。首先对KDD99数据集中原始训练集和测试集进行特征筛选,对筛选出的特征分别建立训练特征属性序列和测试特征属性序列;利用训练特征属性序列和对应的类别标签组成训练数据集,将测试特征属性序列组成测试数据集;根据训练数据计算模型参数构建HCRF的入侵事件检测模型;最后利用已建立的HCRF模型计算测试数据对应不同类别标签的概率,用最大概率对应的标签作为测试数据的预测标签,完成入侵事件检测。本发明能够准确检测网络数据中的攻击行为,具有较高检测性能,可用于移动互联网、局域网等需要对网络入侵行为的实时监测。 | ||
搜索关键词: | 基于 条件 随机 入侵 事件 检测 方法 | ||
【主权项】:
一种基于隐条件随机场的入侵事件检测方法,包括如下步骤:(1)将DARPA公布的KDD99数据集中的原始数据进行降维处理,从该数据集原有的41个特征中筛选出26个特征,作为特征属性集合D;(2)对特征属性集合D进行最大值归一化处理,以消除属性度量差异带来的影响,得到规范化的特征属性集ε={s1,s2,…,s26},其中,s1,s2,…,s26表示26种特征属性;(3)定义类别标签集:3a)定义入侵事件检测的隐条件随机场模型的类别标签集为:α1={0,1},其中,0表示入侵事件检测的隐条件随机场模型的输入是安全的会话,1表示入侵事件检测的隐条件随机场模型的输入是含有攻击的会话;3b)定义入侵检测攻击分类的隐条件随机场模型的类别标签集为:α2={0,1,2,3},其中,0表示攻击类型为DoS攻击,即拒绝服务攻击,1表示攻击类型为Probe攻击,即网络探针攻击,2表示攻击类型为R2L攻击,即非法远程闯入攻击,3表示攻击类型为U2R攻击,即非法提升权限攻击;(4)在数据集合ε中选取N1个训练会话样本和N2个测试会话样本,得到第d个训练会话样本的特征属性序列Od和第e个测试会话样本的特征属性序列Ze,其中,d∈{1,2,…,N1},e∈{1,2,…,N2};(5)对第d个训练会话样本,判断是否包含入侵事件,得到第d个训练会话样本的类别标签λd,λd∈α1;(6)将N1个训练会话样本的特征序列和N1个训练会话样本的类别标签作为训练数据集将N2个测试会话样本的特征序列作为测试数据集(7)根据训练数据集O中的N1个特征序列和对应的N1个类别标签调用Matlab工具包HCRF2.0b中的trainHCRF函数,计算入侵事件检测的隐条件随机场的兼容性度量参数θ;(8)根据已计算出的入侵事件检测的隐条件随机场的兼容性度量参数θ和测试数据集Z,调用Matlab工具包HCRF2.0b中testHCRF函数,计算测试数据集Z中第e个测试会话样本的特征序列Ze对应于类别标签为0的概率βe,0,以及该特征序列Ze对应于类别标签为1的概率βe,1;(9)根据类别标签为0的概率βe,0和类别标签为1的概率βe,1,判断第e个测试会话样本的特征序列Ze的类别标签:若βe,0>βe,1,则第e个测试会话样本的特征序列Ze的类别标签为0,即该测试会话数据不包含入侵事件;若βe,0<βe,1,则第e个测试会话样本的特征序列Ze的类别标签为1,即该测试会话数据包含入侵事件;若βe,0=βe,1,则无法判断第e个测试会话样本的特征序列Ze是否包含入侵事件;(10)在特征属性集ε中选取全部的攻击会话,得到攻击特征集合A,从攻击特征集合A中选取N3个训练会话样本和N4个测试会话样本,得到第f个训练会话样本的特征属性序列Of'和第g个测试会话样本的特征属性序列Zg',其中,f∈{1,2,…,N3},g∈{1,2,…,N4};(11)对第f个训练会话样本,判断各种攻击行为的类型,得到第f个训练会话样本的类别标签λf',λf'∈α2;(12)将N3个训练会话样本的特征序列和N3个训练会话样本的类别标签作为训练数据集将N4个测试会话样本的特征序列作为测试数据集(13)根据训练数据集O'中的N3个特征序列和对应的N3个类别标签调用Matlab工具包HCRF2.0b中的trainHCRF函数,计算攻击行为分类 的隐条件随机场的兼容性度量参数θ';(14)根据步骤(12)和步骤(13)已计算出的攻击行为分类的隐条件随机场的兼容性度量参数θ'和测试数据集Z',调用Matlab工具包HCRF2.0b中testHCRF函数,计算测试数据集Z'中第g个测试会话样本的特征序列Zg'中分别对应于类别标签为0的概率γf,0、对应于类别标签为1的概率γf,1、对应于类别标签为2的γf,2、对应于类别标签为3的概率γf,3;(15)根据类别标签为0的概率γf,0、类别标签为1的概率γf,1、类别标签为2的概率γf,2和类别标签为3的概率γf,3,判断第g个测试会话样本的特征序列Zg'的类别标签:若则第g个测试会话样本的特征序列Zg'的类别标签为0,即该包含入侵事件的测试会话的攻击为DoS攻击;若则第g个测试会话样本的特征序列Zg'的类别标签为1,即该包含入侵事件的测试会话的攻击为Probe攻击;若则第g个测试会话样本的特征序列Zg'的类别标签为2,即该包含入侵事件的测试会话的攻击为R2L攻击;若则第g个测试会话样本的特征序列Zg'的类别标签为3,即该包含入侵事件的测试会话的攻击为U2R攻击。
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