【摘 要】
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近年来,入侵检测系统已发展成为网络安全领域的一个重要组成部分,应用前景非常广阔。但是,目前的入侵检测系统还存在检测精度低、误报率高、实时性差等问题,难以在较短的时间内获得令人满意的检测结果。为了解决这些问题,基于机器学习的入侵检测方法得到了广泛关注和研究。决策树算法具有分类精度高、速度快、模型易于理解等优点,因此被广泛应用在入侵检测中。然而,现有的基于决策树的入侵检测方法还存在很多问题亟待解决。首
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近年来,入侵检测系统已发展成为网络安全领域的一个重要组成部分,应用前景非常广阔。但是,目前的入侵检测系统还存在检测精度低、误报率高、实时性差等问题,难以在较短的时间内获得令人满意的检测结果。为了解决这些问题,基于机器学习的入侵检测方法得到了广泛关注和研究。决策树算法具有分类精度高、速度快、模型易于理解等优点,因此被广泛应用在入侵检测中。然而,现有的基于决策树的入侵检测方法还存在很多问题亟待解决。首先,这些方法大多采用静态策略来获取决策规则,每当数据集发生变化,都需要在整个数据集上重新创建决策树,难以有效处理动态数据;其次,采用单一决策树可能会出现误差和过拟合问题,所构建的入侵检测模型的性能很多时候难以令人满意。针对上述问题,本文将研究新的、更适合于网络入侵检测的决策树算法,并利用这些算法来检测入侵行为。首先,为了解决现有决策树算法分裂属性的选择标准不合适等问题,提出一种基于粒度决策熵的决策树算法DTGDE,并将其应用于入侵检测;其次,为了有效地处理动态数据,我们从增量式学习的角度来改进DTGDE,提出一种基于粒度决策熵的增量式决策树算法IDTGDE,并将其应用于入侵检测;第三,为了解决单一决策树可能出现的误差和过拟合问题,我们从集成学习的角度来改进DTGDE,提出一种基于粒度决策熵的决策森林算法DFGDE,并将其应用于入侵检测。本文的主要研究工作如下:(1)基于粒度决策熵的决策树算法及其在入侵检测中的应用现有的决策树算法存在分裂属性的选择标准不合适、子树存在大量重复等问题,本文结合粗糙集理论中的粗糙度与知识粒度这两个概念,提出一种基于粒度决策熵的决策树算法DTGDE,并应用于入侵检测。DTGDE采用粒度决策熵来作为分裂属性的选择标准。相对于现有的信息熵模型,粒度决策熵能够同时对知识的完备性和知识的粒度大小进行有效度量,因此,利用其来选择分裂属性可以更加全面地考察每个属性对决策分类的贡献。实验结果表明,相对于现有的决策树算法,DTGDE算法具有更好的入侵检测性能,此外,其在入侵检测效率上也表现较好。(2)基于粒度决策熵的增量式决策树算法及其在入侵检测中的应用针对现有的增量式决策树算法存在分裂属性选择标准不合理、处理动态数据的效率低等问题,本文从增量式学习的角度来改进(1)中所提出的算法DTGDE,并由此提出一种基于粒度决策熵的增量式决策树算法IDTGDE。IDTGDE算法首先基于粒度决策熵模型在初始训练集上创建初始决策树,然后,利用增量式学习的思想来有效地处理增量式数据。为了将IDTGDE算法更好地应用于入侵检测,在构建决策树之前,我们引入了三种原始数据的预处理机制。实验结果表明,IDTGDE算法不仅具有较好的入侵检测性能,而且计算开销非常小。(3)基于粒度决策熵的决策森林算法及其在入侵检测中的应用采用单一决策树可能会出现误差和过拟合问题,而集成学习则可以有效解决上述问题。集成分类器可以获得比仅使用单个分类器更强的泛化能力。为了在较短的时间内构建出性能令人满意的入侵检测模型,本文从集成学习的角度来改进(1)中所提出的算法DTGDE,并由此提出一种基于粒度决策熵的决策森林算法DFGDE。DFGDE算法首先使用自助采样机制来生成多个采样集;然后,在每一个采样集上分别进行随机属性选择,并使用DTGDE算法来构建一棵决策树;最后,将前面生成的所有决策树通过加权投票的方式组合成一个决策森林。实验结果表明,相对于已有的具有代表性的集成学习算法而言,DFGDE具有更好的入侵检测性能。特别是,DFGDE的入侵检测性能要优于DTGDE。
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