【摘 要】
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互联网的快速发展给人们带来便利的同时也带来了网络安全挑战。网络安全事件的频频发生,急需高效的网络入侵检测技术来解决。但由于网络攻击层出不穷,其不仅种类繁多而且数量巨大,这就使得网络流量数据存在一系列问题,尤其是数据不统一、数据不平衡、特征冗余问题。为了解决数据集中存在的问题,本文完成了如下工作。首先,本文介绍了入侵检测和机器学习的一些相关知识,详细分析了网络入侵检测技术。对数据集进行详细分析,从数
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互联网的快速发展给人们带来便利的同时也带来了网络安全挑战。网络安全事件的频频发生,急需高效的网络入侵检测技术来解决。但由于网络攻击层出不穷,其不仅种类繁多而且数量巨大,这就使得网络流量数据存在一系列问题,尤其是数据不统一、数据不平衡、特征冗余问题。为了解决数据集中存在的问题,本文完成了如下工作。首先,本文介绍了入侵检测和机器学习的一些相关知识,详细分析了网络入侵检测技术。对数据集进行详细分析,从数据处理和特征选择着手进行研究。其次,针对数据特征属性不一致、特征值范围差异大的问题进行了数值化处理和标准化处理。针对网络入侵数据集严重不平衡的问题,本文使用SE-LGBM进行数据处理,先对数据进行SMOTEENN处理,之后使用Light GBM算法对所得的数据进行数据标注。在新数据集的基础上,提出了基于SE-LGBM数据处理的网络入侵检测方法。再次,经研究发现,经过数据处理过后的入侵检测数据集中还存在很多无关和冗余的特征,数据的特征维度相对较高。为了避免高维特征中的冗余特征对网络入侵检测方法效果的影响,提出了以Ridge回归为底层基础模型的递归特征消除的特征选择方法。该方法解决了所使用数据集的特征维度高、冗余的问题,通过迭代的方式获得了最佳特征子集。在最佳子集的基础上,进一步提出了基于Ridge-RFE特征选择网络入侵检测方法。最后,在NSL-KDD和UNSW-NB15两个网络流量数据集上进行了网络入侵检测实验,将检测结果与其它方法检测模型进行了对比分析。实验证明本文提出的算法在网络入侵检测方面拥有较好的表现,提高了入侵检测系统的性能。
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