【摘 要】
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目前随着工业数字化设备的日益增长,工业信息安全面临着复杂多样的挑战,加强入侵检测系统的防护能力势在必行。目前的网络防护系统会存在设计缺陷,这是与检测模型利用高度不平衡数据集进行训练相关的,数据集中也是存在多余的特征属性,这会导致训练器的性能浪费,增加计算开销,而且当前的网络防护系统往往不具备应用灵活性。因此,本文利用特征选择算法进行数据集的降维,并基于增益因子δ和合并树优化了C4.5决策树算法,并
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目前随着工业数字化设备的日益增长,工业信息安全面临着复杂多样的挑战,加强入侵检测系统的防护能力势在必行。目前的网络防护系统会存在设计缺陷,这是与检测模型利用高度不平衡数据集进行训练相关的,数据集中也是存在多余的特征属性,这会导致训练器的性能浪费,增加计算开销,而且当前的网络防护系统往往不具备应用灵活性。因此,本文利用特征选择算法进行数据集的降维,并基于增益因子δ和合并树优化了C4.5决策树算法,并基于ZYNQ实现了决策树模型的硬件设计和入侵检测系统的搭建。本文首先对数据集CICIDS-2017进行了预处理,并使用基于信息增益的特征选择与排序方法实现数据集的降维处理,经实验证明,降维后的特征子集在保证决策树模型性能稳定的前提下,选择了所含特征数为40个的数据子集,训练时间相比全特征数据集减少了44.5%,分类时间减少了43.3%,大大缩短了训练执行时间与分类执行时间。由于数据集类别分布不平衡,使决策树模型对少数类的误差较大,对此利用增益因子d和合并树算法相结合,使用C4.5作为基分类器,构建决策树模型,提高了对整体的识别率,多数类Normal、Dos和Portscan都达到了99.9%;少数类中的Brute Force类型的TPR达到了99.7%,Web Attack类型的TPR达到了95.8%,Bot类型的TPR达到了90.2%。然后基于流水线技术实现对决策树模型的硬件电路设计,设计了决策树分类系统,降低了分类的执行时间,经过实验对比表明,本文提出的硬件模型的分类执行速度比同类型的硬件架构快了22.4%,比软件实现的快了一个时间量级,整体系统对各类网络行为的识别率也满足设计需求。最后基于ZYNQ搭建的入侵检测系统经过实际网络流量进行测试,能够对网络异常行为做出正确的识别。
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