基于BiRNN-SVM的入侵检测算法研究

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人们的日常工作生活日益依赖于网络,网络安全同时越来越受重视。入侵检测系统能够有效检测阻止异常行为,保障网络用户不受恶意软件威胁,但目前入侵检测系统存在检测率低以及误报率高的问题。针对目前入侵检测系统的不足,本文开展入侵检测算法的研究。BiRNN一般采用SoftMax分类器,能够拟合具有时序的网络流量,但是由于所有数据参与训练的权重相同,容易陷入过拟合状态。SVM算法能够结合支持向量的经验风险和结构风险,避免过拟合状态,但是算法提取特征比BiRNN差,因此容易陷入欠拟合状态。针对BiRNN及SVM算法的不足,结合两者优点本文提出一种基于BiRNN-SVM入侵检测算法,研究网络流量数据,识别异常网络行为。其中BiRNN单个结构采用RNN算法中经典的LSTM结构,SVM算法用神经网络的形式表现,用随机梯度下降法优化的线性SVM。BiRNN-SVM算法,由正向LSTM和反向LSTM组成,以SVM算法的折页损失为优化目标,以随机梯度下降(SGD)优化器优化。实验数据方面,将使用CIDDS-001数据集,在该数据集中采取IP2Vec技术表征部分文本型数据,以不使用IP2Vec技术的数据处理方案对比,除此之外以设定包含正常和异常数据、仅包含异常数据的两个数据集;算法方面,以BiRNN-SVM算法、BiRNN算法、SVM算法以及Softmax算法为基础,设计16组实验;评价方面,第一观察泛化性,第二精准率、召回率以及f1值,第三计算ROC曲线,第四检测速率,以这四方面综合评价性能。经过实验验证,BiRNN-SVM算法与其他算法相比,泛化能力较强,BiRNN-SVM在各种情况中,精准率、召回率以及f1值高,准确率在各算法中表现突出,同时在ROC曲线中,AUC值高,表明该算法鲁棒性高。
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