网络入侵检测系统的最优特征选择方法

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1、第36卷第15期计算机工程2010年8月VoL36No．15ComputerEngineeringAugust2010·安全括【术·文章编号：1o00__-3428(20lo)1s__0l40___02文献标识码：A中圈分类号：TP393网络入侵检测系统的最优特征选择方法王树，杜启军，余桂贤。，余生晨，李广平，徐亚飞，薛阳，王晓伟‘(1．华北科技学院计算机系，北京10160l；2．标旗集团，北京101028；3．皖北煤电集团钱营孜煤矿，淮北234000；4．北京政法职业学院，北京】02600)摘要：用于网络入侵检测系统(IDS)的特征(变量)数量太多或太少都会降低ID

2、S识别入侵者的正确率。为解决这一矛盾，提出一种选择最优特征的方法。计算每个特征或组合成的新特征对IDS的“贡献”值，选择少量“贡献”值较大的特征(最优特征)作为IDS识别入侵者的特征，既减少特征数量又基本保留了原始特征组所提供的信息。实验证明该方法实用且识别入侵者的正确率较高。关健词：入侵检测系统；最优特征；反向传播神经元网络Method0fChoosingOptimalCharactersf0rNetworkIntrusionDetectionSystemWANGShu’，DUQi-jun，YUGui．xian，YUSheng．chen，LIGuang—ping，X

3、UYa．fei，XUEYang，WANGXiao．wei(1．DepartmentofComputer，NoahChinaInstituteofScienceandTechnology，Beringl01601；2．Biao-QiCo．Ltd．，Beijing101028；3．QianyingziCoalMine，WanbeiCoalandElectricityCo．Ltd．，Huaibei234000；4．BelingManagementCollegeofPoliticsandLaw,Beijing102600)[Abstract]Usingtoomanyortoo

4、toofewcharactersfvariab1einIntrusionDetectionSystem(1DS)leadstoreducerecognizingcorrectnessofIDS．ToresolvethecontradictionandtoimprovethewholeperformanceofIDS，anapproachofchoosingoptimalcharactersusedtoIDSispresented．Withtheapproach，newcharactersmadeoforiginalcharacters，“contributions”o

5、fnewcharactersforrecognizingintrudersarecomputed，andthecharacterswithlarger“contributions”valuearechosenasthecharactersofIDS．NumberofthecharactersusedtoIDSisreduced，andtheinformationbelongingtooriginalcharactersarekeptlargelytoimproverecognizingcorrectness．Thecharacterswithlarger‘‘contr

6、ibutions’’areoptimalcharacters．Testsshowthattheapproachisusefu1．[Keywords]IntrusionDetectionSystem(1DS)；optimalcharacter；BackPropagate(BP)neuralnetworkl概述F／维的特征向量x(即IDS选取的个原始特征)可以用入侵检测系统(IntrusionDetectionSystem，IDS)是一个试个基向量的加权和表示：图检测针对一个系统或网络的入侵并发出警报的系统。它包n：∑X(1)括⋯：(1)数据收集，(2)特征提取，(3)行

7、为分类，(4)报告和反i=1其中，仍为基向量；为加权系数。应。当IDS识别入侵者的正确率降低时，一般会增加特征数式(1)还可以用矩阵形式表示为量，以便提供更多的分类识别信息，但是特征过多会增加计算的复杂性，降低IDS的正确率；特征数量太少会导致信息量过少，也会降低IDS识别入侵者的正确率J。这是个矛盾。X=(，，⋯，)×=(2)本文将原始的n个特征的信息(IDS识别入侵者的信息)保留在m(m)个新特征中，然后用这些在数量上少于的新特征m识别入侵者，从而加快识别速度，提高识别入侵者其中，向量=(，，⋯，)；向量口=(，，⋯，)。的正确率。同时计算这m个