基于nb的稀有类分类算法及在ids中的应用论文

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1、授予单位代码!Q±§2学号或申请号Q2Q§§Q密级郑州大学硕士学位论文论文题目：基于NB的稀有类分类算法及在IDS中的应用作者姓名：学科门类：专业名称：导师姓名、职称：张果工学计算机软件与理论范明教授二零零五年五月摘要随着信息技术的飞速发展，网络信息安全日益成为信息社会人们所面l㈤拘一个挑战性问题，入侵榆测系统IDS的研究和实现随之成为计算机研究和应用领域中的一个重要课题。数据挖掘DM可以对海量数据进行自动高效的分析处理，并从中挖掘出潜在的规律、规则、模式等知识，已被引入到1DS研究领域中。分类技术作为一种有效的DM方法，在基于DM的IDS中得到应用。由于入侵

2、检测数据中存在类分布不平衡的问题，传统分类方法应用到IDS中存在不足，需要引入新的分类策略和评估方法来解决类分布不平衡的数据集学习问题——即稀有类分类。采用精确率和召回率以及二者的均衡僮F．value评估标准来评价一个分类器的稀有类分类性能是合理有效的，被非平衡数据集学习问题的研究者广泛采用。用于稀有类分类的策略包括调整数据类分布的Sampling技术、两阶段方法、代价敏感的学习方法CSL以及集成分类技术等。朴素贝叶斯NB算法基于类条件独立假设CCIA，具有简单有效的特点。在CCIA不成立的情况下，分类准确率仍与C4．5和NN相当，甚至更好，采用AUC评估，N

3、B远优于C4．5。研究发现，NB在CCIA不成立时仍然有效，原因在于在分类问题中决定分类性能是依赖关系的分布，而不是属性之间的依赖关系本身。本文首先结合代价敏感的学习方法CSL和NB分类方法提出了一种代价敏感的NB分类算法CSNB，该算法以较少的计算开销取得对稀有类问题相对最优的分类结果；其次，采用Boosting技术构造基于NB的集成分类器，设计了一个集成分类算法BNBCE，该算法在处理实际的稀有类分类问题时体现出计算的高效性、学习的自适应性和分类的有效性之特点；最后，在NB、CSNB和BNBCE三个分类算法的基础上，开发了一个基于稀有类分类的IDS实验系统

4、RCCFIDS，并在UCI学习库中的入侵检测数据集KDDCUP，99DATA上进行了测试。实验结果表明，该系统取得了很好的分类榆测效果，特别是对稀有攻击类别的检测性能有一定程度的提高。另外，针对BNBCE算法，我们采用不同集成规模进行了实验，并对结果进行了分析。结果发现随着集成规模的增加，分类检测性能不断得到增强，对稀有攻击类别R2L、U2R和PROBE攻击检测效果提升的最为明显，当集成分类器中个体分类器数目达到一定数量时，系统检测性能趋于稳定。关键词：入侵检测系统，稀有类分类，朴素贝叶斯，代价敏感的学习方法，集成AbstractWiththefastdeve

5、lopmentofinformationtechnology,networkinformationsecurityincreasinglybecomestobeachallengeproblem，SOresearchandimplementofIntrusionDetectionSystem(IDS)turnstobeanimportanttaskincomputerresearchandapplicationfields．Dataminingtechnique，whichcananalyzeandprocesshugedataautomaticallyand

6、efficientlyandmineforlatentrule，regulationandpattern，hasbeenintroducedintoIDSresearchfields．ClassificationhasbeenusedinDMbased1DSasanavailableDMtechnique．However，traditionalclassificationmethodshavedeficiencyinIDSfortheclassdistributionofIDSdataisimbalanced，SOnewclassificationstrate

7、giesandevaluationmethodsshouldbeintroducedintoclassdistributionimbalanceddatasetlearningproblems，namely,rareclassclassification．Usingprecision，recallandtheirtradeoffF-valueascriterionstoevaluateperformanceofaclassifierforrareclassclassificationisreasonableandavailable，whichisadopted

8、byresearchersofimba