基于云模型与决策树的入侵检测方法1
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第 !" 卷#第 ! 期 #
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计 算 机 工 程
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$%&' 年 ! 月
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!安全技术!
文章编号" !"""#$%&'#&"!($"%#"!% & #"N * * * 文献标志码" +* * * 中 图 分 类 号 " ,-$(!
基金项目"山西省自然科学基金!$%&,%& 9%&&%!$ " #
作者简介"郭#慧!&')%$" %女%讲 师 '硕 士 %主研方向为网络安全'人工智能&刘忠宝%副 教 授 '博 士 &柳#欣%副教授'硕 士 #
收稿日期"$%&)2%(2*& # # 修 回 日 期 "$%&) 2%' 2$, # # /#0123"/)"O04)0)%+&,*$5" '
基于云模型与决策树的入侵检测方法
郭#慧
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!刘忠宝
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!柳#欣
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!&$山西大学商务学院 信息学院%太原 %*%%*&& $$中北大学 软件学院%太原 %*%%"&"
摘#要" 针对入侵检测系统中传统决策 树 分 类 算 法 仅 能 处 理 离 散 化 数 据 的 情 况%提出 一 种 改 进 的 入 侵 检 测 方 法#
通过云模型对数据集连续属性进行离散化%利用 遗 传 算 法 引 入 加 权 选 择 概 率 函 数%使 得 决 策 树 分 类 算 法 能 检 测 出
9"@'E$P'7$E';EJ攻击# T99&7;'' 数据集上的实验结果表明%与基于 贝叶斯'支 持 向 量 机 与云模型 离 散 化 的
检测方法相比%该方法具有更好的入侵检测与分类性能#
关键词" 云模型&决策树&离散化&遗传算法&入侵检测&连续属性
开放科学! 资源服务" 标志码! 8@<9" "
中文引用格式 "郭慧%刘忠宝%柳欣$基于云模型与决策树的入侵检测方法( 6) $计算机工程%$%&'%!" !!" *&!$2&!($
英文引用格式 "F78 ?)0% P<7 B4"./M3"% P<7 G0.$<.*,) I0". C+*+5*0". '+*4"C M3I+C ". 5#")C '"C+#3.C C+50I0".
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"*概述
计算机网络 是 信 息 传 输' 交 换 和 资 源 共 享 的 虚
拟平台# 网络安全是其重 要的研究领域
(&)
# 入侵检
测系统! <.*,)I0". 9+*+5*0". @AI*+'%<9@" 能保护自动
化入侵检测过 程 的 系 统 免 受 各 种 攻 击 威 胁%保 证 其
机密性'完整性和可用性# 由于网络 流 量的特殊性%
因此在 <9@上下文中分析网络流量和机器学 习是一
项具有挑战性的任 务# <9@处理 的 数据 集具 有多 层
次
! 不 同 类 型 的 攻 击 " ' 多 功 能 ! 多 个 网 络 流 量 属
性" '高度不平衡! 许多网络流量正常%但极少有罕见
攻击实例" 的 特 点# <9@的核 心 算 法 是 对 入 侵 数 据
进行分类# 决策树分类算法不仅具有良 好 的 分类效
果%还结合了决策树的决策规则 简单'便于 理 解的特
点
# 然而%该算法通常会生成结构 复 杂 的决策树%而
且只能处理离散化的数据# 在实际生活中 存 在 大量
的连续属性数 据%数 据 集 的 连 续 属 性 离 散 化 成 为 分
类挖掘的一个前置处理过程# 针对以上决 策 树 分类
算法中存在的 问 题%本 文 在 分 析 与 比 较 各 种 连 续 属
性离散化方法 的 基 础 上%引 入 基 于 云 模 型 的 连 续 属
性离散化方法%解 决 传 统 决 策 树 分 类 算 法 不 能 处 理
连续属性的 问 题# 另 外%根 据 遗 传 算 法 具 有 全 局 优
先搜索的特点%将遗传算法运用 到决策树算法 中%对
决策树分类算法进行优化#
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