基于分布式学习的大规模网络入侵检测算法

• 作者: 余雪岗 刘衍珩 王健 田大新
• 来源期刊: 软件学报
• 学科: 工学
• 关键词: 入侵检测系统 网络行为 神经网络 分布式学习
• 年，卷（期）: 2008,（4）
• 所属期刊栏目: 计算机网络与信息安全
• 页码范围: 993-1003
• 页数: 11页
• 分类号: TP393
• 字数: 9395字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1001.2008.00993

摘要

计算机网络的高速发展,使处理器的速度明显低于骨干网的传输速度,这使得传统的入侵检测方法无法应用于大规模网络的检测.目前,解决这一问题的有效办法是将海量数据分割成小块数据,由分布的处理节点并行处理.这种分布式并行处理的难点是分割机制,为了不破坏数据的完整性,只有采用复杂的分割算法,这同时也使分割模块成为检测系统新的瓶颈.为了克服这个问题,提出了分布式神经网络学习算法,并将其用于大规模网络入侵检测.该算法的优点是,大数据集可被随机分割后分发给独立的神经网络进行并行学习,在降低分割算法复杂度的同时,保证学习结果的完整性.对该算法的测试实验首先采用基准测试数据circle-in-the-square测试了其学习能力,并与ARTMAP(adaptive resonance theory supervised predictive mapping)和BP(back propagation)神经网络进行了比较;然后采用标准的入侵检测测试数据集KDD'99 Data Set测试了其对大规模入侵的检测性能.通过与其他方法在相同数据集上的测试结果的比较表明,分布式学习算法同样具有较高的检测效率和较低的误报率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	田大新	吉林大学计算机科学与技术学院	15	284	8.0	15.0
5	刘衍珩	吉林大学计算机科学与技术学院	99	816	14.0	25.0
9	余雪岗	吉林大学计算机科学与技术学院	15	154	5.0	12.0