非平衡技术在高速网络入侵检测中的应用

• 作者: 穆晓芳 赵月爱 陈俊杰
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 高速网络 入侵检测 非平衡数据 少数样本合成过采样技术 集成学习 AdaBoost算法 随机森林算法
• 年，卷（期）: 2009,（7）
• 所属期刊栏目: 信息安全
• 页码范围: 1806-1808,1812
• 页数: 4页
• 分类号: TP393.08
• 字数: 3489字
• 语种: 中文

摘要

针对现有的高速网络入侵检测系统丢包率高、检测速度慢以及检测算法对不同类型攻击检测的非平衡性等问题,提出了采用两阶段的负载均衡策略的检测模型.在线检测阶段对网络数据包按协议类型进行分流的检测,离线建模阶段对不同协议类型的数据进行学习建模,供在线部分检测.在讨论非平衡数据处理的各种采样技术基础上,采用改进后的过抽样少数样本合成过采样技术(SMOTE)对网络数据进行预处理,采用AdaBoost、随机森林算法等进行分类.另外对特征选取等方面进行了实验,结果表明SMOTE过抽样可提高各少数类的检测,随机森林算法分类效果好而且建模所用的时间稳定.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈俊杰	太原理工大学计算机与软件学院	220	1728	20.0	30.0
2	穆晓芳	太原师范学院计算机系	22	19	3.0	3.0
3	赵月爱	太原理工大学计算机与软件学院	30	77	4.0	7.0