基于改進自組織特征映射的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測

錢景輝 成 偉 李榮雨

(南京工業(yè)大學(xué)電子與信息工程學(xué)院,江蘇 南京 211816)

基于改進自組織特征映射的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測

錢景輝 成 偉 李榮雨

(南京工業(yè)大學(xué)電子與信息工程學(xué)院,江蘇 南京 211816)

針對如何提高網(wǎng)絡(luò)入侵檢測率并進行正確分類的問題，提出了一種改進的自組織特征映射(SOM)網(wǎng)絡(luò)算法。該算法通過對競爭機制的自適應(yīng)調(diào)整來減少過度學(xué)習(xí)，并采用灰關(guān)系分析的動態(tài)權(quán)值機制降低鄰域神經(jīng)元中雜質(zhì)的影響。KDDCUP99數(shù)據(jù)集的試驗結(jié)果表明該方法具有更高的準(zhǔn)確率。

自組織特征映射 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 自適應(yīng)競爭機制 灰關(guān)系 入侵檢測

0 引言

隨著信息技術(shù)的發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)安全問題越來越受到人們的關(guān)注。傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)安全防范主要是使用控制技術(shù)和防火墻來抵御網(wǎng)絡(luò)入侵。盡管這些被動的防御技術(shù)在內(nèi)網(wǎng)和外網(wǎng)之間提供了一定的安全保障，但它們無法有效解決內(nèi)部用戶濫用權(quán)力、自身存在的設(shè)計缺陷等問題。入侵檢測作為一種主動防御技術(shù)，它根據(jù)網(wǎng)絡(luò)或者計算機系統(tǒng)中所采集的特征信息的分析，判斷是否存在非法行為，不僅可以應(yīng)付外來的入侵，也可以檢測出內(nèi)部的攻擊行為。

目前，常見的入侵檢測方式有專家系統(tǒng)、統(tǒng)計分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和計算機免疫學(xué)這四種方法。本文的入侵檢測采用的是有監(jiān)督的自組織特征映射(self-organizing map，SOM)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對傳統(tǒng)“勝者全得”的競爭機制進行了自適應(yīng)調(diào)整，防止由于某一類樣本過多導(dǎo)致的過度學(xué)習(xí)現(xiàn)象[1]。同時，采用灰關(guān)系系數(shù)來動態(tài)更新權(quán)值的方法[2]，進一步去除鄰域中的雜質(zhì)，提高網(wǎng)絡(luò)的精確度。

1 自組織特征映射網(wǎng)絡(luò)

1.1 SOM網(wǎng)絡(luò)基本結(jié)構(gòu)

自組織特征映射網(wǎng)絡(luò)[3-4]是芬蘭赫爾辛基大學(xué)教授Teuvo Kohoen提出的一種通過自組織特征映射調(diào)整權(quán)值，從而收斂于一種表示形態(tài)的自組織競爭神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，又稱為Kohoen網(wǎng)絡(luò)。該網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)通常為包含輸入層和競爭層兩層的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在有監(jiān)督的學(xué)習(xí)中，還會額外包含一個輸出層。其中輸入層的神經(jīng)元個數(shù)與輸入樣本的維數(shù)N一致，競爭層則包含有M個神經(jīng)元，這些神經(jīng)元往往位于二維矩陣或者六邊形網(wǎng)格中[5-6]。有監(jiān)督的SOM網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 有監(jiān)督的SOM網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)

競爭層中的每個神經(jīng)元都與輸入層的神經(jīng)元相連，連接權(quán)值的維數(shù)都與輸入層神經(jīng)元數(shù)量相同，即權(quán)值wi=(wi1,wi2,…,win) (i=1,2,3,…,m)。初始化的連接權(quán)值往往是根據(jù)權(quán)值范圍隨機賦予的。當(dāng)進行學(xué)習(xí)時，首先需要計算輸入向量X=(x1,x2,…,xN)與競爭層神經(jīng)元之i間的歐氏距離di，它可以表示為：

(1)

SOM網(wǎng)絡(luò)采用“勝者全得”的競爭機制，即根據(jù)與輸入向量歐式距離最小的神經(jīng)元來調(diào)整權(quán)值。該神經(jīng)元被稱為獲勝神經(jīng)元c，它可以表示為：

(2)

獲勝神經(jīng)元和周圍的鄰域神經(jīng)元的權(quán)值更新公式如下所示：

(3)

式中：t為學(xué)習(xí)的迭代次數(shù)；hc,i為鄰域函數(shù)，用來獲得獲勝神經(jīng)周圍的節(jié)點。

本文采用的鄰域函數(shù)是高斯函數(shù)，表示為：

(4)

式中：||ri-rc||為網(wǎng)格中節(jié)點c和節(jié)點i的距離；α為學(xué)習(xí)率；σ為對應(yīng)鄰域函數(shù)的半徑。

a和σ這兩個參數(shù)隨著時間而減少，一般采用以下公式：

(5)

(6)

從式(4)可以看出，作為選擇鄰域節(jié)點的鄰域函數(shù)hc,i是一個遞減函數(shù)，它隨著迭代次數(shù)的增加而不斷降低鄰域范圍。事實上，傳統(tǒng)SOM網(wǎng)絡(luò)在每個訓(xùn)練周期中，學(xué)習(xí)率和鄰域半徑都是相同的，它取決于迭代的次數(shù)，而不是訓(xùn)練的誤差。這樣的機制使得樣本集中占比例較大的主成分樣本在訓(xùn)練過程中不斷被訓(xùn)練，而占比例較小的次成分樣本由于學(xué)習(xí)率和鄰域半徑與前者一樣，訓(xùn)練次數(shù)遠(yuǎn)低于前者，從而沒有得到充分的訓(xùn)練。再加上勝者全得的機制，使得競爭層中更多的神經(jīng)元學(xué)習(xí)主成分樣本的特征。這樣的學(xué)習(xí)通常會存在冗余，并導(dǎo)致算法的惡化，甚至產(chǎn)生過擬合的現(xiàn)象。對此不少學(xué)者進行了探討，他們希望通過對SOM的參數(shù)的調(diào)整來降低這種情況帶來的弊端。

常用的改進方法是通過增加神經(jīng)元的數(shù)量使從非主成分樣本中獲取特征的質(zhì)量得到提高。但是，這樣的方法也會減少有效的特征，因而獲得更多冗余的特征。同時更多的迭代也會進一步惡化SOM的性能。除此以外，一些學(xué)者認(rèn)為固定的網(wǎng)格劃分難以正確地表達(dá)輸出空間的分界面，提出更新權(quán)值的同時還應(yīng)該更新輸出空間坐標(biāo)的觀點，例如DSOM網(wǎng)絡(luò)和AC網(wǎng)絡(luò)。這種方法無疑給SOM網(wǎng)絡(luò)增加了大量的計算量，當(dāng)發(fā)生待更新的權(quán)值位于兩個聚類中間時，學(xué)習(xí)就會變得很不穩(wěn)定。

針對主成分過度學(xué)習(xí)、次成分學(xué)習(xí)不足的情況，Chen L P等人[1]提出了一種改進的競爭機制，針對每個神經(jīng)元的特征，采用不同的學(xué)習(xí)率和權(quán)值更新方法，從而減少主成分的學(xué)習(xí)，加強次成分的學(xué)習(xí)。本文根據(jù)這一思想，在SOM網(wǎng)絡(luò)中加入了自適應(yīng)競爭機制和動態(tài)權(quán)值更新機制，對傳統(tǒng)的SOM進行了改進。

1.2 自適應(yīng)競爭機制

(7)

(8)

從式(7)～式(8)可以看出，通過競爭獲勝的神經(jīng)元的學(xué)習(xí)率和鄰域半徑在同一個訓(xùn)練周期中是不同的，這個取決于它與學(xué)習(xí)樣本間的距離。當(dāng)輸入向量與權(quán)值接近時，σc(t)≈σ(t)(1+ε)-1，αc(t)≈α(t)(1+ε)-1，此時Xj的學(xué)習(xí)就變?nèi)趿耍环粗绻斎胂蛄颗c權(quán)值相差很大，那么σc(t)≈σ(t)，αc(t)≈α(t)，此時Xj的學(xué)習(xí)就會正常。這樣使得整個競爭過程不同于過去的“勝者全得”原則，而是根據(jù)自身的情況，自適應(yīng)地獲得不同的資源。在某種情況下，次成分的一個周期的學(xué)習(xí)將會超過主成分多個周期的學(xué)習(xí)量，從而得到更多的學(xué)習(xí)。

相比較傳統(tǒng)SOM網(wǎng)絡(luò)而言，次成分被給予了更多的機會與主成分競爭，使得它們可以被更好地分類。主成分經(jīng)過多次訓(xùn)練之后，學(xué)習(xí)被進一步弱化，避免了過度學(xué)習(xí)造成的冗余。ε為弱化學(xué)習(xí)參數(shù)，通過對它的調(diào)整，可以有效控制弱化學(xué)習(xí)的程度。本文選取了一個擁有13組二維數(shù)據(jù)的樣本集，每個樣本表示成(xi,yi)的形式，采用傳統(tǒng)SOM網(wǎng)絡(luò)和改進SOM網(wǎng)絡(luò)進行學(xué)習(xí)，競爭行為效果對比圖如圖2所示。

圖2(a)表示訓(xùn)練樣本分布圖，從圖中可以看出，第七個訓(xùn)練樣本點與其他點之間存在一個較大的距離。圖2(b)表示傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練效果圖，顯示了這些點通過傳統(tǒng)SOM訓(xùn)練的一個可能的分布情況。在圖2(b)中，中間的點是最接近第七個訓(xùn)練樣本的點，但是由于主成分的過度學(xué)習(xí)，使得它得不到充分訓(xùn)練。圖2(c)顯示了一個改進SOM網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練中間過程，對于本算法，當(dāng)訓(xùn)練第七點的向量時，因為存在較大的訓(xùn)練誤差，學(xué)習(xí)將會正常，而其他點的學(xué)習(xí)就會降低。圖2(d)顯示了一個改進SOM網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練結(jié)果，從圖2(d)可以看出，最大距離或者訓(xùn)練誤差都小于傳統(tǒng)的SOM。

圖2 傳統(tǒng)SOM與改進SOM訓(xùn)練效果對比圖

1.3 基于灰關(guān)系分析的動態(tài)權(quán)值

在SOM網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)過程中，通過競爭獲勝的節(jié)點來調(diào)整鄰域節(jié)點的權(quán)值，以加強聚類效果。鄰域節(jié)點的選擇，一般是根據(jù)獲勝節(jié)點周圍六邊形區(qū)域或者高斯函數(shù)獲得，而權(quán)值更新的依據(jù)僅僅是學(xué)習(xí)率和輸入模式。這些方法將輸入的向量與待更新的單個神經(jīng)元孤立看待，忽略了與其他共同參與競爭的神經(jīng)元的關(guān)系。這種關(guān)系可以使用部分關(guān)系明確、部分關(guān)系不明確的灰關(guān)系來表示。

灰色系統(tǒng)理論是一種以灰色朦朧集論為基礎(chǔ)、灰色關(guān)聯(lián)為依托的理論體系[7]。其中灰關(guān)系分析可以通過定量的描述系統(tǒng)之間的因素，發(fā)現(xiàn)它們之間的關(guān)聯(lián)性。將輸入的向量X作為參考模式，權(quán)值Wi(i=1,2,…,n)作為比較模式，則它們之間的灰關(guān)系系數(shù)可以表示為：

(9)

其中，λ(0<λ<1)為判別系數(shù)，并且有:

(10)

(11)

Δij=||xj-wij||

(12)

灰關(guān)系系數(shù)ξij表示的是輸入向量和權(quán)值在不同維數(shù)上的關(guān)聯(lián)度。當(dāng)Δij→Δmin時，ξij→1，說明此時的Wij相比較于其他神經(jīng)元的權(quán)值而言，與Xj的關(guān)聯(lián)度較強；反之，則說明關(guān)聯(lián)度較弱。通過這種關(guān)聯(lián)度，可以區(qū)分出鄰域中與本次輸入關(guān)系較小的神經(jīng)元。在傳統(tǒng)SOM中，鄰域中的各個神經(jīng)元僅根據(jù)與輸入向量的歐式距離來更新權(quán)值，而沒有考慮各個神經(jīng)元之間的關(guān)聯(lián)度。所以，在進行權(quán)值更新時引入灰關(guān)系系數(shù)ξij，根據(jù)與其他競爭神經(jīng)元的關(guān)系，對權(quán)值進行動態(tài)修改，公式如下所示：

Δwij=α(t)×F(ξij)×[xj-wij(t)]

(13)

根據(jù)上式可以看出，輸入向量與權(quán)值關(guān)聯(lián)度小的神經(jīng)元的更新權(quán)值將被降低，從而減少了成員中那些雜質(zhì)的影響，提高了網(wǎng)絡(luò)的聚類效果。

2 網(wǎng)絡(luò)入侵檢測試驗及分析

本文選用的試驗樣本是KDDCUP99數(shù)據(jù)集，它來自于美國林肯實驗室進行的一項入侵檢測評估項目。一條樣本數(shù)據(jù)代表一次網(wǎng)絡(luò)連接，表示成某個時間段內(nèi)的TCP數(shù)據(jù)包序列的形式。該序列一共有41個特征值，分為3大類：TCP基本特征(如連續(xù)持續(xù)時間、協(xié)議類型等)、內(nèi)容特征(如訪問控制文件次數(shù)、文件創(chuàng)建次數(shù)等)、流量特征(如單位時間內(nèi)與相同主機連接數(shù)、連接中SYN錯誤數(shù)量等)[8-9]。同時，對訪問數(shù)據(jù)依次進行標(biāo)記，判斷是否屬于網(wǎng)絡(luò)入侵行為。

樣本中入侵行為的數(shù)據(jù)一共有4大類[10]，分別是：拒絕服務(wù)攻擊(denial of service，DOS)，指的是用戶使用非法的手段占用了大量共享資源的行為；遠(yuǎn)程主機未授權(quán)訪問(remote to user，R2U)，指的是沒有賬號的用戶通過攻擊主機安全缺陷，獲得當(dāng)?shù)卦L問權(quán)限的行為；本地未授權(quán)用戶特權(quán)訪問 (user to root，U2R)，指的是本地用戶利用系統(tǒng)漏洞獲得高級權(quán)限的行為；端口監(jiān)視或掃描(probing)，指的是對服務(wù)器或者網(wǎng)絡(luò)進行掃描以獲取安全漏洞的行為。同時，這4大類又可以細(xì)分為24小類。本文選取的學(xué)習(xí)樣本中正常訪問數(shù)據(jù)占37.5%，probing和DOS攻擊各占25%，U2R占10%，R2U占2.5%，并使用Matlab作為仿真平臺，具體試驗流程框圖如圖3所示。

圖3 試驗流程框圖

在定義階段，首先需要對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理。由于存在大量的特征值，每個特征值的度量也不同，這種差異會對檢測結(jié)果造成影響，所以需要進行歸一化處理，公式如下：

(14)

式中：xnew為歸一后的數(shù)據(jù)；x為其原始值；Xmax、Xmin為該類數(shù)據(jù)中的最大值和最小值。

然后再將網(wǎng)絡(luò)進行初始化，輸入層為41個神經(jīng)元，競爭層為42個神經(jīng)元，輸出層為5個神經(jīng)元，同時對這些神經(jīng)元的連接權(quán)值采用隨機數(shù)進行賦值。在競爭階段，分別計算各個神經(jīng)元權(quán)值與輸入的距離，競爭出獲勝神經(jīng)元，然后進入學(xué)習(xí)階段獲取自適應(yīng)的學(xué)習(xí)率和鄰域半徑，同時計算各個鄰域神經(jīng)元與輸入的灰度關(guān)系系數(shù)，動態(tài)調(diào)整獲勝神經(jīng)元和鄰域神經(jīng)元的權(quán)值。當(dāng)訓(xùn)練結(jié)束時，形成最終的SOM網(wǎng)絡(luò)，再將測試數(shù)據(jù)輸入，就可以得到分類結(jié)果。

為了評估試驗結(jié)果，使用分類率、檢測率和誤報率作為評估的標(biāo)準(zhǔn)。正確分類率指的是正確分5類數(shù)量在總體樣本中的比例，檢測率是指發(fā)現(xiàn)的攻擊總數(shù)在攻擊樣本總數(shù)中的比例，誤報率是指誤判的正確樣本總數(shù)在樣本總數(shù)中的比例。同時為了驗證試驗的有效性，將改進SOM網(wǎng)絡(luò)與傳統(tǒng)SOM網(wǎng)絡(luò)進行比較，試驗結(jié)果如表1所示。

表1 實驗結(jié)果對比表

通過試驗對比可以發(fā)現(xiàn)，改進SOM網(wǎng)絡(luò)在分類率和檢測率方面都要優(yōu)于傳統(tǒng)的SOM網(wǎng)絡(luò)，盡管誤報率有所提升，但還屬于可以接受的范圍。

3 結(jié)束語

在SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，改變傳統(tǒng)單個周期內(nèi)固定學(xué)習(xí)率和鄰域半徑的方法，引入自適應(yīng)的機制，可以有效減少主成分的冗余學(xué)習(xí)。同時，使用灰關(guān)系來分析輸入模式與權(quán)值的關(guān)聯(lián)度，進行動態(tài)權(quán)值的調(diào)整，從而有利于去除雜質(zhì)和提高聚類的性能。在今后的工作中，將使用非固定的神經(jīng)元數(shù)量，并引入非對稱鄰域的機制來進行進一步的研究。

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Network Intrusion Detection Based on the Improved SOM Algorithm

For enhancing network intrusion detection rate and implementing correct classification, the improved self-organizing map (SOM) algorithm is proposed. With this algorithm, excessive learning is decreased through adaptive adjustment of competitive mechanism, and the influence of impurities in neighborhood neurons is reduced by dynamic weights mechanism of grey relation analysis. The result of test based on KDDCUP99 data set shows that this method features higher accuracy.

Self-organizing map (SOM) Neural network Adaptive competitive mechanism Grey relation Intrusion detection

江蘇省高校自然科學(xué)基金資助項目(編號：12KJB510007)。

錢景輝(1978-)，男，2003年畢業(yè)于新加坡國立大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)專業(yè)，獲碩士學(xué)位，講師；主要從事計算機控制與智能算法等方面的研究。

TP393

A

10.16086/j.cnki.issn1000-0380.201510017

修改稿收到日期：2014-11-02。