机器学习与网络取证在入侵检测中的应用

### 机器学习与网络取证在入侵检测中的应用 在当今数字化时代，网络安全至关重要，入侵检测和网络取证成为保障网络安全的关键技术。本文将深入探讨机器学习在入侵检测中的应用，以及网络取证的相关方法和技术。 #### 机器学习在入侵检测中的应用 ##### 特征选择方法 在入侵检测中，特征选择是提高检测效率和准确性的重要步骤。使用CfsSubsetEval对NSL - KDD 20%的训练数据集进行特征选择，该数据集最初有41个属性。WrapperSubsetEval通过特定算法识别不同的分类器，并推荐相关属性。经过特征选择，将所选特征合并，得到一个新的包含25个属性的数据集。这一操作使NSL - KDD数据集的属性数量从41个减少到25个，旨在生成一个能支持高效分类操作的数据集。 另一种特征选择方法是根据协议类型进行选择。该方法依据协议类型数据进行特征选择，因为协议数据是确定计算机网络中数据流量内容的关键特征。它使用根据协议类型创建的子数据集，将NSL - KDD 20%的训练数据集按协议类型划分子集后再进行特征选择。通过分析分层系统中的流量信息，可以判断流量是来自普通用户还是攻击，利用适用于所有攻击类型的高性能算法检测危险流量。 ##### 评估标准 使用复杂度矩阵中的值来计算评估标准，具体如下： | 评估指标 | 含义 | | --- | --- | | TP (True - Positive) | 数据集中属于入侵类且被正确预测为入侵类的数据样本数量 | | TN (True - Negative) | 数据集中属于正常类且被正确预测为正常类的数据样本数量 | | FN (False - Negative) | 数据集中属于入侵类但被错误预测为正常类的数据样本数量 | | FP (False - Positive) | 数据集中属于正常类但被错误预测为入侵类的数据样本数量 | 根据混淆矩阵，这些值用于计算以下评估标准： - 准确率（Accuracy） - 真正率（True - Positive Rate） - 假正率（False - Positive Rate） - F - 度量（F - Measure） - 马修斯相关系数（Matthews Correlation Coefficients） - 检测率（Detection Rate） - 时间（Time） ##### 结果分析 研究表明，使用所提出的特征选择方法，数据集的特征数量减少了约一半，并且在测试中使用这些数据集获得了非常有效的结果。使用NSL - KDD 20%的训练数据集进行训练和测试操作。在特征收集过程之后，进行测试以确定最适合攻击类型的机器学习技术以及要部署的程序。通过多种测试评估了所建议系统的性能，如准确率、检测率、真正率、假正率、F - 度量、马修斯相关系数和时间。在R2L攻击类型中，检测率（DR）和真正率（TPR）标准下获得的值分别为0.94和0.91。与文献中的其他研究相比，在所有攻击类型中获得的检测率和真正率标准值都非常高。在F - 度量和马修斯相关系数标准中，R2L攻击类型的最低值为0.92。不同攻击类型的运行时间比较显示，U2R攻击类型的处理时间相对较低，而R2L攻击类型由于使用了堆积架构，计算时间比其他攻击类别更长。观察结果表明，k - NN分类器表现优于其他分类器，在特征选择方法中，IGR特征选择技术优于其他方法，CFS方法也有较好表现。 ```mermaid graph LR A[NSL - KDD 20%训练数据集] --> B[特征选择] B --> C[新数据集（25个属性）] C --> D[训练和测试] D --> E[评估指标计算] E --> F[结果分析] ``` #### 网络取证 ##### 网络取证概述 网络取证与数字取证相关，通过分析网络流量来收集信息、获取法律证据、进行网络根本原因分析和审查恶意软件行为。数字取证和事件响应（DFIR）与计算机应急响应团队（CERT）或计算机安全事件响应团队（CSIRT）共同应对网络犯罪和类似紧急情况。网络取证的目的是防止黑客攻击网络，通过分析收集黑客和攻击者的行为信息。大多数严重攻击，如高级包工具攻击、勒索软件攻击、间谍活动等，通常从一次未经授权的网络访问开始，然后演变成攻击者的长期项目。网络中的信息在设备之间流动时会经过各种网络和互联网络设备，网络取证的目标是识别和调查这些不同的痕迹。 ##### 网络取证方法 网络取证需要遵循一个方法论框架，包括以下七个步骤： 1.