近年來(lái),信息技術(shù)應(yīng)用的廣泛和深入導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)安全問(wèn)題日益突出。軟件定義網(wǎng)絡(luò)(Software Defined Network,SDN)的興起推動(dòng)了網(wǎng)絡(luò)信息安全的發(fā)展�，F(xiàn)有入侵檢測(cè)系統(tǒng)和設(shè)備大多獨(dú)立部署,難以協(xié)同;此外,它們都基于特征匹配和模式比較進(jìn)行檢測(cè),難以智能地識(shí)別未知攻擊。人工智能(Artificial Intelligence,AI)技術(shù)的引入克服了傳統(tǒng)入侵檢測(cè)的弊端和局限。本論文在軟件定義網(wǎng)絡(luò)的環(huán)境下,對(duì)基于人工智能算法的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)的體系架構(gòu)和技術(shù)手段展開(kāi)研究。本文首先闡述了入侵檢測(cè)(Intrusion detection)的概念和模型,著重介紹了入侵檢測(cè)的分類(lèi)和常見(jiàn)技術(shù),同時(shí)對(duì)本研究中實(shí)驗(yàn)所用數(shù)據(jù)集和仿真的評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行了說(shuō)明。論文基于SDN技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)安全上應(yīng)用的優(yōu)勢(shì),以入侵檢測(cè)為目標(biāo),提出SDN中基于機(jī)器學(xué)習(xí)的智能入侵檢測(cè)系統(tǒng)。在系統(tǒng)的智能層,利用隨機(jī)森林算法(Random Forest,RF)進(jìn)行典型特征的選擇,利用k-means++和Adaboost的組合算法進(jìn)行基于流分類(lèi)的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)。通過(guò)與已有系統(tǒng)進(jìn)行對(duì)比,驗(yàn)證了本入侵檢測(cè)系統(tǒng)檢測(cè)的有效性和性能的優(yōu)化性。論文還提出了基于改進(jìn)AI算法的two-stage入侵檢測(cè)技術(shù),在特征選擇和流分類(lèi)兩個(gè)關(guān)鍵步驟,分別改進(jìn)蝙蝠算法(Bat Algorithm,BA)和隨機(jī)森林算法�；诠_(kāi)數(shù)據(jù)集對(duì)改進(jìn)算法及其組合進(jìn)行訓(xùn)練和仿真,并和原始算法以及現(xiàn)有機(jī)器學(xué)習(xí)算法組合進(jìn)行對(duì)比:改進(jìn)算法能夠更有效地選擇優(yōu)化特征子集,增強(qiáng)了流分類(lèi)的能力,提升了對(duì)不同類(lèi)別攻擊的檢測(cè)精度。
【學(xué)位單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類(lèi)】：TP18;TP393.08
【部分圖文】：

程北向接口，控制平面可在邏輯上完成對(duì)網(wǎng)絡(luò)資源的統(tǒng)一管理和調(diào)度，進(jìn)行優(yōu)化??決策和區(qū)分化服務(wù)這使得整個(gè)網(wǎng)絡(luò)具有高度的靈活性和開(kāi)放性，為多樣化的??創(chuàng)新業(yè)務(wù)提供必要支持。圖３．１中展示了?ＳＤＮ的主要架構(gòu)。??ＡＰＰＬＩＣＡＴＩＯＮ?ＬＡＹＥＲ?１??Ｂｕｓｉｎｅｓｓ?Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ??Ｔａｐｉ?哀ａｐｉ?Ｌａｐｉ??ＣＯＮＴＲＯＬ?ＬＡＹＥＲ??Ｎｅｔｗｏｒｋ?Ｓｅｒｖｉｃｅｓ??Ｊ?Ｃｏｎｔｒｏｌ?Ｄａｔａ?Ｐｌａｎｅ?ｉｎｔｅｒｆａｃｅ??（ｅ．ｇ．，?ＯｐｅｎＦｌｏｗ）??圖３．１?ＳＤＮ體系架構(gòu)??１６??

推演入侵檢測(cè)的機(jī)制和工作流程。??３．２．１概述和優(yōu)點(diǎn)??如圖３．２所示是我們提出的ＳＤＮ中基于機(jī)器學(xué)習(xí)的智能入侵檢測(cè)系統(tǒng)。系統(tǒng)??分為數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)層、管理控制層和數(shù)據(jù)智能層共三層。其中數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)層由Ｏｐｅｎ?Ｆｌｏｗ??交換機(jī)（ＯｐｅｎＦｌｏｗｓｗｉｔｃｈｅｓ，ＯＦｓ）組成，負(fù)責(zé)網(wǎng)絡(luò)流量的監(jiān)控和獲取。它們可以??采集并上傳給控制中心指定流量，進(jìn)行流統(tǒng)計(jì)，也可以根據(jù)管理控制層的指令阻??斷惡意流。管理控制層是系統(tǒng)的核心，可以根據(jù)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)層上傳的流信息，識(shí)別??可疑流量，進(jìn)行異常檢測(cè)。它也可以根據(jù)數(shù)據(jù)智能層的分析結(jié)果生成策略，并控??制轉(zhuǎn)發(fā)層的動(dòng)作。數(shù)據(jù)智能層通過(guò)與大數(shù)據(jù)中心的交互，基于人工智能算法實(shí)現(xiàn)??自適應(yīng)的特征選取和流分類(lèi)，識(shí)別出入侵行為，將識(shí)別結(jié)果通知管理控制層。??本架構(gòu)吸取了?ＳＤＮ技術(shù)的諸多思想和優(yōu)點(diǎn)，使得網(wǎng)絡(luò)安全的攻擊和防御過(guò)??程一體化、模塊化、協(xié)作化、智能化。本架構(gòu)將網(wǎng)絡(luò)入侵的問(wèn)題分析和檢測(cè)防御??的功能執(zhí)行分離

新的數(shù)據(jù)集繼續(xù)訓(xùn)練下一個(gè)基分類(lèi)器，整個(gè)過(guò)程串行進(jìn)行。具有不同“話語(yǔ)??權(quán)”的多個(gè)獨(dú)立的弱分類(lèi)器投票決定最終分類(lèi)的結(jié)果。Ａｄａｂｏｏｓｔ模型建立的簡(jiǎn)要??示意如圖３．５所示。??＂＝１｜￣￣ＩＪＸ??．??？分類(lèi)器１?—？?ｓ?＞ｖ??麵２?＿＾?Ｉ?；￣－??圖３．５?Ａｄａｂｏｏｓｔ不意圖??２６??
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本文編號(hào)：2842476