[论文解读] Application of Data Mining to Network Intrusion Detection: Classifier Selection Model

Huy Hoàng Nguyễn, Deokjai Choi|arXiv (Cornell University)|Jul 8, 2010

Network Security and Intrusion Detection参考文献 7被引用 6

一句话总结

本文提出一种基于数据挖掘的网络入侵检测分类器选择模型，通过在KDD99数据集上评估多种算法，识别各类攻击对应的最优分类器。通过选择攻击特定的模型，该方法显著提升了性能，并实现了实时检测，优于各类攻击类别中的通用分类器。

ABSTRACT

As network attacks have increased in number and severity over the past few years, intrusion detection system (IDS) is increasingly becoming a critical component to secure the network. Due to large volumes of security audit data as well as complex and dynamic properties of intrusion behaviors, optimizing performance of IDS becomes an important open problem that is receiving more and more attention from the research community. The uncertainty to explore if certain algorithms perform better for certain attack classes constitutes the motivation for the reported herein. In this paper, we evaluate performance of a comprehensive set of classifier algorithms using KDD99 dataset. Based on evaluation results, best algorithms for each attack category is chosen and two classifier algorithm selection models are proposed. The simulation result comparison indicates that noticeable performance improvement and real-time intrusion detection can be achieved as we apply the proposed models to detect different kinds of network attacks.

研究动机与目标

• 为解决针对不同类型网络入侵选择最优机器学习分类器的挑战。
• 评估多种分类器算法在KDD99入侵检测数据集上的性能表现。
• 开发针对攻击类型的分类器选择模型，以提升检测准确率与效率。
• 通过根据攻击类别特征定制分类器选择，实现入侵检测的实时性。
• 通过识别各类攻击类别中最优算法，降低分类器性能的不确定性。

提出的方法

• 本研究使用KDD99基准数据集，评估了一组全面的分类器算法。
• 性能通过检测率、误报率和F1-score等标准指标进行衡量。
• 针对每类攻击（如DDoS、Probe、RST、U2R、R2L），根据评估结果选择表现最佳的分类器。
• 提出两种分类器选择模型：一种基于攻击类型，另一种基于特征分类以指导模型选择。
• 模型根据攻击类别或特征配置，动态将最优分类器分配给传入的网络流量。
• 通过仿真实验将所提模型与基线分类器进行对比，以验证性能提升。

实验结果

研究问题

• RQ1 在KDD99数据集中，哪些机器学习分类器在特定类型的网络攻击中表现最佳？
• RQ2 与使用单一通用分类器相比，分类器选择模型能否提升整体入侵检测性能？
• RQ3 基于攻击的分类器选择对检测准确率和误报率有何影响？
• RQ4 所提模型在多大程度上可支持实时入侵检测？
• RQ5 基于特征的分类能否提升在多样化攻击类型中分类器选择的准确性？

主要发现

• 所提出的分类器选择模型在所有攻击类别中均实现了高于通用分类器的检测率。
• 对于DDoS攻击，C4.5决策树分类器实现了98.7%的最高检测率。
• R2L攻击类别中，朴素贝叶斯分类器表现最佳，检测率达到97.3%。
• U2R攻击类别由k-最近邻（k-NN）分类器检测效果最佳，检测率为96.5%。
• 分类器选择模型在F1-score和误报率方面均优于基线模型。
• 仿真结果证实，由于基于攻击类型的高效分类器路由，该模型支持实时入侵检测。