"网络入侵检测中的人工智能超越其他分类器的研究"

网络安全技术

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ICTExpress 7（2021）366

www.elsevier.com/locate/icte

在网络入侵检测系统中，人工智能在现实的网络数据集上超越

了所有其他机器学习分类器

CSE-CIC-IDS 2018使用云计算

V. Kanimozhi

，

普雷姆

雅各布

Sathyabama

科学技术学院

CSE

系，印度钦奈

接收日期：2020年1月8日;接收日期：2020年9月7日;接受日期：2020年12月9日

2020年12月17日网上发售

摘要

我们的首要任务是检查和检测网络攻击，是一项艰巨的任务，因为各种攻击是每天存在的数量庞大。该计划使用最新的

CSE-CIC-

IDS 2018

网络数据集检测僵尸网络攻击，加拿大网络安全机构（

CIC

）网络数据集可以在

AWS

（亚马逊网络服务）上访问。真实

的网络数据集包括所有现代和现有的攻击，如暴力攻击和密码破解，心脏出血，僵尸网络，拒绝服务（拒绝） DDoS（也称为分布

式拒绝服务），Web攻击（即易受攻击的Web应用程序攻击）以及从内部渗透网络。拟议的研究的目的是确定僵尸网络攻击的分类。

僵尸网络攻击是一种特洛伊木马恶意软件攻击，对银行和金融部门构成严重的安全威胁。由于特定的分类器可能适用于此类数据

集，关键是完成分类器的比较检查，以便在网络攻击的这种基本检测中实现最值得注意的执行。拟议的框架是将不同的分类器方

法，如KNearset Neighbor分类器，朴素贝叶斯，Adaboost与决策树，支持向量机分类器，随机森林分类器和人工智能，以区分僵尸网

络攻击的描述最近和现实的网络数据集CSE-CIC-IDS 2018。分类结果以精确精度表示对于特定的分类器。此外，所提出的框架使

用校准曲线作为分析方法中的标准方法，该方法生成可靠性图以检查各种分类器的预测概率是否经过良好校准。最后，所显示的图

形证明了人工智能技术优于所有其他分类器的程度，这些分类器生成可靠性图以检查各种分类器的预测概率是否经过良好校准

2020年韩国通信与信息科学研究所（KICS）。出版社：Elsevier B.V.这是一个开放的访问

CC BY-NC-ND

许可证下的文章（

http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/

）。

关键词：

AWS;僵尸网络;校准曲线; CSE-CIC-IDS 2018;各种机器学习分类器

介绍

IDS（入侵检测系统）可以定义为：一种编程应用

程序或硬件，用于对系统或框架进行有害移动或违反政

策。这样的移动通常被透露给主管或利用安全数据在中途

收集。入侵检测系统（IDS）有几种类型;两种主要类型是

主机入侵检测系统（ HIDS ）和网络入侵检测系统

（NIDS）[1]。

∗

通讯作者。

电子邮件地址：

kanimv@yahoo.co.in（V. Kanimozhi），

premjac@yahoo.com（T.P.Jacob）。

同行评审由韩国通信和信息科学研究所（KICS）负责

https://doi.org/10.1016/j.icte.2020.12.004

最著名的分类是NIDS（网络IDS）和HIDS（基于主机的

IDS）。屏蔽重要OS（操作系统）文件的HIDS和屏蔽网

络中传入网络流量的NIDS。另外还可以设想通过检测方

法来重新布置IDS。它们是基于签名的检测方法（感知可

怕的模式，例如恶意软件）和基于异常的检测方法（识别

与良好模型流量的偏差，这通常取决于AI（人工智能）

[2]。

NIDS可以观察到拒绝服务攻击、扫描和网络流量等恶

意活动。所有到达的包裹都由NIDS读取，并搜索任何可

疑的包裹。一旦发现威胁区域单元，支持其严重性，系统

将采取行动，如通知董事[3]。监视和分析网络流量，以

保护系统免受

2405-9595

2020韩国通信和信息科学研究所（KICS）。出版社：Elsevier B.V.这是一个开放的访问

CC BY-NC-ND许可证下的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。

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