網(wǎng)絡滲透行為研究.pdf

1、網(wǎng)絡滲透攻擊的出現(xiàn)，使得網(wǎng)絡安全問題日益凸顯，為了更好地檢測網(wǎng)絡滲透攻擊，本文基于群體智能理論，從兩個不同角度提出了兩種攻擊檢測方法:第一種是基于蟻群分類規(guī)則挖掘算法的攻擊檢測方法;第二種是基于混沌蟻群分類算法的攻擊檢測方法。這兩種方法都是受螞蟻覓食過程的啟發(fā)，模擬了多個人工智能螞蟻，在攻擊數(shù)據(jù)集中進行數(shù)據(jù)挖掘。
　　第一種方法的目的是挖掘出分類規(guī)則，然后進行模式匹配，從而檢測網(wǎng)絡攻擊行為。它將分類規(guī)則的條件模擬為螞蟻覓食過程中經(jīng)

2、過的路徑，最終的目標類別就是螞蟻要尋找的食物源，整個數(shù)據(jù)集空間就是蟻群的搜索空間，并且該搜索空間是二維離散的。螞蟻從蟻巢到食物源所經(jīng)過的一條路徑就是一條分類規(guī)則，經(jīng)過不斷地搜索，蟻群能夠找到每個類別的多條分類規(guī)則。本文首先對該檢測方法進行建模、流程制定、相關函數(shù)設計，然后在攻擊數(shù)據(jù)集中進行數(shù)據(jù)挖掘。實驗結果表明，該方法能夠找到高質量的分類規(guī)則。
　　第二種方法以找到各個攻擊類別的中心為目標，然后計算新樣本與類別中心的相似性，將新樣

3、本劃分為相似度最高的類別，從而進行網(wǎng)絡攻擊檢測。這種方法充分考慮了螞蟻的自主行為和組織性行為，能夠搜索全局最優(yōu)解。該方法將整個數(shù)據(jù)集空間類比為螞蟻的搜索空間，并且該搜索空間是多維連續(xù)的。最終的類別中心被比作螞蟻要找的食物源，經(jīng)過反復地搜索，蟻群能夠找到每個類別的一個最優(yōu)中心。本文首先對該方法進行建模、流程設計、類別中心的優(yōu)化，然后在攻擊數(shù)據(jù)集中進行搜索。實驗結果表明，該方法能找到有代表性的類別中心。
　　上述兩種方法都恰當?shù)貙⑾伻?/p>

4、覓食與攻擊檢測進行類比，從兩個不同的角度進行攻擊檢測建模，將蟻群算法靈活地運用到攻擊檢測方面。實驗時運用公認的網(wǎng)絡攻擊數(shù)據(jù)集，在對數(shù)據(jù)集進行一系列的預處理后，利用以上兩種方法實施數(shù)據(jù)挖掘。找到分類規(guī)則或類別中心后，分別進行模式匹配或者相似度計算，最終得到攻擊檢測的結果。實驗時設置了一系列的評價函數(shù)，將二者的實驗結果與其他的相關算法進行對比分析。實驗結果表明，本文提出的這兩種方法能夠有效檢測網(wǎng)絡滲透攻擊，而且兩種方法對不同攻擊類型的檢測效