毕业设计-基于深度学习的网络流量异常检测系统

目录

前言

课题背景和意义

实现技术思路

一、网络流量检测与深度学习

二、SDA 算法模型的网络流量异常检测方法

三、LSTM 算法模型的网络流量异常检测方法

实现效果图样例

最后

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前言

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毕业设计-基于深度学习的网络流量异常检测系统

课题背景和意义

自互联网普及以来，由于经济利益等驱动，网 络病毒和各类网络流量攻击层出不穷，造成了诸多 由于恶意而导致的安全事故，而技术革新与网络拓 扑结构的复杂化也对网络入侵检测系统 （Network Intrusion Detection System，NIDS） 提出了新的要求。 机器学习等较为传统的方式受到稳健性低、准确性 低的限制，难以检测和解决网络入侵异常与突发访 问性异常造成的网络流量异常问题。 在网络入侵检测面临较高挑战的情况下，传统 的统计分析和信号处理等技术难以满足复杂的网络 结构分析需求，无法达到高效的检测速度和稳健性 标准。为了满足高级网络工作场合的异常检测需 求，本文将介绍两种先进的网络流量异常检测方 法：一是堆叠降噪 自 编 码 器 （Stacked Denoising Auto encoder，SDA） 算法设计。二是由 LetNet 为主体的攻击模块和长短期记忆网络 （Long Short-Term Memory，LSTM） 算法实现的结构。这两种方法都基于 深度学习的思想，即通过端到端的深层网络方式设 计并实现，在特征设计方法举步不前的情况下都取 得了良好的收益，是目前我国主流的网络流量检测 方法。

实现技术思路

一、网络流量检测与深度学习

常见的网络攻击与网络流量异常检测

网络攻击即在未得到授权的情况下偷取或访问 计算机中的数据，进而造成破坏，修改或使服务器 原有的某种功能失效。常见的网络攻击分为 3 类：

（1）侦察跟踪攻击：盗取目标计算机的各种信息；

（2）访问攻击：利用系统漏洞获取主机控制权限；

（3）拒绝服务 （Denial of Service，DoS） 攻击：利用 大量链接请求耗尽网络服务资源，使计算机正常服 务环境崩溃。

网络流量异常检测则是通过应用各种 异常检测技术分析网络流量，以提前发现网络攻击 行为。

常见的网络流量检测技术

信号处理技术为较成熟的主流网络流量检测方 式，其核心思想是对各类信号按照想要得到的结果 进行分类和提取，分别利用一维数组和二维数组对 单链和多链进行数据处理。 由信号处理技术又衍生出一种频谱分析技术， 借助傅里叶变换转化为频率域信号，该技术能够通 过分析频率变化 （即时间区间中的突发奇异点） 来 确定异常的位置，拥有较高的准确性和灵活性。 分类技术和聚类技术统称为数据挖掘技术。

分类技术与早期的统计分析法思想类似，即通过正常 网络流量与异常网络流量特征的不同而建立模型， 常见的分类技术为 K 最邻近 （K-Nearest Neighbor， KNN） 算法和支持向量机 （Support Vector Machine， SVM） 算法；聚类技术则是对数据进行标准化处 理，选取相似的部分进行集中分类，探究潜在的相似性。

深度学习思想

深度学习的发展历程分为 3 个阶段：从最初 1957 年，感知机的概念首次出现；再到 20 世纪 80 年代，多层感知机和反向传播算法提出；直到 2006 年，深度学习的核心理念———预训练概念提出，神 经网络的研究成果得以百花齐放。深度学习理论的 发展，离不开科技的飞速进步和数学家们提出的算 法改良。

二、SDA 算法模型的网络流量异常检测方法

算法需求分析

网络流量检测大致可分为 3 个模块：首先，对 网络流量数据进行预处理，以提取特征向量；其 次，由输入层转到隐藏层，用不同的算法对其进行 寻优，提取网络流量深度特征；最后，根据特征值 用分类器辨别正常网络流量与异常网络流量。

算法总体设计

第一阶段为层数寻优，首先对 PSO 算法进行初 始化，规定每个粒子的局部最优值，并根据数据得 出全局最优值，迭代并刷新粒子数值，由 SDA 生 成隐藏层；然后计算适应值并得出对应的局部最优 值和全局最优解，将时间循环至最大次数后，将最 优值输出给 SDA，使其分析出节点数和隐藏层

第二阶段为节点数寻优，根据隐藏层层数设置 n 维空间并进行粒子初始化，得出每个向量对应的 局部最优值和全局最优解，迭代完成后刷新向量元 素值，将值赋给 SDA，计算隐藏层包含的节点数和 粒子适应值，并得出新的最优值和粒子全局最优向 量。

在得到的 SDA 结构的基础上，用批梯度下降 （Batch Gradient Descent，BGD） 算法对其进行无监 督逐层贪婪预训练，得到网络流量深度特征。

采取 softmax 分类器对网络流量异常检测进行 构建。

算法结果分析

两阶段 SDA 算法的准确性明显高于单阶段 SDA 算法，检测率有较大提升，误报率明显下降。 由于网络流量特征提取效率的提升使得异常检测模 型的结构得到了改善，因此稳健性得以提高.

三、LSTM 算法模型的网络流量异常检测方法

算法与模型概述

和 SDA 算法模型类似，LSTM 算法模型网络流 量检测同样分为 3 个模块：首先，进行预处理，在 杂乱的网络流量数据中提取出网络流量单元，该部 分又分为对数据包的特征分析和对网络流的特征分 析，其中序列结构由流量 byte 和数据包向量构成。 其次，转换数据编码，然后利用特征学习分析网络 流量，将编码改写为向量形式，也是模型的核心和 算法的主要部分；最后，使用分类器对向量进行分 类，得到最终结果。下面分别予以具体分析。

算法总体设计

在 packet capture 被划分为网络流后，开始进行 特征分析，之所以分为这两个阶段，是为了针对不 同的数据结构而给出更加清晰的架构方案，同时为 了避免由于网络流的局限性而漏掉大量数据包信息 的情况，便于提高全面性。

特征学习的实现

在分类阶段完成后，将通过机器学习的方式进 行网络流量异常检测，实现自动学习网络流量的时 空特征的功能。大致步骤为：首先，使用卷积神经 网络 （Convolutional Neural Network，CNN） 算法学 习数据包中的空间特征，并将其转化为 2D 图像形 式；其次，通过 LSTM 算法学习时间特征，系统将 得到的时空特征归纳并用作网络流量检测的基准。

实现效果图样例

网络流量异常检测系统：

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最后