CN112653675A - 一种基于深度学习的智能入侵检测方法及其装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于深度学习的智能入侵检测方法及其装置，包括第一步构建入侵检测数据集；第二步进行入侵检测构建入侵检测模型；采用上述构建的入侵检测数据集，将数据集中每条样本数据利用SGD随机梯度下降，利用交叉熵函数的方式和基于改进的卷积神经网络结构对入侵检测模型进行有监督训练，通过多次的训练以及调整学习率参数和正则化的参数，选取其中最优的模型参数，该模型是一个具有高准确率和高召回率的基于改进的卷积神经网络特征提取的最优的入侵检测模型；第三步构建结果可视化模块；构建Web页面，将入侵检测模型数据库中网络流量以及识别过后的样本类别展示在Web页面中。
Description
技术领域
本发明涉及入侵检测技术领域，具体是指一种基于深度学习的智能入侵检测方法及其装置。
背景技术
目前，市面上入侵检测主要用技术是基于规则的检测方法，这种方法通常由安全人员审查网络流量并设置规则，利用设定好的规则拦截网络攻击流量，但是现在的网络流量各种各样，利用现有的基于规则的检测方法已经不能适用了，因此针对这种情况设计一种基于深度学习的智能入侵检测方法及其装置。
发明内容
本发明要解决的技术问题是克服上述技术的缺陷，提供一种基于深度学习的智能入侵检测方法及其装置。
为解决上述技术问题，本发明提供的技术方案为一种基于深度学习的智能入侵检测方法：包括第一步构建入侵检测数据集；第二步进行入侵检测构建入侵检测模型；采用上述构建的入侵检测数据集，将数据集中每条样本数据利用SGD随机梯度下降，利用交叉熵函数的方式和基于改进的卷积神经网络结构对入侵检测模型进行有监督训练，通过多次的训练以及调整学习率参数和正则化的参数，选取其中最优的模型参数，该模型是一个具有高准确率和高召回率的基于改进的卷积神经网络特征提取的最优的入侵检测模型；模型作为智能入侵检测装置的核心装置用于检测网络流量，当新的网络流量进入智能入侵检测装置时，需要对流量预处理，处理流量过程与上述构建入侵检测数据集过程相同，将预处理后的网络流量输入到基于改进的卷积神经网络特征提取的入侵检测模型中，模型将会得到网络流量的各个类别的置信度，置信度最大即为当前样本的攻击类别，并将当前流量信息以及攻击类别标签保存到入侵检测模型数据库中；第三步构建结果可视化模块；构建Web页面，将入侵检测模型数据库中网络流量以及识别过后的样本类别展示在Web页面中。
作为改进，所述构建入侵检测数据集包括通过收集到的目前国内外公认的具有权威性的入侵检测的数据集进行构建。
作为改进，所述构建入侵检测数据集还包括通过自己构建计算机网络仿真环境来收集网络流量数据，数据集中每条样本就是一条网络流量，并且每条样本记录了当前样本的类别标签，随后需要对数据进行预处理，数据集的字符型数据利用数值映射的方法转化成数值型数据，再把数据进行z-score标准化，消除量纲之间的影响，攻击类别标签也分别通过数值映射转换成整型数据，完成入侵检测数据集的构建。
一种基于深度学习的智能入侵检测装置，其特征在于：包括基于深度学习的入侵检测模型，用于数据集的验证；
特征提取处理模块，用于网络攻击行为特征提取和网络攻击行为特征预处理，并将提取的信息应用到基于深度学习的入侵检测模型；
入侵检测模块，用于深度学习神经网络并应用于基于深度学习的入侵检测模型；
结果可视化模块，用于Web页面的构建和可视化结果的显示并应用于基于深度学习的智能入侵检测模型。
本发明与现有技术相比的优点在于：解决了大量安全人员手工对网络流量进行分析并且设置拦截规则，实现了自动化的识别网络中具有攻击性流量的检测，可以在应用中收集入侵检测数据集并进行更行数据库，使用比较方便。
附图说明
图1是本发明一种基于深度学习的智能入侵检测方法及其装置的基于深度学习的智能入侵检测装置结构示意图。
图2是本发明一种基于深度学习的智能入侵检测方法及其装置的改进的卷积神经网络结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明一种基于深度学习的智能入侵检测方法及其装置做进一步的详细说明。
结合附图1-2，一种基于深度学习的智能入侵检测方法及其装置，包括第一步构建入侵检测数据集；第二步进行入侵检测构建入侵检测模型；采用上述构建的入侵检测数据集，将数据集中每条样本数据利用SGD随机梯度下降，利用交叉熵函数的方式和基于改进的卷积神经网络结构对入侵检测模型进行有监督训练，通过多次的训练以及调整学习率参数和正则化的参数，选取其中最优的模型参数，该模型是一个具有高准确率和高召回率的基于改进的卷积神经网络特征提取的最优的入侵检测模型；模型作为智能入侵检测装置的核心装置用于检测网络流量，当新的网络流量进入智能入侵检测装置时，需要对流量预处理，处理流量过程与上述构建入侵检测数据集过程相同，将预处理后的网络流量输入到基于改进的卷积神经网络特征提取的入侵检测模型中，模型将会得到网络流量的各个类别的置信度，置信度最大即为当前样本的攻击类别，并将当前流量信息以及攻击类别标签保存到入侵检测模型数据库中；第三步构建结果可视化模块；构建Web页面，将入侵检测模型数据库中网络流量以及识别过后的样本类别展示在Web页面中。
所述构建入侵检测数据集包括通过收集到的目前国内外公认的具有权威性的入侵检测的数据集进行构建。
所述构建入侵检测数据集还包括通过自己构建计算机网络仿真环境来收集网络流量数据，数据集中每条样本就是一条网络流量，并且每条样本记录了当前样本的类别标签，随后需要对数据进行预处理，数据集的字符型数据利用数值映射的方法转化成数值型数据，再把数据进行z-score标准化，消除量纲之间的影响，攻击类别标签也分别通过数值映射转换成整型数据，完成入侵检测数据集的构建。
一种基于深度学习的智能入侵检测装置，其特征在于：包括基于深度学习的入侵检测模型，用于数据集的验证；
特征提取处理模块，用于网络攻击行为特征提取和网络攻击行为特征预处理，并将提取的信息应用到基于深度学习的入侵检测模型；
入侵检测模块，用于深度学习神经网络并应用于基于深度学习的智能入侵检测模型；
结果可视化模块，用于Web页面的构建和可视化结果的显示并应用于基于深度学习的入侵检测模型。
本发明在具体实施时，使用时，第一步构建入侵检测数据集；可以通过收集到的目前国内外公认的具有权威性的入侵检测的数据集进行构建也可以通过自己构建计算机网络仿真环境来收集网络流量数据，数据集中每条样本就是一条网络流量，并且每条样本记录了当前样本的类别标签，随后需要对数据进行预处理，数据集的字符型数据利用数值映射的方法转化成数值型数据，再把数据进行z-score标准化，消除量纲之间的影响，攻击类别标签也分别通过数值映射转换成整型数据，完成入侵检测数据集的构建；第二步进行入侵检测构建入侵检测模型；采用上述构建的入侵检测数据集，将数据集中每条样本数据利用SGD随机梯度下降，利用交叉熵函数的方式和基于改进的卷积神经网络结构如图2所示对入侵检测模型进行有监督训练，通过多次的训练以及调整学习率参数和正则化的参数，选取其中最优的模型参数，该模型是一个具有高准确率和高召回率的基于改进的卷积神经网络特征提取的最优的入侵检测模型；模型作为智能入侵检测装置的核心装置用于检测网络流量，当新的网络流量进入智能入侵检测装置时，需要对流量预处理，处理流量过程与上述构建入侵检测数据集过程相同，将预处理后的网络流量输入到基于改进的卷积神经网络特征提取的入侵检测模型中，模型将会得到网络流量的各个类别的置信度，置信度最大即为当前样本的攻击类别，并将当前流量信息以及攻击类别标签保存到入侵检测模型数据库中；第三步构建结果可视化模块；构建Web页面，将入侵检测模型数据库中网络流量以及识别过后的样本类别展示在Web页面中，这样就可以建设出于基于深度学习的入侵检测模型装置，其中第一步构建入侵检测数据集构成特征提取处理模块，其中特征提取处理模块会进行网络攻击行为特征提取和网络攻击行为特征预处理，第二步进行入侵检测构建入侵检测模型构成入侵检测模块，用于深度学习神经网络并应用于基于深度学习的智能入侵检测模型，第三步构建结果可视化模块构成结果可视化模块，用于Web页面的构建和可视化结果的显示。
以上对本发明及其实施方式进行了描述，这种描述没有限制性，附图中所示的也只是本发明的实施方式之一，实际的结构并不局限于此。总而言之如果本领域的普通技术人员受其启示，在不脱离本发明创造宗旨的情况下，不经创造性的设计出与该技术方案相似的结构方式及实施例，均应属于本发明的保护范围。
Claims (4)
1.一种基于深度学习的智能入侵检测方法，其特征在于：包括第一步构建入侵检测数据集；第二步进行入侵检测构建入侵检测模型；采用上述构建的入侵检测数据集，将数据集中每条样本数据利用SGD随机梯度下降，利用交叉熵函数的方式和基于改进的卷积神经网络结构对入侵检测模型进行有监督训练，通过多次的训练以及调整学习率参数和正则化的参数，选取其中最优的模型参数，该模型是一个具有高准确率和高召回率的基于改进的卷积神经网络特征提取的最优的入侵检测模型；模型作为智能入侵检测装置的核心装置用于检测网络流量，当新的网络流量进入智能入侵检测装置时，需要对流量预处理，处理流量过程与上述构建入侵检测数据集过程相同，将预处理后的网络流量输入到基于改进的卷积神经网络特征提取的入侵检测模型中，模型将会得到网络流量的各个类别的置信度，置信度最大即为当前样本的攻击类别，并将当前流量信息以及攻击类别标签保存到入侵检测模型数据库中；第三步构建结果可视化模块；构建Web页面，将入侵检测模型数据库中网络流量以及识别过后的样本类别展示在Web页面中。
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的智能入侵检测方法，其特征在于：所述构建入侵检测数据集包括通过收集到的目前国内外公认的具有权威性的入侵检测的数据集进行构建。
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的智能入侵检测方法，其特征在于：所述构建入侵检测数据集还包括通过自己构建计算机网络仿真环境来收集网络流量数据，数据集中每条样本就是一条网络流量，并且每条样本记录了当前样本的类别标签，随后需要对数据进行预处理，数据集的字符型数据利用数值映射的方法转化成数值型数据，再把数据进行z-score标准化，消除量纲之间的影响，攻击类别标签也分别通过数值映射转换成整型数据，完成入侵检测数据集的构建。
4.一种基于深度学习的智能入侵检测装置，其特征在于：包括基于深度学习的入侵检测模型，用于数据集的验证；
特征提取处理模块，用于网络攻击行为特征提取和网络攻击行为特征预处理，并将提取的信息应用到基于深度学习的入侵检测模型；
入侵检测模块，用于深度学习神经网络并应用于基于深度学习的入侵检测模型；
结果可视化模块，用于Web页面的构建和可视化结果的显示并应用于基于深度学习的入侵检测模型。
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