朱小華

摘 要： 為解決傳統(tǒng)入侵檢測算法存在的檢測正確率低、高誤播率和檢測效率低的問題，結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在網(wǎng)絡(luò)入侵檢測中的優(yōu)點(diǎn)，提出一種采用人工魚群算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的方法。通過仿真實(shí)驗(yàn)表明，采用優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對入侵?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和檢測，與傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)入侵檢測算法相比，具有較高的檢測準(zhǔn)確率和效率，可以很好地檢測各種網(wǎng)絡(luò)入侵類型，大大提高了網(wǎng)絡(luò)的安全性能。

關(guān)鍵詞： BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)； 人工魚群算法； 入侵檢測； 優(yōu)化模型

中圖分類號： TN711?34 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號： 1004?373X（2017）01?0080?03

Abstract： In order to solve the problems of low detection accuracy， high false alarm rate and low detection efficiency exis?ting in the traditional intrusion detection algorithm， a method of using artificial fish swarm algorithm to optimize the BP neural network algorithm is proposed in combination with the advantages of BP neural network algorithm in network intrusion detection. The simulation experiment results show that， in comparison with the traditional intrusion detection algorithm， the optimized neural network has higher accuracy and efficiency while learning and detecting the intrusion data， can detect various network intrusion types better， and improve the network safety performance greatly.

Keywords： BP neural network； artificial fish swarm algorithm； intrusion detection； optimization model

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅速發(fā)展和網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用規(guī)模的不斷擴(kuò)大，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為人們生產(chǎn)和生活的重要組成部分。但是，隨著當(dāng)下各種網(wǎng)絡(luò)攻擊和病毒入侵事件頻發(fā)，傳統(tǒng)的防火墻和殺毒技術(shù)面對新型木馬和遠(yuǎn)程探測攻擊等新型網(wǎng)絡(luò)攻擊手段顯得力不從心。對于傳統(tǒng)技術(shù)，入侵檢測技術(shù)在可防御入侵類型和效率等方面的優(yōu)勢得到了人們的廣泛關(guān)注。但是，傳統(tǒng)的入侵檢測技術(shù)自身具有檢測效率低，維護(hù)性、系統(tǒng)更新能力低，漏報(bào)和誤報(bào)率較高等缺陷。因此，本文引入基于魚群算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這一智能算法構(gòu)建入侵檢測模型，以提高其檢測效率和檢測性能[1?3]。

1 人工魚群算法

人工魚群算法（Artificial Fish Swarm Algorithm，AFSA）采用人工魚定義整個(gè)魚群中的各個(gè)個(gè)體，在其內(nèi)部封裝了數(shù)據(jù)和一系列行為規(guī)則，然后將問題的解空間模擬成環(huán)境里的食物濃度；將問題的自變量模擬成人工魚的狀態(tài)。通過每條人工魚在其搜索空間中尋找最佳解決方案，實(shí)現(xiàn)全局的最優(yōu)自適應(yīng)搜索[4]。利用AFSA優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，就是利用人工魚群算法在訓(xùn)練中不斷調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值，實(shí)現(xiàn)誤差最小的尋優(yōu)目的，其優(yōu)化的具體流程如圖1所示。

定義BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)和節(jié)點(diǎn)之間的輸入權(quán)值為輸出權(quán)值為輸出節(jié)點(diǎn)的閾值為人工魚群的狀態(tài)變量為設(shè)魚群規(guī)模為人工魚的狀態(tài)為維向量，是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值和閾值的總和，初始化人工魚編碼，其后隨機(jī)產(chǎn)生人工魚初始群體。

定義向量為人工魚的狀態(tài)向量，其中是欲尋優(yōu)的變量，定義為人工魚當(dāng)下的食物濃度，其中，為目標(biāo)函數(shù)值。用歐式距離表示各個(gè)個(gè)體之間的距離。此外，定義Visual為人工魚的感知范圍，Step為人工魚的最大移動(dòng)步長，為魚群擁擠度因子。經(jīng)過執(zhí)行覓食、聚群、追尾三種方法對狀態(tài)變量進(jìn)行反復(fù)優(yōu)化后可以得到魚群最佳適應(yīng)度值，即BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最佳結(jié)構(gòu)參數(shù)。

2 模型的實(shí)驗(yàn)過程及結(jié)果分析

2.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境

本次實(shí)驗(yàn)的硬件平臺(tái)為Intel i7 4.8 GHz，16 GB內(nèi)存和2 TB硬盤的計(jì)算機(jī)，實(shí)驗(yàn)在Windows 10平臺(tái)上用Matlab語言編程實(shí)現(xiàn)。

2.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)源的選取

本文仿真實(shí)驗(yàn)采用KDD 99數(shù)據(jù)集，該數(shù)據(jù)集為目前網(wǎng)絡(luò)入侵檢測研究中最常用的數(shù)據(jù)集。它包含了近500萬條虛擬攻擊和正常訪問記錄。其中包含的最常見的攻擊類型有以下幾種：拒絕服務(wù)攻擊（DoS）、本地用戶權(quán)限提升攻擊（U2R）、遠(yuǎn)程攻擊（R2L）、探測攻擊（Probe）和新類型攻擊（Other）[5]，在KDD 99數(shù)據(jù)集中，每條鏈接都包含41個(gè)特征，標(biāo)志著這條鏈接記錄的各個(gè)屬性，這些屬性之間的取值范圍也有差異，在入侵檢測仿真實(shí)驗(yàn)中必須先將這些原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，再按照神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模的要求進(jìn)行歸一化處理。本次實(shí)驗(yàn)從數(shù)據(jù)集中隨機(jī)選取1萬條包含各種攻擊方法的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。

2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的計(jì)算和結(jié)果分析

考慮到模型的收斂速度，本文的入侵檢測模型用三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來實(shí)現(xiàn)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層包含41個(gè)神經(jīng)元，輸出層有6個(gè)神經(jīng)元，隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)通過經(jīng)驗(yàn)公式選擇為17。

在Matlab 2015a中應(yīng)用輸入和輸出樣本向量對網(wǎng)格進(jìn)行訓(xùn)練，定義期望誤差為10-4。在訓(xùn)練過程中，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)誤差的變化情形如圖2所示。

由圖2可知，該BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過164步運(yùn)算后收斂到預(yù)定精度要求。

使用人工魚群算法優(yōu)化該BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，參考文獻(xiàn)[6?7]設(shè)定魚群規(guī)模人工魚移動(dòng)最大步長人工魚的最大視野擁擠度因子采用優(yōu)化后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)誤差變換情況如圖3所示。

對比圖2，圖3可知，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過164步運(yùn)算后才能達(dá)到預(yù)設(shè)精度，而魚群算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ASFA?BP）只需要46步運(yùn)算就能實(shí)現(xiàn)理想精度，采用ASFA?BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂速度大大提高。

為了進(jìn)一步研究BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和ASFA?BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的入侵檢測性能，本文采用正確率、誤播率和檢測時(shí)間三個(gè)性能指標(biāo)對其進(jìn)行評價(jià)，其對五種網(wǎng)絡(luò)入侵方式的檢測結(jié)果如圖4所示。

由圖4可知，經(jīng)過人工魚群算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相對于原BP網(wǎng)絡(luò)，在大大提高正確率，降低誤播率的同時(shí)，大幅度降低了入侵檢測所需要的時(shí)間，提高了網(wǎng)絡(luò)的入侵檢測效率。這是因?yàn)橄鄬鹘y(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，AFSA?BP網(wǎng)絡(luò)的搜索能力更強(qiáng)，可以找到最優(yōu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)值和閾值，從而獲得更加理想的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測結(jié)果。

3 結(jié) 論

本文針對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在入侵檢測中存在收斂速度較慢、收斂于局部最優(yōu)值等問題，引入魚群算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來快速獲得全局最優(yōu)值。通過利用該優(yōu)化模型進(jìn)行的仿真實(shí)驗(yàn)表明，采用AFSA?BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測系統(tǒng)具有較高的檢測精度，可以有效提高網(wǎng)絡(luò)的安全性。

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