◆郭成華

(杭州電子科技大學(xué)網(wǎng)絡(luò)空間安全學(xué)院 浙江 310018)

基于KDDCUP99數(shù)據(jù)集的入侵檢測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

◆郭成華

(杭州電子科技大學(xué)網(wǎng)絡(luò)空間安全學(xué)院 浙江 310018)

KDDCUP99數(shù)據(jù)集中網(wǎng)絡(luò)連接特征屬性種類多，提取難度大，給研究人員將數(shù)據(jù)集應(yīng)用到真實(shí)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中造成很大困難。同時(shí)因?yàn)閿?shù)據(jù)集產(chǎn)生年代久遠(yuǎn)，其中的攻擊手段和特征屬性對(duì)于當(dāng)下復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境已經(jīng)過(guò)時(shí)，因此迫切需要提取新的網(wǎng)絡(luò)連接特征，應(yīng)用新型攻擊手段，制作出更符合真實(shí)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的數(shù)據(jù)集。通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)集制作方法的深入研究，給出了提取網(wǎng)絡(luò)連接特征的具體方法，進(jìn)而設(shè)計(jì)出一套基于此數(shù)據(jù)集的入侵檢測(cè)系統(tǒng)。同時(shí)也為今后的研究中，制作新的入侵檢測(cè)數(shù)據(jù)集提供了參考。

KDDCUP99數(shù)據(jù)集；特征提取；入侵檢測(cè) IDS

0 引言

近年來(lái)，隨著網(wǎng)絡(luò)安全研究人員對(duì)入侵檢測(cè)技術(shù)的不斷探索，一批能夠在時(shí)間空間復(fù)雜度與漏檢誤檢率之間達(dá)到平衡的新型入侵檢測(cè)方法被提出。得益于人工智能的快速發(fā)展，基于新型機(jī)器學(xué)習(xí)算法的入侵檢測(cè)也逐漸成為人們研究的熱點(diǎn)。KDDCUP99數(shù)據(jù)集自從誕生以來(lái)，就被當(dāng)做評(píng)估各種入侵檢測(cè)算法在性能和漏檢誤檢率方面優(yōu)劣的標(biāo)準(zhǔn)。

然而，目前對(duì)于 KDDCUP99數(shù)據(jù)集的應(yīng)用與研究，還僅限于對(duì)分類器效能的評(píng)估與離線入侵檢測(cè)，并沒(méi)有給出基于此數(shù)據(jù)集在實(shí)際網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中應(yīng)用的具體方法。KDDCUP99數(shù)據(jù)集針對(duì)每一條網(wǎng)絡(luò)連接都有41個(gè)特征屬性，而這些屬性中的一部分提取難度較大。官方描述文檔中并沒(méi)有提供相關(guān)的特征提取方法，給本數(shù)據(jù)集在實(shí)際網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中的應(yīng)用造成了一定的困難。

本文的創(chuàng)新點(diǎn)在于給出了一整套基于 KDDCUP99數(shù)據(jù)集的入侵檢測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)方案，解決了在實(shí)際網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中特征提取困難的問(wèn)題，為以后在真實(shí)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中運(yùn)用 KDDCUP99數(shù)據(jù)集實(shí)現(xiàn)在線入侵檢測(cè)奠定基礎(chǔ)。

1 KDDCUP99數(shù)據(jù)集簡(jiǎn)介

KDDCUP99數(shù)據(jù)集的原始數(shù)據(jù)是從美國(guó)國(guó)防部高級(jí)規(guī)劃署（DARPA）進(jìn)行的一項(xiàng)入侵檢測(cè)評(píng)估項(xiàng)目中產(chǎn)生的，后經(jīng) Wenke Lee等人對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，最終形成了這套數(shù)據(jù)集。訓(xùn)練與測(cè)試數(shù)據(jù)集中每條記錄擁有41個(gè)特征屬性和一個(gè)攻擊類型標(biāo)簽。特征屬性可以分為四大類：網(wǎng)絡(luò)連接基本特征（1-9號(hào)）、網(wǎng)絡(luò)連接內(nèi)容特征（10-22號(hào)）、基于時(shí)間的網(wǎng)絡(luò)流量統(tǒng)計(jì)特征（23-31）、基于主機(jī)的網(wǎng)絡(luò)流量統(tǒng)計(jì)特征（32-41）。攻擊類型共計(jì)39種，可以分為四類：拒絕服務(wù)攻擊、來(lái)自遠(yuǎn)程主機(jī)的未授權(quán)訪問(wèn)、未授權(quán)的本地超級(jí)用戶特權(quán)訪問(wèn)、端口監(jiān)視或掃描。除攻擊類型外，還有一部分網(wǎng)絡(luò)連接是被標(biāo)識(shí)為’normal’的正常類型。

2 循環(huán)捕捉網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包

入侵檢測(cè)系統(tǒng)首先需要單獨(dú)開(kāi)啟一個(gè)進(jìn)程用來(lái)捕捉網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包，為以后的分析檢測(cè)不斷提供源數(shù)據(jù)。捕捉數(shù)據(jù)包的方法與原數(shù)據(jù)集采集的方法保持一致，使用tcpdump。為了實(shí)現(xiàn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)入侵的實(shí)時(shí)檢測(cè)，必須使用循環(huán)的方式捕捉網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包，也就是提前設(shè)定單個(gè)文件最大容納數(shù)據(jù)包的數(shù)量，到達(dá)此數(shù)量后輸出該文件并開(kāi)始新一輪的數(shù)據(jù)包捕獲。只有通過(guò)這種方式才能為分析程序不斷提供最新截獲的數(shù)據(jù)包，達(dá)到實(shí)時(shí)檢測(cè)的目的。例如運(yùn)用tcpdump監(jiān)聽(tīng)編號(hào)為1的接口并且達(dá)到50個(gè)數(shù)據(jù)包就輸出到data.pcap，在linux平臺(tái)上可以使用命令：

特征屬性中有兩大類與統(tǒng)計(jì)特征相關(guān)，而這類特征需要對(duì)時(shí)間連續(xù)且數(shù)量較多的數(shù)據(jù)包進(jìn)行分析才能得出有效結(jié)論。因此在單個(gè)文件所含數(shù)據(jù)包數(shù)量較小的情況下，要想得到基于統(tǒng)計(jì)特征的有效結(jié)論，需要將多個(gè)小的數(shù)據(jù)包文件拼接成為一個(gè)較大的數(shù)據(jù)包文件。拼接數(shù)據(jù)包文件可以使用 wireshark下的命令行工具mergecap，例如將data1.pcap與date2.pcap拼接為all.pcap，可以使用命令：

通過(guò)對(duì)拼接后數(shù)據(jù)包文件的特征提取與分析，更容易檢測(cè)出統(tǒng)計(jì)特征明顯的攻擊。

3 特征提取與實(shí)時(shí)檢測(cè)

每當(dāng)一次循環(huán)抓包結(jié)束后，都需要對(duì)剛剛捕獲的文件進(jìn)行特征提取與分析，這是實(shí)現(xiàn)入侵檢測(cè)系統(tǒng)的第二個(gè)重要步驟，需要單獨(dú)開(kāi)啟一個(gè)進(jìn)程執(zhí)行。由于數(shù)據(jù)集的描述文檔中沒(méi)有對(duì)從原始數(shù)據(jù)中提取特征的方法進(jìn)行說(shuō)明，導(dǎo)致了提取特征困難。通過(guò)文獻(xiàn)[1-3]中與特征屬性相關(guān)的描述，本文提出了針對(duì)每一種特征的詳細(xì)提取方法。基于提取到的特征和事先訓(xùn)練好的入侵檢測(cè)判斷模型，最終實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)檢測(cè)。

3.1 網(wǎng)絡(luò)連接的基本特征與內(nèi)容特征的提取

一種較為簡(jiǎn)單的方法是使用 Bro網(wǎng)絡(luò)安全監(jiān)控系統(tǒng)[4]對(duì)原始數(shù)據(jù)分析并提取出原數(shù)據(jù)集中前22項(xiàng)特征屬性。Bro是一個(gè)提供BSD授權(quán)的開(kāi)源軟件項(xiàng)目，它包含一種事件驅(qū)動(dòng)型的腳本語(yǔ)言，可以應(yīng)用這種語(yǔ)言重寫與特征屬性相關(guān)的事件處理函數(shù)。每當(dāng)事件被觸發(fā)時(shí)，重寫后的事件處理函數(shù)都會(huì)對(duì)網(wǎng)絡(luò)連接的特征屬性做出相應(yīng)調(diào)整，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)原始數(shù)據(jù)的特征提取。

（1）提取特征之前的準(zhǔn)備工作

在提取特征之前，首先要建立一個(gè)存儲(chǔ)特征屬性的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。Bro腳本語(yǔ)言中的record類型類似于c語(yǔ)言中的結(jié)構(gòu)體，可以用它存儲(chǔ)單條網(wǎng)絡(luò)連接的前22項(xiàng)特征屬性。然后需要再建立一個(gè)用來(lái)存儲(chǔ)所有網(wǎng)絡(luò)連接的容器table，便于最終的輸出。table類似于數(shù)組，這里把它設(shè)為擁有六個(gè)維度的用來(lái)存放record的容器。六個(gè)維度分別是：連接開(kāi)始時(shí)間、連接持續(xù)時(shí)間、連接發(fā)起方地址與端口、連接應(yīng)答方地址與端口，通過(guò)這六個(gè)維度能夠唯一確認(rèn)一條網(wǎng)絡(luò)連接，保證不會(huì)與其他連接重復(fù)。

為了以后更方便的提取基于時(shí)間與主機(jī)的流量統(tǒng)計(jì)特征，record中除了前 22項(xiàng)特征外還需再添加連接序號(hào)、連接開(kāi)始時(shí)間、連接發(fā)起方地址與端口、連接應(yīng)答方地址與端口這幾項(xiàng)屬性，位置應(yīng)該在22條特征屬性之前。其中連接序號(hào)是一個(gè)全局變量，每新增一條網(wǎng)絡(luò)連接，都會(huì)觸發(fā)bro中的”new_connection”事件。重寫該事件的處理函數(shù)，使其每次觸發(fā)時(shí)連接序號(hào)加1。最終輸出效果如下：

1 1502357627.511197 49154 921 192.168.1.103 192.168.1.107 0.000000 udp 921 OTH 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

（2）duration、src_bytes、dst_bytes、protocol_type、land 特征的提取

這五種屬性的共同點(diǎn)是可以直接的從任何一種包含c：connection參數(shù)的事件中獲得。例如，在 bro腳本語(yǔ)言的new_connection事件中，可以用 c$duration，c$orig$size，c$resp$size分別獲得前三種屬性的值。使用 bro的內(nèi)建函數(shù)get_port_transport_proto并將c$id$resp_p，也就是目標(biāo)主機(jī)端口號(hào)作為參數(shù)傳入就可以得到協(xié)議類型的值。land屬性是判斷連接發(fā)起方與應(yīng)答方的地址與端口是否完全相同的，使用c$id$orig_h、c$id$resp_h、c$id$orig_p、c$id$resp_p獲得四項(xiàng)特征并判斷雙方地址與端口是否相同即可。

（3）service特征提取

首先需要查閱數(shù)據(jù)集中所包含的70種服務(wù)類型所對(duì)應(yīng)的端口號(hào)，然后建立一個(gè)將端口號(hào)作為輸入，服務(wù)類型名稱作為輸出的函數(shù)。最后在提取特征時(shí)，可以在包含 c：connection參數(shù)的事件中使用 c$id$resp_p得到目標(biāo)主機(jī)的端口號(hào)，傳入函數(shù)中得到服務(wù)類型。

（4）flag特征的提取

此特征代表了一條網(wǎng)絡(luò)連接中，正?；蝈e(cuò)誤的類型。共有13種類型，分別為S0、S1、S2、S3、REJ、RSTRH、RSTR、RSTOS0、RSTO、SF、SH、SHR、OTH。目前為止的資料中還缺乏對(duì)這些錯(cuò)誤類型具體含義的詳細(xì)描述，本文中將通過(guò)框圖的形式具體給出判斷所有錯(cuò)誤類型的方法。

如圖1，在任何一個(gè)包含c：connection參數(shù)的事件中，分別使用c$orig$state、c$resp$state、c$orig$size、c$resp$size再加上當(dāng)前連接的協(xié)議類型，即可獲得判斷錯(cuò)誤類型所需的信息。其中形如TCP_SYN_SENT為bro腳本語(yǔ)言內(nèi)置的常量，用來(lái)表示連接發(fā)起方或應(yīng)答方的狀態(tài)。Bro中TCP狀態(tài)共有7種，UDP狀態(tài)共2種，通過(guò)對(duì)連接發(fā)起方與應(yīng)答方的狀態(tài)進(jìn)行如圖所示的分析，就能得到一條網(wǎng)絡(luò)連接正確或錯(cuò)誤的類型。

圖1 網(wǎng)絡(luò)連接flag特征提取方法

（5）8-22號(hào)特征提取

8-22號(hào)特征的提取需要重寫與特征本身相關(guān)的事件處理函數(shù)，每當(dāng)這些事件被觸發(fā)時(shí)，就能通過(guò)對(duì)事件中相關(guān)參數(shù)的分析，對(duì)特征值做出調(diào)整。表1中給出與這些特征相關(guān)的事件及對(duì)事件參數(shù)的處理方法，其中一些方法在實(shí)際應(yīng)用中還需要靈活運(yùn)用正則表達(dá)式進(jìn)行匹配。

表1 8-22特征的提取方法

?

?

3.2 提取基于時(shí)間與基于主機(jī)的網(wǎng)絡(luò)流量統(tǒng)計(jì)特征前的準(zhǔn)備工作

提取這兩類特征需要對(duì)一段較長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)所有的網(wǎng)絡(luò)連接進(jìn)行整體分析，因此需要對(duì)3.1中提取出的特征進(jìn)行輸出和整理。

bro_done事件會(huì)在bro分析結(jié)束后觸發(fā)，重寫這個(gè)事件的處理函數(shù)，使其在結(jié)束時(shí)將所有 table中保存的結(jié)果輸出到指定文件中，再使用sort -n命令將此文件中各條網(wǎng)絡(luò)連接按連接序號(hào)排序后輸出到最終的文件中，就可以開(kāi)始對(duì) 23-41號(hào)特征進(jìn)行提取。

3.3 基于時(shí)間和主機(jī)的網(wǎng)絡(luò)流量統(tǒng)計(jì)特征的提取

根據(jù)文獻(xiàn)[2-3]中對(duì)這兩類特征的描述，本文提出了以下的方法實(shí)現(xiàn)特征提?。?/p>

以3.2最后輸出文件中m條連接的一部分屬性作為輸入，通過(guò)算法1、2，即可提取到這兩類特征屬性的所有值。

算法 1：提取基于時(shí)間的網(wǎng)絡(luò)流量統(tǒng)計(jì)特征算法

輸入： 網(wǎng)絡(luò)連接開(kāi)始時(shí)間集D={d1，d2，...，dm}

網(wǎng)絡(luò)連接應(yīng)答方地址集E={e1，e2，...，em}

網(wǎng)絡(luò)連接應(yīng)答方端口集F={f1，f2，...，fm}

網(wǎng)絡(luò)連接正確或錯(cuò)誤狀態(tài)集G={g1，g2，...，gm}

輸出：基于時(shí)間的網(wǎng)絡(luò)流量統(tǒng)計(jì)特征集

K={(k23_1，k24_1，...，k31_1)，(k23_2，k24_2，...，k31_2)，...，(k23_m，k24_m，...，k31_m)}

步驟：

1： K’={(k’23_1，k’24_1，...，k’31_1)，(k’23_2，k’24_2，...，k’31_2)，...，(k’23_m，k’24_m，...，k’31_m);

//最終輸出特征是百分比的形式，K’集合用于事先統(tǒng)計(jì)數(shù)量

2： 將K，K’集合中每一個(gè)元組的所有變量值初始化為0;

3： for i=1，2，...，m do

4： for j=1，2，...i-1 do

5： if (di-2≤dj≤di) //當(dāng)前連接開(kāi)始時(shí)間的前 2s內(nèi)

6： if (ei==ej) //與當(dāng)前連接具有相同目標(biāo)主機(jī)

7： k’23_i=k’23_i+1;

8： if (gj==S0 or gj==S1 or gj==S2 or gj==S3)k’25_i=k’25_i+1;

9： if (gj==REJ) k’27_i=k’27_i+1;

10： if (fi==fj) then k’29_i=k’29_i+1;

11： else k’30_i=k’30_i+1;

12： if (fi==fj) //與當(dāng)前連接具有相同服務(wù)

13： k’24_i=k’24_i+1;

14： if (gj==S0 or gj==S1 or gj==S2 or gj==S3)k’26_i=k’26_i+1;

15： if (gj==REJ) k’28_i=k’28_i+1;

16： if (ej≠ei) k’31_i=k’31_i+1;

17： end for

18： if (k’23_i≠0)

19：

k23_i=k’23_i;k25_i=k’25_i/k23_i;k27_i=k’27_i/k23_i;k29_i=k’29_i/k23_i;k30_i=k’30_i/k23_i;

20： if (k’24_i≠0)

21：

k24_i=k’24_i;k26_i=k’26_i/k24_i;k28_i=k’28_i/k24_i;k31_i=k’31_i/k24_i;

22：end for

算法 2：提取基于主機(jī)的網(wǎng)絡(luò)流量統(tǒng)計(jì)特征算法

輸入： 網(wǎng)絡(luò)連接發(fā)起方地址集C={c1，c2，...，cm}

網(wǎng)絡(luò)連接發(fā)起方端口D={d1，d2，...，dm}

網(wǎng)絡(luò)連接應(yīng)答方地址集E={e1，e2，...，em}

網(wǎng)絡(luò)連接應(yīng)答方端口集F={f1，f2，...，fm}

網(wǎng)絡(luò)連接正確或錯(cuò)誤狀態(tài)集G={g1，g2，...，gm}

輸出： 基于主機(jī)的網(wǎng)絡(luò)流量統(tǒng)計(jì)特征集

K={(k32_1，k33_1，...，k41_1)，(k32_2，k33_2，...，k41_2)，...，(k32_m，k33_m，...，k41_m)}

步驟：

1： K’={(k’32_1，k’33_1，...，k’41_1)，(k’32_2，k’33_2，...，k’41_2)，...，(k’32_m，k’33_m，...，k’41_m)};

//最終輸出特征是百分比的形式，K’集合用于事先統(tǒng)計(jì)數(shù)量

2： 將K，K’集合中每一個(gè)元組的所有變量值初始化為0;

3： for i=1，2，...，m do

4： if (i＜=100) then j=1;

5： else j=i-100;

6： for h=j，j+1，...，i-1 do

7： if (eh==ei)

8： k’32_i=k’32_i+1;

9： if (dh==di) k’36_i=k’36_i+1;

10： if (gh==S0 or gh==S1 or gh==S2 or gh==S3)k’38_i=k’38_i+1;

11： if (gh==REJ) k’40_i=k’40_i+1;

12： if (fh==fi) then

13： k’33_i=k’33_i+1;

14： if (ch≠ci) k’37_i=k’37_i+1;

15： if (gh==S0 or gh==S1 or gh==S2 or gh==S3) k’39_i=k’39_i+1;

16： if (gh==REJ) k’41_i=k’41_i+1;

17： else k’35_i=k’35_i+1;

18： end for

19： k32_i=k’32_i;k33_i=k’33_i;

20： if (k32_i≠0)

21：

k34_i=k33_i/k32_i;k35_i=k’35_i/k32_i;k36_i=k’36_i/k32_i;k38_i=k’38_i/k32_i;k40_i=k’40_i/k32_i;

22： if (k33_i≠0)

23：

k37_i=k’37_i/k33_i;k39_i=k’39_i/k33_i;k41_i=k’41_i/k33_i;

24：end for

3.4 實(shí)時(shí)檢測(cè)

提取特征完畢后，需要先對(duì)提取后的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)字化和歸一化處理[6]，其中處理的方法必須與訓(xùn)練模型時(shí)預(yù)處理數(shù)據(jù)的方法保持一致。最后將處理后的數(shù)據(jù)輸入事先訓(xùn)練好的模型中，從輸出中得到入侵類型判斷結(jié)果，實(shí)現(xiàn)在線實(shí)時(shí)入侵檢測(cè)。

4 仿真實(shí)驗(yàn)及結(jié)果

實(shí)驗(yàn)用虛擬機(jī)操作系統(tǒng)為 Ubuntu16.04(內(nèi)核版本4.4.0-93-generic），使用 bro2.5.1進(jìn)行 1-22號(hào)提取，python3.5.2進(jìn)行23-41號(hào)特征提取和入侵檢測(cè)系統(tǒng)的整體構(gòu)建，攻擊測(cè)試平臺(tái)為Kali和blackarch。實(shí)驗(yàn)中對(duì)數(shù)據(jù)集預(yù)處理后采用KNN算法[5][7-8]，對(duì)一部分常見(jiàn)攻擊手段進(jìn)行測(cè)試，具體結(jié)果見(jiàn)表 2，證實(shí)了本文中所描述的特征提取方法能夠獲得與原數(shù)據(jù)集中記錄匹配的網(wǎng)絡(luò)連接特征，從而可以在實(shí)驗(yàn)中將入侵檢測(cè)算法應(yīng)用到實(shí)際網(wǎng)絡(luò)中。

表2 虛擬機(jī)實(shí)驗(yàn)結(jié)果

5 結(jié)束語(yǔ)

通過(guò)對(duì)基于 KDDCUP99數(shù)據(jù)集構(gòu)建入侵檢測(cè)系統(tǒng)的研究，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明文中所述的方法可以將數(shù)據(jù)集和入侵檢測(cè)算法應(yīng)用到實(shí)際網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中。

KDDCUP99數(shù)據(jù)集從誕生到現(xiàn)在已經(jīng)有18年了，雖然一直作為入侵檢測(cè)領(lǐng)域的一個(gè)公認(rèn)測(cè)試標(biāo)準(zhǔn)，但是其中的攻擊手段對(duì)于當(dāng)下的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境顯然已經(jīng)有些過(guò)時(shí)。本文中介紹的網(wǎng)絡(luò)連接特征提取的方法，可以幫助研究人員將新的入侵檢測(cè)算法運(yùn)用到實(shí)際網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中。更進(jìn)一步，可以參考文中的思路搭建攻擊測(cè)試環(huán)境，制作新的入侵檢測(cè)數(shù)據(jù)集，為研究和防御新型網(wǎng)絡(luò)攻擊做準(zhǔn)備。

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杭州電子科技大學(xué)網(wǎng)絡(luò)空間安全學(xué)院“紅客”大學(xué)生科研創(chuàng)新訓(xùn)練計(jì)劃項(xiàng)目[WAHK0011]。