基于人工智能的通信网络入侵检测系统设计.pdf

人工智能研究ArtificialIntelligenceResearch基于人工智能的通信网络入侵检测系统设计成都锦城学院姚红编者按：通过模拟测试实验，评估基于深度学习的入侵检测系统在网络环境下的性能和准确性，以深入了解系统的检测能力、误报率和响应时间，并为进一步优化和改进系统能力提供有价值的见解。入侵检测在网络安全中扮演着至关重要的角色，而基于深度学习的入侵检测系统则提供了一种先进而强大的解决方案。本文旨在通过模拟测试实验，评估基于深度学习的入侵检测系统在网络环境下的性能和准确性，从而深入了解该系统的检测能力、误报率和响应时间，并为进一步优化和改进提供有价值的见解。通信网络入侵检测系统设计1.建立通信网络数据处理模块首先是网络数据采集。通过无线网络嗅探技术或访问点日志记录等方式，收集无线通信网络中的数据包和日志信息。其次是数据预处理。对采集到的原始数据进行预处理和清洗，包括去除噪声、解析数据包和日志，以及处理数据包的重组和分片等操作。最后是特征提取。从解析后的数据中提取特征，用于后续的入侵检测。特征可以包括数据包的长度、传输速率、数据包的频率分布等。本系统采用归一化公式对数据进行标准化处理以确保特征在相同的尺度范围内。公式如下所示。经过归一化处理后，数据会成为通信网络入侵检测系统输入量。其中，/表示初始特征值，/min表示最小特征值，/max表示最大特征值。2.基于深度学习的通信网络入侵检测智能模型设计（1）模型架构。采用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）相结合的模型架构。（2）输入层。接收原始的网络数据流量作为输入，例如数据包的特征、传输协议、源IP地址和目标IP地址等。（3）特征提取层。使用多个卷积层和池化层来提取数据流量中的空间特征。这些层能够捕获不同尺度的特征，并减少数据维度。（4）时序建模层。将经过特征提取的数据流转I-Iminuax-/2023.9投稿信箱责任编辑赵志远Artificial IntelligenceResearch人工智能研究入循环神经网络中，用于建模数据流的时序依赖关系。这里可以使用LSTM或GRU单元来处理长期依赖关系。（5）全连接层。将循环神经网络的输出连接到全连接层，用于将时序建模的结果映射到入侵或正常流量的分类。（6）输出层。使用Softmax激活函数，将全连接层的输出映射到入侵和正常流量的概率分布。（7）损失函数。使用交又熵损失函数，用于衡量模型预测结果与真实标签之间的差异。具体代码如图1所示。（8）训练和优化。使用随机梯度下降（SGD)或自适应优化算法（如Adam）对模型参数进行训练和优化，以最小化损失函数。（9）模型评估。使用独立的测试数据集对训练好的模型进行评估，计算准确率、召回率、F1值等指标，以评估模型的性能和效果。3.系统总体框架设计一是数据采集与预处理。通过无线网络嗅探技术或访问点日志记录等方式，收集无线通信网络中的数据包和日志信息。对采集到的原始数据进行预处理和清洗，包括去除噪声、解析数据包和日志等操作。二是特征提取。从预处理的数据中提取有用的特征，如数据包的信号强度、长度、传输速率等。使用深度学习模型进行特征提取，可以采用卷积神经网络或循环神经网络等模型，根据数据的特点选择合适的模型架构。之后是模型的训练与优化。三是构建深度学习模型。包括选择网络层的数量和类型、激活函数的选择等，使用采集到的数据#模型训练forepoch in range(num_epochs):#将输入数据传入模型进行前向传播outputs=model(x_train)#计算损失loss=criterion(outputs,y.train)图1使用交叉炳损失函数代码和提取的特征进行模型训练，通过定义适当的损失函数和优化算法来调整模型的权重和参数，以最小化损失函数。四是进行模型优化。如调整超参数、增加正则化技术等，以提高模型的性能和泛化能力。五是入侵检测与预测。使用训练好的深度学习模型对新的数据进行入侵检测和预测。输入待检测的数据，经过模型进行前向传播，输出对应的预测结果，判断是否存在入侵行为。六是系统集成与部署。将训练好的深度学习模型集成到入侵检测系统中，构建一个完整的系统。设计用户界面和交互方式，方便用户对系统进行配置和监控。部署系统到实际环境中，确保系统稳定运行并能够及时响应入侵行为。系统实践应用测试该系统选用高校计算机机房进行实践应用，并实施入侵数据包植入，以此来检验系统的应用稳定性和通信网络入侵检测能力。具体内容如下。1.实验目标评估基于深度学习的入侵检测系统在模拟网络环境中的检测能力和准确性。2.数据准备（1）正常流量数据集：创建一个包含正常网络流量的数据集，包括常见的网络通信行为，如投稿信箱2023.955ArtificialIntelligenceResearch人工智能研究责任编辑赵志远HTTP请求、DNS查询、FTP传输等。（2）入侵流量数据集：创建一个包含不同类型入侵行为的数据集，包括恶意连接、端口扫描、DDoS攻击等。3.系统部署部署基于深度学习的入侵检测系统，并将其连接到流量数据源。配置系统参数，包括输入维度、模型架构和超参数。4.数据注入和分析将设计好的测试数据集注入到系统中，观察系统的检测输出和判定结果。记录系统的检测准确率、误报率、漏报率等指标，并与预期结果进行比较。检测分析1.正常流量检测本系统在正常流量数据集上表现出色，准确率达到9 8%，误报率非常低，仅为0.5%，表明系统能够准确地区分正常网络行为。2.单一入侵类型检测（恶意连接）本系统成功检测到9 0%的恶意连接，并将其准确标识为入侵；漏报率为10%，可能有少量的恶意连接未能被识别。3.多样入侵类型检测对于不同类型的入侵行为，本系统表现出了较高的检测能力和区分能力。对于端口扫描攻击，系统的检测率达到9 5%，准确地识别了大部分攻击行为。对于DDoS攻击，系统的检测率为9 2%，在高流量负载下，能够有效地检测到这种攻击。4.未知入侵检测在未见过的入侵行为数据测试中，系统表现出了较高的适应能力和鲁棒性。虽然在某些新型入侵行为中存在一些误报，但总体上能够捕获到大部分未知入侵。5.性能评估系统响应时间很快，从接收数据到产生检测结果，延迟时间平均在10 0 ms以内。系统的整体性能稳定，可以在高负载情况下保持较高的准确率和较快的响应速度。测试结果分析基于深度学习的入侵检测系统在模拟测试实验中，展现了良好的性能和准确性。它能够准确地检测到正常网络行为并有效地识别多种入侵行为，对于未知的入侵行为，也具有一定的适应能力。然而，在一些特定场景下，该系统仍存在一些误报和漏报的情况，需要持续改进系统的算法和模型，以提高其准确性和鲁棒性。结语基于深度学习的入侵检测系统为网络安全提供了一种强大的工具，可以帮助用户及时发现和应对潜在的威胁。在未来的研究中，笔者将进一步提升该入侵检测系统的效能，以更好地保护网络的安全和稳定性。N2023.9投稿信箱