PaperNote - 基于时空特征融合的入侵检测系统模型

本文主要是介绍PaperNote - 基于时空特征融合的入侵检测系统模型，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

原文标题：Model of the intrusion detection system based on the integration of spatial-temporal features

原文作者：Jianwu Zhang, Yu Ling, Xingbing Fu, Xiongkun Yang, Gang Xiong, Rui Zhang

原文来源：Computers & Security 2020

原文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0167404819302214

1 简介

传统的机器学习方法，如SVM、贝叶斯网络、聚类等，当数据集的规模较小、维度较低时，具有较好的分类效果。但是，在实际的网络环境中，存在大量的高维、无标签、非线性数据，这就要求我们建立新的入侵检测模型。

本文提出了一种模型，将多尺度卷积神经网络和长短期记忆相结合（Multiscale Convolutional Neural Network with Long Short-Term Memory，MSCNN-LSTM）。模型首先使用多尺度卷积神经网络（MSCNN）分析数据集的空间特征(spatial features)，然后使用长短期记忆（LSTM）网络处理时间特征（temporal features）。 最后，该模型利用时空特征（spatial-temporal features）进行分类。 在实验中，使用公共入侵检测数据集UNSW-NB15作为实验训练集和测试集。 与基于传统神经网络的模型相比，MSCNN-LSTM模型具有更好的准确性，误报率和误报率。

2 相关工作

2.1 入侵检测系统

IDS分类：

• 基于特征的检测系统（signature-based）

通过分析已知的攻击模式，提取流量特征；然后将这些特征与后续检测系统提取的特征进行比较，以发现后续的攻击流量并发出警告。 基于特征的检测系统的优点是准确率高，但无法分析未知的攻击方式，如0-day漏洞攻击和APT（Advanced Persistent Threat）攻击 。

• 基于异常的检测系统（anomaly-based）

也称为基于网络行为的检测系统，主要依赖于传统的机器学习和深度学习算法。 在这种方法中，首先提取部分流量特征；然后使用有监督或无监督的学习方法，基于这些特征来构建学习框架。 基于网络行为的检测系统可以检测正常和恶意网络流量， 这种方法的好处是它可以检测未知攻击。但该方法的困难的是，设计一组代表性的特征来检测网络流量并训练模型。

2.2 深度神经网络

• 卷积神经网络CNN

主要用于提取数据集的空间特征

• 递归神经网络RNN

为神经网络中的每个节点添加了一个自相关加权值作为记忆单元，可以记忆神经网络之前的状态

• 长短期记忆网络LSTM

LSTM在RNN的结构中中添加了忘记门，因此LSTM网络可以有效地从长序列中提取时间特征

时空特征是入侵检测系统中最常用的两个检测特征。目前的研究方法都应用CNN或RNN来构建单个模型，这显然不够全面。

数据流量中的“字节、数据包、数据流”和自然语言处理中的“字符、句子、段落”非常相似。因此，对网络流量的分类类似于将自然语言中的段落分为正样本和负样本。

3 MSCNN-LSTM设计

3.1 数据选择

由于KDDCUP99和NSL-KDD年代过于久远，本文采用公开数据集UNSW-NB15.

3.2 数据处理

包括数据标准化和数据格式转换。原始数据中，每条数据都有49个特征和1个标签，其标签为“attack”和“normal”，为了以数据流的形式将数据输入到神经网络中，必须要将字符型属性转化为数值型。

数据集包括9中类型的异常行为：Fuzzers, Analysis, Backdoors, DoS, Exploits, Generic, Reconnaissance, Shellcode and Worms

特征可以分为以下几类：流量特征，基本特征，内容特征，时间特征，附加生成的特征、标签特征。

数据集的49个特征中，显然存在一部分冗余。因此使用前人所得出的特征子集，这些特征子集是通过使用遗传算法作为特征搜索策略，并使用逻辑回归作为分类器来获得的，如下表所示：

3.2.1 数据标准化（standardization）

特征‘proto’、‘state’、‘service’、‘attack_act’的值都是字符型的，我们将其转化为数字型。比如特征‘proto’，将其三个最重要的值‘tcp’、‘udp’、‘icmp’分别映射为1、2、3，其余协议映射为4.

3.2.2 数据归一化（normalization）

通过线性转换，将特征值归一化到[0, 1]区间内：

$f(x)=\{\begin{array}{ll}\frac{x-x_{\min }}{x_{\max }-x_{\min }},& x_{\max }\ne x_{\min }\\ 0,& x_{\max }=x_{\min }\end{array}$

3.3 特征学习过程

整个数据流图像的空间特征，是CNN从单个的$p\times q$图像中学到，如下图所示，然后MSCNN的输出结构是单个的数据流向量。

LSTM从多个数据流向量中学习时间特征，如下图所示，输出是代表网络数据流时空特征的、单个的数据流向量，它将根据提取出的特征被进行分类。

3.4 多尺度卷积（multiscale convolution）

对于网络流量的识别，不仅需要分散的局部特征（local feature），也需要将多个局部特征联合起来进行分类，因此将CNN调整为MSCNN。本文使用多个大小不同的卷积核来提取特征，并将它们组合以获得多组局部特征。MSCNN结构将基于三个原始的多尺度卷积层（每层有多个卷积核进行采集），三个卷积层，一个池化层和三个全连接层， 网络结构参数如下表所示：

MS卷积采用了三个不同尺度的卷积核，因为2×2、3×3的卷积是比较耗时的，所以在之前先进行1×1的卷积操作来降低特征空间的维度：

• 关于1×1卷积核

如果当前层和下一层都只有一个通道，那么1×1卷积核确实没什么作用，但是如果它们分别为m层和n层的话，1×1卷积核可以起到一个跨通道聚合的作用，所以进一步可以起到降维（或者升维）的作用，起到减少（或增加）参数的目的。

3.5 LSTM网络

3.5.1 RNN

首先介绍一下传统的递归神经网络（Recurrent neural network: RNN）：

• $x$为当前状态下数据的输入
• $h$表示接收到的上一个节点的输入
• $y$为当前节点状态下的输出
• $h^{\prime }$为传递到下一个节点的输出

通过上图的公式可以看到，输出 h’ 与 x 和 h 的值都相关。而 y 则常常使用 h’ 投入到一个线性层（主要是进行维度映射）然后使用softmax进行分类得到需要的数据。这里的y如何通过 h’ 计算得到往往看具体模型的使用方式。通过序列形式的输入，我们能够得到如下形式的RNN：

3.5.2 LSTM

LSTM是一种特殊的RNN，主要是为了解决长序列训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。简单来说，就是相比普通的RNN，LSTM能够在更长的序列中有更好的表现。

LSTM结构（右图）和普通RNN（左图）的主要输入输出区别如下所示：

相比RNN只有一个传递状态$h^t$，LSTM有两个传输状态，$c^t$（cell state）和$h^t$（hidden state）。其中$c^t$改变得很慢，通常输出的$c^t$是上一个状态传过来的$c^{t-1}$加上一些数值。而$h^t$则在不同节点下往往会有很大的区别.

• 首先使用LSTM的当前输入$x^t$和上一个状态传递下来的$h^{t-1}$拼接训练得到四个状态：

其中，$z^f$、$z^i$、$z^o$是由拼接向量乘以权重矩阵之后，再通过一个$sigmoid$激活函数转换成0到1之间的数值，来作为一种门控状态。而$z$则是将结果通过一个$tanh$激活函数将转换成-1到1之间的值（这里使用$tanh$是因为这里是将其做为输入数据，而不是门控信号）。

• 下面开始进一步介绍这四个状态在LSTM内部的使用

其中， 是Hadamard Product，也就是操作矩阵中对应的元素相乘，因此要求两个相乘矩阵是同型的。 则代表进行矩阵加法。

LSTM主要有三个阶段：

• 忘记阶段

这个阶段主要是对上一个节点传进来的输入进行选择性忘记。简单来说就是会 “忘记不重要的，记住重要的”。具体来说是通过计算得到的$z^f$（f表示forget）来作为忘记门控，来控制上一个状态的$c^{t-1}$哪些需要留哪些需要忘。

• 选择记忆阶段

这个阶段将这个阶段的输入有选择性地进行“记忆”，会对输入$x^t$进行选择记忆。哪些重要则着重记录下来，哪些不重要，则少记一些。当前的输入内容由前面计算得到的$z$表示。而选择的门控信号则是由$z^i$（i代表information）来进行控制。

将上面两步得到的结果相加，即可得到传输给下一个状态的$c^t$，也就是上图中的第一个公式。

• 输出阶段

这个阶段将决定哪些将会被当成当前状态的输出。主要是通过$z^o$来进行控制的。并且还对上一阶段得到的$c^t$进行了放缩（通过一个tanh激活函数进行变化）。

与普通RNN类似，输出$y^t$往往最终也是通过$h^t$变化得到的

3.6 池化层

池化的目的是减少训练参数，加快网络训练速度，其主要作用是执行下采样（down-sampling）。通过池化可以降低模型的过拟合，提高模型的泛化能力。池化包括两种：

• 最大值池化（max-pooling）：通过subsample数据，主要选择那些具有更好的分类和标识的特征，因此总的来说，其效果比较好
• 均值池化（mean-pooling）

但是特征提取的误差主要来自于两方面：由于邻域大小的限制，估计值的方差增大；卷积层参数的误差导致估计值的偏差。均值池化可以缓解第一种，最大值池化可以缓解第二种。

即均值池化可以保留更多的背景特征信息，它强调整体的特征信息；而最大值池化可以保留更多的纹理特征信息，它强调局部的重点。

因此均值池化在信息的完全传递中会更有用，而使用最大值池化会丢失许多特征信息。因此本文选用均值池化。

3.7 模型反馈

模型在CNN中使用反向传播算法（back propagation：BP）。

• 残差网络（Residual Network，ResNet）

随着神经网络层数的加深，会产生梯度爆炸（激活值变为无穷大）和梯度消失（激活值变为无穷小）问题。残差网络通过跳跃连接，将前面的激活值跳过中间的网络层，直接传递到更后面的网络层中去，以此来避免梯度消失和梯度爆炸。从而使得训练更深层次的神经网络成为可能。

4 实验

4.1 实验数据

训练集中包含175341条数据，测试集中包含82332条数据。采样需要遵循大样本平均采样和小样本完整采样的原则。 通过采样获得的测试集为Test_Set_A。 下表中显示了每个数据集中的异常行为类别和分布。

为了进一步测试模型的泛化能力，这项工作中使用了一个新的测试集Test_Set_B。 观察数据集，我们可以发现网络流量的正常行为大约占总流量的三分之一，而罕见的攻击类别“Worms”和“Shellcode”仅占很小的比例。因此，在Test_Set_B中，“Worms”和“Shellcode”类型的比例有所增加。 下表展示了测试集Test_Set_B的具体分布：

4.2 实验过程

每个MS卷积层使用三种不同大小的卷积核，padding方法使用“same padding”，损失函数使用“Categorical_crossentropy function”，优化器使用“AdamOptimizer”，权重和偏移量使用0均值的高斯初始化。

使用dropout来避免过拟合，其连接概率p在通过实验探索后选取p=0.5

4.3 实验度量

4.4 实验结果

设置了三个对照实验：

下图比较了在罕见攻击情况下这四个模型的检测能力。检测罕见攻击情况的重点是减少误报率

5 总结

• 尽管使用神经网络不需要太多的关注特征工程，但是在面对众多的特征时，需要进行进一步的特征选择
• 现实中，恶意软件流量相对于正常流量来说占比很小，而且不同而已流量所占的比例也不同，因此提高模型的泛化能力是关键
• 学习点：MSCNN-LSTM集成模型

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