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分階段K鄰居模型在入侵檢測系統(tǒng)中的應用研究
來源:電子技術應用2011年第1期
宋林紅1,2, 周 顥1,2, 趙保華1,2
1. 中國科學技術大學 計算機科學與技術系,安徽 合肥230027; 2.安徽省計算與通訊軟件重點實驗室,安徽 合肥230027
摘要: 分階段K鄰居模型(KNS)是一種可用于入侵檢測系統(tǒng)中的數(shù)據挖掘模型。KNS先將節(jié)點狀態(tài)分成不同的階段,然后為每個節(jié)點查找同階段內K鄰居和不同階段鄰居,最后分別對階段內部鄰居和階段鄰居的相關屬性進行統(tǒng)計挖掘,最終得到節(jié)點的階段評價值。實驗將KNS模型應用在基于WLAN數(shù)據包的入侵檢測系統(tǒng)中,通過比較節(jié)點的階段評價值是否異常判斷是否存在入侵。結果表明,KNS可以快速地處理數(shù)據包并有效地檢測攻擊。
中圖分類號: TP393.08
文獻標識碼: A
文章編號: 0258-7998(2011)01-0124-04
Research on applying K-neighbor in sections model in IDS
Song Linhong1,2, Zhou Hao1,2, Zhao Baohua1,2
1. Dept. of Computer Science, University of Science and Technology of China, Hefei 230027, China; 2. Province Key Laboratory of Software in Computing and Communication, Hefei 230027, China
Abstract: K-neighbor in sections is a data mining based model that can be applied in IDS. KNS will firstly divide nodes status set into several different sections. Then KNS will search k neighbors in the same section and neighbors between different sections for every node. At last KNS will get node’s section score by mining statistics of properties of neighbors in sections and neighbors between sections separately. The KNS model is applied in WLAN frames based IDS in experiment and nodes’ section score are used to determine whether there exits intrusion. The results indicate that KNS can handle frames rapidly and detect intrusions effectively.
Key words : KNS; IDS; data mining; WLAN


    入侵檢測系統(tǒng),就是按照一定的安全策略對網絡、系統(tǒng)的運行狀況進行監(jiān)視,盡可能地發(fā)現(xiàn)各種攻擊企圖、行為或者結果,以保證網絡系統(tǒng)資源的機密性、完整性和可用性。入侵檢測系統(tǒng)根據分析對象的不同,可以分為基于主機的和基于網絡數(shù)據包的入侵檢測系統(tǒng)。模式匹配方法[1-2] 入侵檢測系統(tǒng)中應用廣泛,該方法根據預先制定的模式檢測攻擊,可以有效地發(fā)現(xiàn)已知模式的攻擊,但是不能發(fā)現(xiàn)未知模式的攻擊。
 數(shù)據挖掘,就是從大量數(shù)據中獲取有效、潛在、有用、新穎的模式的非平凡過程。將數(shù)據挖掘方法應用在入侵檢測系統(tǒng)中[3],可以有效地挖掘出新的模式,發(fā)現(xiàn)新的攻擊。在基于主機的入侵檢測系統(tǒng)中已有很多研究,也取得了不錯的成果。常用的方法有支持向量機[4] 、隱馬爾科夫模型[5]、KNN[6]等。
 基于網絡數(shù)據包的入侵檢測系統(tǒng)是將網絡數(shù)據包作為分析的對象,有數(shù)據量大、數(shù)據變換快等特點,而傳統(tǒng)的數(shù)據挖掘方法在應用中往往出現(xiàn)運算時間復雜度過高,不能在有限時間內處理完大量數(shù)據包的難題。
 從IEEE802.11協(xié)議[7] 中可以發(fā)現(xiàn):在不同的階段,網絡數(shù)據包的類型是完全不同的,如認證階段只有認證報文,認證階段結束后進入連接階段,只會出現(xiàn)連接報文,在認證階段后的任何階段都可以發(fā)生斷開認證階段等,不同的階段是相繼發(fā)生但是階段間是相互獨立的。傳統(tǒng)的數(shù)據挖掘方法會將不同階段的數(shù)據包統(tǒng)一分析,不僅會產生極大且無謂的計算量,而且不能體現(xiàn)出階段性的特點。本文提出了一種分階段K鄰居數(shù)據挖掘方法,可以有效地解決上述問題。

    該函數(shù)與節(jié)點本身的屬性和節(jié)點的內部鄰居集有關,而且不同屬性的內部鄰居集對節(jié)點的內部評價值的影響力不一樣。
    (2) 階段評價函數(shù):評價節(jié)點和該節(jié)點階段鄰居特征的函數(shù)。
 
 該函數(shù)與節(jié)點的內部評價值和節(jié)點的階段鄰居有關,而且不同的階段鄰居對節(jié)點的外部評價值的影響力不一樣。
2 KNS算法
 應用KNS方法的前提:對象可分為一定的階段,階段之間相對獨立并且有序,同一階段中不同節(jié)點的內部行為和階段行為應該相似。
 在KNS算法開始之前,需要對節(jié)點的各個屬性進行篩選,選擇能夠將數(shù)據集分割成n個連續(xù)的階段的屬性作為階段屬性,如果有幾個屬性都可以作為階段屬性,則選擇其中分割的最均勻的屬性作為階段屬性。
 KNS方法可分為學習算法和測試算法兩部分。
    
    首先通過對樣本數(shù)據集的學習,調整內部影響權值w[k]和階段影響權值sc[n,n]。調整算法可以用自適應濾波LMS(Least-Mean-Square)學習算法等,由此得到階段對照評價集U[n]。然后輸入待測數(shù)據集,計算每個節(jié)點s的內部評價值W(s)并最終得到階段評價值Sc(s)。將Sc(s)與該階段的對照評價集U[j]比較,并將Sc(s)偏離U[j]的程度作為判斷結果的依據輸出。
 KNS學習算法是先通過樣本數(shù)據集中的每個節(jié)點找到內部鄰居集和階段鄰居集,然后計算所有節(jié)點的內部評價值W和階段評價值Sc并將Sc加入到評分集U[j]中,通過調整w[k]和sc[n,n]的值,逐步縮小U[j]的范圍,最終輸出U[j]作為KNS測試算法的對照評價集。
   (2)KNS測試算法
   Input w[k], sc[n][n]; U[n];
   Input  target data set S;
   foreach s in S
           Switch(s(y))
                  Set s in section Mj ;
           searchNeighbor(s, Mj);
           for Mk before and after Mj
                  searchNeighbor(s, Mk);
        compute W(s) Sc(s)
        get distance(Sc(s) U[j] );
        answer(s)=tooFar(Sc(s),U[j]);
        output answer;
    KNS測試算法比學習算法簡單很多,只需在每個節(jié)點進入時,設置為相應的階段并為它找到內部鄰居和階段鄰居,然后計算出內部評價值W和階段評價值Sc,最后將Sc與該階段對照評價集U[j]比較,輸出比較結果。
   綜上所述,KNS方法整個流程如圖1所示。

3 基于WLAN網絡數(shù)據包的入侵檢測
    無線局域網(WLAN)使用過程如圖2所示。

    每個終端(STA)在連接并使用WLAN的過程都可以按照圖2流程分為5個階段,不同階段中所涉及的數(shù)據包的類型也是完全不同的,并且每個階段內的數(shù)據包類型都是有限的,如網絡發(fā)現(xiàn)階段數(shù)據包的類型有Beacon、Probe Request和Probe Response三種,認證階段只有Authentication一種等。這是滿足分階段K鄰居方法應用的前提。
    在實驗中,每個獨立的包作為一個節(jié)點,數(shù)據包里的各個項的值作為該節(jié)點的屬性。將上述階段再次按照不同的數(shù)據包類型分成更小的階段,每個階段中只包含一種類型的數(shù)據包,同時將源地址和目的地址作為判斷是否階段鄰居的屬性依據。同類數(shù)據包中的其他屬性作為該階段的內部屬性。
    實驗中,先收集一定量的安全環(huán)境下的數(shù)據包,作為樣本集合進行KNS學習,然后再將結果用于入侵檢測,并將階段評價函數(shù)的偏離程度作為判斷是否有入侵的依據。
    實驗使用的評價函數(shù)有:
 
4 實驗結果及分析
 在實驗室環(huán)境下進行攻擊和檢測。實驗分別用KNS方法和HMM方法進行。
    (1) KNS方法
    KNS方法檢測結果如表1所示。

    由表1可以發(fā)現(xiàn),KNS方法可以在較高檢測率的情況下保持較低的誤報率。但是對于Probe Request 類型的攻擊,由于STA Probe的比較沒有規(guī)律,STA可以在任何時候發(fā)出Probe Request并可以持續(xù)任意長的時間,然后在任何時間結束Probe,即開始認證或離開WLAN(Probe Response也是類似)。對于這種類型的攻擊,階段K方法盡管可以有著很高的檢測率,但是也有著較高的誤報率。而對于Beacon Flood、Spoof Authentication和Spoof Association這幾種攻擊,不但有很高的檢測率同時也有較低的誤報率。
    (2) HMM方法
    實驗采用滑動窗口HMM模型,將WLAN數(shù)據包MAC頭部的二進制碼作為分析對象,取窗口大小為7,得到結果如表2所示。

    對比表1和表2可以發(fā)現(xiàn),對于不同的攻擊類型,兩種方法的誤報率有高有低。但是總體而言,KNS方法的檢測率基本都高于HMM方法
    (3) 運算效率
    采用KNS方法和HMM方法處理2 000個~20 000個數(shù)據包所用的時間如圖3所示。由圖可知,KNS方法處理包的平均速度是HMM方法的2.5倍,說明KNS方法有著快速處理大量實時網絡數(shù)據包的能力。

    本文提出了一種可以體現(xiàn)對象階段性特點的數(shù)據挖掘KNS模型。該方法將待測對象按照階段不同分為若干階段,然后分別對階段內部鄰居和階段鄰居的相關屬性進行統(tǒng)計挖掘。如果待測對象滿足兩個條件:(1)可分為互相獨立且有序的階段; (2)同一階段中不同節(jié)點的內部行為和階段行為是相似的,則可以應用該模型。此外,還實驗了KNS方法在基于WLAN網絡數(shù)據包的入侵檢測系統(tǒng)中的應用,并將結果與HMM方法的結果進行了對比,可以發(fā)現(xiàn)在檢測率和誤報率相當?shù)那闆r下,KNS方法運算效率高,可以在實時檢測中很好地應用。
    在研究過程中發(fā)現(xiàn),目前的KNS方法還存在許多不足,如階段內部評價函數(shù)以及階段評價函數(shù)的設定還有有待改進,當前的函數(shù)略顯復雜,后續(xù)工作只需要找到可以反映階段特點的更簡單的函數(shù),就可以進一步改進KNS算法的計算速度。
參考文獻
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