19、构建网络攻击分类预测模型

构建网络攻击分类预测模型

1. 引言

在网络安全领域，利用机器学习构建网络攻击分类器是一项重要的任务。我们将使用NSL - KDD数据集来演示如何从头开始构建这样的分类器。该数据集是对经典网络入侵检测数据集的改进，原1999 KDD Cup数据集是为DARPA入侵检测评估计划创建的，模拟了典型美国空军局域网环境，记录期间包含多种网络攻击。

2. 数据集概述

• 攻击类型 ：共有38种不同类型的攻击，但训练集中只有24种。这些攻击分为四大类：
  • dos ：拒绝服务攻击
  • r2l ：来自远程服务器的未授权访问
  • u2r ：权限提升尝试
  • probe ：暴力探测攻击
• 数据特点 ：该数据集是带标签的预生成特征向量数据集，但在现实场景中，获取相关的带标签数据可能很困难，从原始数据中提取数值特征也会耗费大量精力。

3. 训练数据问题

• 数据获取 ：使用机器学习进行安全分析时，获取优质训练数据是一个长期存在的问题。分类器的性能取决于训练数据的质量，可靠的标签数据在监督学习中尤为重要。大多数组织接触到的攻击流量数量和种类有限，需要解决类别不平衡问题。
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