19、机器学习在网络入侵检测中的应用与评估

机器学习在网络入侵检测中的应用与评估

在当今数字化时代，网络安全至关重要，网络入侵检测系统（NIDS）成为保护网络安全的关键工具。机器学习技术在NIDS中得到了广泛应用，本文将介绍人工神经网络（ANN）在NIDS中的应用，以及不同机器学习方法构建的NIDS在KDD 99基准数据集上的实验评估。

人工神经网络在NIDS中的应用

人工神经网络（ANN）是受动物大脑生物神经系统启发的信息处理系统，是最广泛使用的机器学习算法之一。ANN通常由简单处理单元（节点或人工神经元）和它们之间的连接组成，这些单元按层组织，包括输入层、输出层和隐藏层。ANN在NIDS中应用广泛，主要分为基于监督训练和无监督训练的两类NIDS。

• 基于监督训练的ANN NIDS ：采用监督学习方法时，从一组标记数据中学习给定输入的期望输出或模式。多层感知器（MLP）是一种著名的监督神经网络架构，基于前馈和反向传播算法。在ANN - NIDS中，输入层节点数设置为从原始流量中选择的特征数，输出层节点数配置为期望输出类别的数量。其优点是能够表示线性和非线性关系，并通过训练直接从数据中学习这些关系，但训练过程可能非常耗时，对NIDS系统更新有不利影响。
• 基于无监督训练的ANN NIDS ：基于无监督训练的ANN NIDS网络在没有期望输出的情况下适应不同的聚类。自组织映射（SOM）是该组中最流行的算法之一，它使用Kohonen的无监督学习方法将任意维度的输入转换为低维（通常为1维或2维）离散映射。SOM网络模型通常有输入层和输出层，输入层节点数通常设置为训练数据集所选特征的数量。训练过程调整神经元的权重向量，从而