35、提升入侵检测系统性能与神经网络权重优化

提升入侵检测系统性能与神经网络权重优化

入侵检测系统性能提升

在网络安全领域，入侵检测系统（IDS）至关重要。为了提升其性能，提出了一种结合决策树和支持向量机（SVM）计算的方法。

设计步骤

该方法的设计包含以下几个阶段：
1. 读取UNSW - NB15数据集 ：此数据集由澳大利亚网络安全中心创建，包含真实的正常网络活动和模拟的攻击数据，有49个特征和9种攻击类型。
2. 数据预处理 ：
- 去除训练集和测试集中的额外信息。
- 由于多数机器学习算法只能处理数值特征，所以对数据集中的名义特征（如proto、administration、state和attack_cat）进行编码，采用one - hot编码方式。
- 去除普通流量的分类信息和“ID”特征，“ID”特征只是数据集中的行数，无实际意义。
- 随机选择70%作为训练集，30%作为测试集。
- 使用k折交叉验证来验证预测结果，将数据随机分成k折，每次选择一折用于测试，其余用于训练。这里将数据分成十折。
3. 特征选择 ：使用SVM - RFE算法确定重要特征。UNSW - NB15数据集原本有45个特征，应用该算法后，仅选择了22个与分类相关的特征，分别是dload、sload、sttl等。
4. 分类 ：使用决策树和SVM算法对数据集进行分类，以选择最佳特征。
5. 评估分类器性能 ：使用准确率、精确率、召回率和F - 度量来评估