【摘 要】
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随着计算机及互联网技术的快速发展,互联网已经成为人们日常生活中不可或缺的部分,由于互联网的开放性,共享性等特性,各种网络入侵行为日益频繁。而我国作为全球互联网使用大国,网络入侵等行为已经成为危害我国信息产业持续健康发展的重要阻碍因素。如何对入侵行为进行分析研究,从而保护个人隐私和商业机密,是信息安全领域目前亟需解决的问题。入侵检测技术作为防止网络攻击行为的有效途径,是目前国内外本研究领域的研究热点
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随着计算机及互联网技术的快速发展,互联网已经成为人们日常生活中不可或缺的部分,由于互联网的开放性,共享性等特性,各种网络入侵行为日益频繁。而我国作为全球互联网使用大国,网络入侵等行为已经成为危害我国信息产业持续健康发展的重要阻碍因素。如何对入侵行为进行分析研究,从而保护个人隐私和商业机密,是信息安全领域目前亟需解决的问题。入侵检测技术作为防止网络攻击行为的有效途径,是目前国内外本研究领域的研究热点之一。部分研究者将Adaboost算法等机器学习算法应用于入侵检测领域。然而由于传统Adaboost异常检测算法训练模型耗时较长、样本权值调整时没有对分类样本权值调整范围进行明确划分,致使算法在异常检测时检测效率较低、检测准确率较低、误判率较高,不能有效应对未知攻击行为。鉴于此,本文结合Spark+CUDA平台提出了改进Adaboost算法的入侵检测系统。论文主要研究内容如下:第一,论文分析了入侵检测领域国内外研究现状及目前研究存在的问题,综述了入侵检测的攻击类型、入侵检测系统的分类方式,之后研究设计了基于Spark+ELK框架的web日志采集系统。第二,针对传统Adaboost异常检测算法样本权重调整没有设定调整幅度及阈值,致使异常检测准确率较低且容易产生噪声数据的问题,设计了改进的Adaboost算法。从样本点权重和弱分类器权重两个方面对算法进行改进。在样本点权重改进中引入样本点前t-1轮分类正确率T(i)的判断,在样本点迭代更新权重时结合正确率T(i)对分类错误的样本权重值增加及分类正确的样本权重值减少的幅度进行明确划分;弱分类器改进中根据弱分类器分类特定样本点的优势,在组合分类器时适当调整该弱分类器权重,通过样本点误判率参数控制,实现了组合分类器中弱分类器权重的优化。通过KDD CUP 99数据集实验证明,改进算法的异常检测准确率高于传统算法并且误报率低于传统算法。第三,为进一步提升改进算法的运行效率,本文基于Spark+CUDA架构对改进Adaboost算法的并行化展开研究。将改进Adaboost算法中的样本点权重值计算、样本点前N轮正确率T(i)与错判率F(i)计算、弱分类器权重计算等复杂计算交由GPU执行,同时利用Spark集群技术对数据集进行分块处理。最后通过KDD CUP 99数据集及自采集的web日志数据集实验表明,该方法有效提高了改进Adaboost算法的运行效率。
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