面向固定网络的基于元胞自动机的网络入侵检测系统研究 (NIDWCA)
网络与互联网体系结构
2014-01-15 v1
摘要
网络入侵检测系统 (NIDS) 是监控网络的计算机系统，旨在辨别该网络上的恶意活动与良性活动。随着近期互联网的发展，此类安全局限性正变得日益紧迫。当前大多数网络入侵检测系统依赖于带标签的训练数据。一种使用无标签数据训练的基于无监督 CA 的异常检测技术能够检测以前未见的攻击。这种基于元胞自动机分类器 (CAC) 与遗传算法 (GA) 的新方法，被用于将程序行为分类为正常或入侵。详细讨论了带有 GA 的 CAC 的参数与演化过程。此实现在将网络连接信息编码为 NIDS 中的规则时，同时考虑了网络连接的时间与空间信息。在 KDD Cup 数据集上的初步实验表明，带有遗传算法的 CAC 分类器能够有效检测入侵攻击并实现低误报率。训练 NIDWCA（基于元胞自动机的网络入侵检测）分类器所需的时间显著短于任何其他常规技术。
引用
@article{arxiv.1401.3046,
title = {Investigating Cellular Automata Based Network Intrusion Detection System For Fixed Networks (NIDWCA)},
author = {Pokkuluri Kiran Sree and Inampudi Ramesh Babu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1401.3046},
year = {2014}
}
备注
2008 International Conference on Advanced Computer Theory and Engineering