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入侵检测数据维数大、数据样本不均衡、数据集分散性大的问题严重影响分类性能,为了解决该问题,文章提出基于极限随机树的特征递归消除(Extra Trees-Recursive Feature Elimination,ET-RFE)和LightGBM(LGBM)的入侵检测方法。首先对网络数据进行独热编码重构,在数据级层面均衡少量样本的攻击类别;其次,使用基于ET-RFE对流量特征进行降维处理,寻找含有信息量最大的最优特征子集;最后,将得到的最优特征子集作为LGBM输入数据集进行分类训练,并利用贝叶斯算法对LGBM参数进行优化。实验采用真实的网络流量数据集UNSW-NB15,通过与随机森林(RF)、XGboost算法和GALR-DT算法比较可得,文章所提方法能够有效提高检测率,并对小样本攻击类型实现有效的召回率。 相似文献
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