论文阅读——Intrusion detection systems using longshort‑term memory (LSTM)

一.基本信息

论文名称:Intrusion detection systems using longshort‑term memory (LSTM)

中文翻译:基于长短期记忆(LSTM)的入侵检测系统

DOI:10.1186/s40537-021-00448-4

作者:FatimaEzzahra Laghrissi1* , Samira Douzi2*, Khadija Douzi1* and Badr Hssina1*

发表年份:2021年

发表期刊:《Journal Of Big Data》

中科院分区:计算机科学2区

JCR分区:Q1

影响因子:IF(5):12.4

二.论文阅读

1.研究背景

1.网络威胁日益严重,入侵检测技术越来越关键。

2.目前许多入侵检测系统基于机器学习模型,但是经典的机器学习模型无法解决实时性问题。

3.深度学习模型在入侵检测方面的应用有所增加

2.主要贡献

在KDD99数据集上,对三个模型(即LSTM,LSTM-PCA,LSTM-MI)进行二分类和多分类的测试

3.研究过程

A.数据集的阐述:

  1. KDD99 dataset:53个特征;4个攻击大类;
  2. 存在的问题:攻击记录的数量远远大于正常记录

B.数据预处理:

二分类将标签分为两种类别:正常和攻击;接着 随机抽样来缓解数据集存在的问题
多分类分成 三类 :正常攻击,拒绝服务攻击和R2L类别中的所有其他攻击

C.数据降维

PCA方法:

原数据的特征是53个,用PCA方法降维, 用 主成分1,2 或者 主成分1,2,3 即可描述重要特征(后面实验对比了2个主成分和3个主成分的效果)


MI方法:

1.定义: 互信息(Mutual Information )是一种用来计算两个变量之间统计依赖性的方法,这里的两个变量是"特征"与"目标值/标签", 某个特征的互信息分数越高,说明该特征对标签结果的影响更大
2.本实验的设置:
本实验的选择: 本实验分别用了4号特征和其余10个特 征

D.数据集的划分

60%的预处理后的数据作为训练集;20%作为验证集;20%作为测试集

E.分类模型的设置

①分类模型:LSTM
②内部结构和参数设置:
▶整体模型及参数:
▶LSTM的结构:

4.研究结果

**性能评价指标1:**准确度,召回率,精确度,F1分数

结果:

对于二分类和多分类来比较:二分类的效果好

对于三种模型来比较:LSMT-PCA效果最好

对于具体模型来说:

LSTM-PCA:在选择两个主成分时效果更好

LSTM-MI:选择4号特征比选择10个特征效果好


**性能评价指标2:**处理时间

结果:

二分类比多分类快;LSTM-MI比其他模型快;添加更多的特征会增加处理时间


LSTM-PCA的最终评价:

①在 准确率和敏感度上超越其他模型。
②使用更少的特征实现了 高效性能 ,适合 大规模实时环境
③模型具有通用性、高效性,在入侵检测系统中的潜在实用价值

5.总结

作者提出的 LSTM 模型能够有效区分正常网络流量和攻击流量。除此之外,模型结合主成分分析(PCA)和互信息作为降维方法。实验结果表明,基于 PCA 的模型(特别是使用2个主成分)在二分类和多分类任务中都表现最好,准确率分别达到 99.44% 和 99.39%。模型的准确性和敏感性优于其他比较方法,且使用少量特征(2个)使得模型训练更加高效,占用更少资源。

6.未来展望

研究LSTM的多种变体,以及其他神经网络算法和其他特征选择算法。

7.整个论文的思维导图

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