【深度学习】【机器学习】用神经网络进行入侵检测，NSL-KDD数据集，基于机器学习（深度学习）判断网络入侵，网络攻击，流量异常

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【深度学习】用神经网络进行入侵检测，NSL-KDD数据集，用网络连接特征判断是否是网络入侵。

下载数据集NSL-KDD

NSL-KDD数据集，有dos,u2r,r21,probe等类型的攻击，和普通的正常的流量，即是有五个类别：

1、Normal：正常记录
2、DOS：拒绝服务攻击
3、PROBE：监视和其他探测活动
4、R2L：来自远程机器的非法访问
5、U2R：普通用户对本地超级用户特权的非法访问

数据集样子如下，一行就是一个样本。一个样本有41个特征和一个类别标签。

数据集介绍

https://towardsdatascience.com/a-deeper-dive-into-the-nsl-kdd-data-set-15c753364657

https://mathpretty.com/10244.html

输入的41个特征介绍

下面是对网络连接的41个特征的介绍：

特征编号	特征名称	特征描述	类型	范围
1	duration	连接持续时间，从TCP连接建立到结束的时间，或每个UDP数据包的连接时间	连续	[0, 58329]秒
2	protocol_type	协议类型，可能值为TCP, UDP, ICMP	离散	-
3	service	目标主机的网络服务类型，共70种可能值	离散	-
4	flag	连接状态，11种可能值，表示连接是否按照协议要求开始或完成	离散	-
5	src_bytes	从源主机到目标主机的数据的字节数	连续	[0, 1379963888]
6	dst_bytes	从目标主机到源主机的数据的字节数	连续	[0, 1309937401]
7	land	若连接来自/送达同一个主机/端口则为1，否则为0	离散	0或1
8	wrong_fragment	错误分段的数量	连续	[0, 3]
9	urgent	加急包的个数	连续	[0, 14]
10	hot	访问系统敏感文件和目录的次数	连续	[0, 101]
11	num_failed_logins	登录尝试失败的次数	连续	[0, 5]
12	logged_in	成功登录则为1，否则为0	离散	0或1
13	num_compromised	compromised条件出现的次数	连续	[0, 7479]
14	root_shell	若获得root shell 则为1，否则为0	离散	0或1
15	su_attempted	若出现"su root" 命令则为1，否则为0	离散	0或1
16	num_root	root用户访问次数	连续	[0, 7468]
17	num_file_creations	文件创建操作的次数	连续	[0, 100]
18	num_shells	使用shell命令的次数	连续	[0, 5]
19	num_access_files	访问控制文件的次数	连续	[0, 9]
20	num_outbound_cmds	一个FTP会话中出站连接的次数	连续	0
21	is_hot_login	登录是否属于“hot”列表，是为1，否则为0	离散	0或1
22	is_guest_login	若是guest登录则为1，否则为0	离散	0或1
23	count	过去两秒内，与当前连接具有相同的目标主机的连接数	连续	[0, 511]
24	srv_count	过去两秒内，与当前连接具有相同服务的连接数	连续	[0, 511]
25	serror_rate	过去两秒内，在与当前连接具有相同目标主机的连接中，出现“SYN”错误的连接的百分比	连续	[0.00, 1.00]
26	srv_serror_rate	过去两秒内，在与当前连接具有相同服务的连接中，出现“SYN”错误的连接的百分比	连续	[0.00, 1.00]
27	rerror_rate	过去两秒内，在与当前连接具有相同目标主机的连接中，出现“REJ”错误的连接的百分比	连续	[0.00, 1.00]
28	srv_rerror_rate	过去两秒内，在与当前连接具有相同服务的连接中，出现“REJ”错误的连接的百分比	连续	[0.00, 1.00]
29	same_srv_rate	过去两秒内，在与当前连接具有相同目标主机的连接中，与当前连接具有相同服务的连接的百分比	连续	[0.00, 1.00]
30	diff_srv_rate	过去两秒内，在与当前连接具有相同目标主机的连接中，与当前连接具有不同服务的连接的百分比	连续	[0.00, 1.00]
31	srv_diff_host_rate	过去两秒内，在与当前连接具有相同服务的连接中，与当前连接具有不同目标主机的连接的百分比	连续	[0.00, 1.00]
32	dst_host_count	前100个连接中，与当前连接具有相同目标主机的连接数	连续	[0, 255]
33	dst_host_srv_count	前100个连接中，与当前连接具有相同目标主机相同服务的连接数	连续	[0, 255]
34	dst_host_same_srv_rate	前100个连接中，与当前连接具有相同目标主机相同服务的连接所占的百分比	连续	[0.00, 1.00]
35	dst_host_diff_srv_rate	前100个连接中，与当前连接具有相同目标主机不同服务的连接所占的百分比	连续	[0.00, 1.00]
36	dst_host_same_src_port_rate	前100个连接中，与当前连接具有相同目标主机相同源端口的连接所占的百分比	连续	[0.00, 1.00]
37	dst_host_srv_diff_host_rate	前100个连接中，与当前连接具有相同目标主机相同服务的连接中，与当前连接具有不同源主机的连接所占的百分比	连续	[0.00, 1.00]
38	dst_host_serror_rate	前100个连接中，与当前连接具有相同目标主机的连接中，出现SYN错误的连接所占的百分比	连续	[0.00, 1.00]
39	dst_host_srv_serror_rate	前100个连接中，与当前连接具有相同目标主机相同服务的连接中，出现SYN错误的连接所占的百分比	连续	[0.00, 1.00]
40	dst_host_rerror_rate	前100个连接中，与当前连接具有相同目标主机的连接中，出现REJ错误的连接所占的百分比	连续	[0.00, 1.00]
41	dst_host_srv_rerror_rate	前100个连接中，与当前连接具有相同目标主机相同服务的连接中，出现REJ错误的连接所占的百分比	连续	[0.00, 1.00]

这个表格提供了关于网络连接的41个特征的详细介绍，包括特征编号、特征名称、特征描述、类型以及范围。

输出的五个类别

数据集是一个csv表格，倒数第二列就是类别标签，类别是五个，但是csv表格里分得很细。

['normal', 'dos', 'probe', 'r2l', 'u2r']

但csv里写的详细的标签如下图，比如Dos攻击往细了分，还有back、neptune之类的，但我们只关心五个大类别。

可以通过这个程序转换，比如[‘back’, ‘land’, ‘neptune’, ‘pod’, ‘smurf’, ‘teardrop’, ‘processtable’, ‘udpstorm’, ‘mailbomb’, ‘apache2’]都是Dos攻击类别。

# 结果标签转换为数字dos_type = ['back', 'land', 'neptune', 'pod', 'smurf', 'teardrop', 'processtable', 'udpstorm', 'mailbomb',            'apache2']probing_type = ['ipsweep', 'mscan', 'nmap', 'portsweep', 'saint', 'satan']r2l_type = ['ftp_write', 'guess_passwd', 'imap', 'multihop', 'phf', 'warezmaster', 'warezclient', 'spy', 'sendmail',            'xlock', 'snmpguess', 'named', 'xsnoop', 'snmpgetattack', 'worm']u2r_type = ['buffer_overflow', 'loadmodule', 'perl', 'rootkit', 'xterm', 'ps', 'httptunnel', 'sqlattack']type2id = {'normal': 0}for i in dos_type:    type2id[i] = 1for i in r2l_type:    type2id[i] = 2for i in u2r_type:    type2id[i] = 3for i in probing_type:    type2id[i] = 4

数据处理&&训练技巧

数据预处理

讨论原始网络数据面临的挑战：高维度、类别特征和连续特征。

使用的技术：

对类别数据（协议类型、服务和标志）进行独热编码。

标准化连续特征以处理不同的尺度。

如何处理缺失数据（如果有），通过插值或删除。

使用StandardScaler和pickle保存缩放参数以保持一致的预处理。

处理不平衡数据

讨论入侵检测数据集中的不平衡问题。

介绍ImbalancedDatasetSampler的使用及其如何帮助实现平衡的小批量。

使用此类采样器对深度学习模型训练的好处。

模型架构

权重初始化技术，如Xavier和Kaiming初始化。

使用Dropout和Batch Normalization防止过拟合。

训练技巧

使用CosineAnnealingLR进行学习率调度，以适应性地调整学习率。

选择Adam优化器而非传统的SGD的原因。

损失函数的选择及其对模型训练的影响。

实验设置

数据加载器和批处理过程的描述。

利用GPU进行高效模型训练。

在训练过程中评估模型准确性和损失的过程。

建神经网络，输入41个特征，输出是那种类别的攻击

神经网络模型1，这是个全连接神经网络，训练完后效果不错：

class FullyConnectedNet(nn.Module):    def __init__(self, input_size=122, num_classes=5):        super(FullyConnectedNet, self).__init__()        self.fc1 = nn.Linear(input_size, 512)  # 第一层全连接层        self.fc2 = nn.Linear(512, 1024)  # 第二层全连接层        self.fc3 = nn.Linear(1024, 512)  # 第三层全连接层        self.fc3_1 = nn.Linear(512, 128)  # 第三层全连接层        # self.fc3_2 = nn.Linear(512, 128)  # 第三层全连接层        self.fc4 = nn.Linear(128, num_classes)  # 输出层        self.relu = nn.ReLU()        self.dropout = nn.Dropout(0.2)    def forward(self, x):        x = self.relu(self.fc1(x))        # x = self.dropout(x)        x = self.relu(self.fc2(x))        # x = self.dropout(x)        x = self.relu(self.fc3(x))        # x = self.dropout(x)        x = self.relu(self.fc3_1(x))        # x = self.dropout(x)        # x = self.relu(self.fc3_2(x))        x = self.fc4(x)        return x    # 初始化权重    def init_weights(self):        for m in self.modules():            if type(m) == nn.Linear:                init.xavier_normal_(m.weight)                init.constant_(m.bias, 0)

为了写论文，当然可以造一些别的网络，效果也差不多，看你想怎么写就怎么写，比如下面这个模型：

class BGRUNet2(nn.Module):    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):        super(BGRUNet2, self).__init__()        self.hidden_size = hidden_size        self.gru = nn.GRU(input_size, hidden_size, batch_first=True, bidirectional=True)        self.fc1 = nn.Linear(hidden_size * 2, 512)  # Multiply hidden size by 2 for bidirectional        self.fc2 = nn.Linear(512, 64)        self.fc3 = nn.Linear(64, output_size)        self.dropout = nn.Dropout(0.2)        # Initialize GRU weights        for name, param in self.gru.named_parameters():            if 'weight_ih' in name:                init.xavier_uniform_(param.data)            elif 'weight_hh' in name:                init.orthogonal_(param.data)            elif 'bias' in name:                param.data.fill_(0)        # Initialize fully connected layer weights        init.xavier_uniform_(self.fc1.weight)        init.xavier_uniform_(self.fc2.weight)        init.xavier_uniform_(self.fc3.weight)        # Initialize fully connected layer biases        init.zeros_(self.fc1.bias)        init.zeros_(self.fc2.bias)        init.zeros_(self.fc3.bias)    def forward(self, x):        # Initialize hidden state for bidirectional GRU        h0 = torch.zeros(2, x.size(0), self.hidden_size).to(x.device)  # 2 for bidirectional        # Forward pass through GRU        out, _ = self.gru(x, h0)        # Concatenate the hidden states from both directions        out = torch.cat((out[:, -1, :self.hidden_size], out[:, 0, self.hidden_size:]), dim=1)        out = self.dropout(out)        out = F.relu(self.fc1(out))        out = self.dropout(out)        out = F.relu(self.fc2(out))        out = self.dropout(out)        return self.fc3(out)

模型训练

训练30轮，准确度最高97.39%：

随着训练轮数的变化，损失的变化：

模型推理

加载模型后，构建输入数据，模型推导得出结果：

device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')model = BGRUNet2(input_size=122, hidden_size=256, output_size=5)model.load_state_dict(torch.load('model_accuracy_max.pth', map_location=device))model.to(device)model.eval()time1 = time.time()with torch.no_grad():    X = X.to(device)    outputs = model(X)    # softmax    outputs = F.softmax(outputs, dim=1)    _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)    time2 = time.time()

写gradio前端界面，用户自己输入41个特征，后端用模型推理计算后显示出是否是dos攻击

安装环境（仅仅第一次需要安装）：

pip install matplotlib torch torchvision gradio pandas scipy torchsampler scikit-learn==1.3.1

运行代码 python app.py 后访问：http://127.0.0.1:7861/

可以看到：

填写特征太多，有点懒得填，可以拉到最底下，有例子，可以点一下例子数据：

然后点一下提交，模型推理后给出结果，可以看到，模型认为这次连接数据表明了这是Doc入侵攻击，概率是1，模型推理消耗了0.01毫秒。

使用方法：

执行python train.py。即可开启训练。

执行python app.py。即可开启gradio前端界面。

获取代码和模型

go：

https://docs.qq.com/sheet/DUEdqZ2lmbmR6UVdU?tab=BB08J2

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