基于徑向基函數神經網絡的入侵檢測系統設計與研究

摘要：本研究設計并實現了一個基于徑向基函數神經網絡的計算機網絡入侵檢測系統。通過提取網絡流量特征并利用徑向基函數（RBF）神經網絡的非線性映射與自適應學習能力，系統能夠高效檢測已知與未知入侵行為。實驗結果表明，該系統在不同網絡負載下表現穩定，檢測準確率較高，尤其在自適應學習后的性能顯著提升。

關鍵詞：入侵檢測系統；徑向基函數；神經網絡

引言

隨著互聯網的快速發展，網絡安全問題日益嚴峻。計算機網絡面臨各種入侵威脅，傳統的入侵檢測方法已難以應對日新月異的攻擊手段。在此背景下，本文提出一種基于徑向基函數（RBF）神經網絡的計算機網絡入侵檢測系統，為構建安全可靠的網絡空間提供新思路[1]。

1. 徑向基函數神經網絡理論基礎

徑向基函數（RBF）神經網絡是一種強大的前饋型人工神經網絡，由輸入層、隱含層和輸出層構成，其中隱含層由若干徑向基函數構成。RBF神經網絡利用徑向基函數作為激活函數，通過非線性變換將輸入空間映射到高維特征空間。典型的徑向基函數有高斯函數、多二次函數等[2]。RBF神經網絡通過調整隱含層神經元的中心、寬度和輸出層權重，可以逼近任意連續函數。這種網絡結構簡單，訓練速度快，且具有良好的局部近似能力和分類性能。例如，在模式分類任務中，RBF神經網絡可以通過設置合適的隱含層神經元數量和寬度參數，實現對高維非線性可分數據的有效分類。

2. 基于徑向基函數神經網絡的計算機網絡入侵檢測系統設計

2.1 系統架構與工作流程

系統采取模塊化架構，如圖1所示，首先從網絡流量中提取關鍵特征，如連接持續時間、協議類型、傳輸字節數等。然后，這些特征被輸入預先訓練好的RBF神經網絡中。RBF神經網絡利用其非線性映射能力，將輸入特征映射到高維空間，并計算它們與存儲的模式之間的相似度。網絡的輸出表示檢測到入侵的概率。如果這個概率超過預設閾值，系統就會觸發警報，標記該網絡活動為潛在入侵。同時，系統會持續學習新的攻擊模式，通過定期用最新的正常和異常網絡行為數據更新RBF神經網絡的權重和中心矢量，來適應不斷演化的網絡威脅。

2.2 系統功能模塊設計

2.2.1 網絡流量特征提取模塊

本系統的網絡流量特征提取模塊采用高性能網絡分組捕獲引擎，配合基于FPGA的硬件加速單元，實現了對網絡流量的實時處理與特征提取。模塊中的數據包解析器支持多達128種網絡協議，覆蓋了當前主流網絡環境下的通信標準。同時，該模塊還集成了基于熵的異常檢測算法，通過計算網絡流量的信息熵變化，快速識別潛在的入侵行為[3-4]。

在特征提取過程中，該模塊采用了改進的完全公平調度（correlation-based feature selection，CFS）算法。設特征集合為F={f1，f2，...，fn}，類別標簽為C。CFS算法旨在尋找一個特征子集，使得S中特征與類別標簽的平均相關性最大化，而特征之間的平均相關性最小化。數學上，CFS算法的評估函數可表示為

其中，k為特征子集S的大小，為S中特征與類別標簽的平均相關性，為S中特征之間的平均相關性。通過最大化Merits，可以選出最具代表性且冗余度最低的特征子集。在實際應用中，該算法能夠從海量網絡流量中快速提取出對入侵檢測最有價值的特征，如連接持續時間、平均包長度、協議類型分布等，為后續的RBF神經網絡檢測奠定基礎[5]。提取出的特征數據通過高速內存總線傳輸至特征輸入與預處理模塊，進行標準化處理與格式轉換，最終輸入到RBF神經網絡中進行入侵判別。

2.2.2 特征輸入與預處理模塊

特征輸入與預處理模塊接收來自網絡流量特征提取模塊的原始特征數據，并對其進行標準化處理與格式轉換，為后續的RBF神經網絡檢測做好準備。該模塊采用高性能實時數據庫Redis作為特征數據的緩存，利用其高速讀寫能力實現特征數據的快速存取。同時，模塊中還集成了基于CUDA的GPU并行計算單元，用于加速特征數據的標準化處理[6-7]。

在預處理階段，該模塊首先對原始特征數據進行歸一化處理，將不同量綱的特征映射到統一的尺度空間。設第i個特征的原始值為xi，歸一化后的值為x'i，則歸一化公式為

其中，min（xi）和max（xi）分別表示第i個特征的最小值和最大值。歸一化處理可以消除特征量綱差異對后續檢測性能的影響。接下來，模塊采用One-Hot編碼技術對離散型特征（如協議類型）進行編碼，將其轉換為RBF神經網絡易于處理的數值型特征。例如，對于協議類型特征，TCP編碼為[1，0，0]，UDP編碼為[0，1，0]，ICMP編碼為[0，0，1]。最后，預處理后的特征數據按照預定義的格式打包，通過高速傳輸通道（如InfiniBand）發送至RBF神經網絡檢測模塊，實現了特征數據從提取到檢測的無縫銜接[8-9]。

2.2.3 RBF神經網絡檢測模塊

RBF神經網絡檢測模塊負責對輸入特征進行分析，實現對網絡入侵行為的實時識別與告警。該模塊基于高性能計算集群搭建，采用主從架構，由1個主節點和多個從節點組成。每個節點配備2路Intel Xeon Platinum 8180處理器（28核，2.5GHz）和4塊NVIDIA Tesla V100顯卡，提供了很強的并行計算能力。節點之間通過萬兆以太網互聯，保證了數據傳輸的低時延與高帶寬。

本模塊采用改進的RBF神經網絡算法進行入侵檢測。傳統RBF網絡的輸出為

其中，φ為徑向基函數，wi為第i個隱含層神經元的權重，ci為第i個隱含層神經元的中心矢量，h為隱含層神經元數。為了提高檢測精度，本文引入正則化項，構建出如下目標函數，即

其中，為訓練樣本，λ為正則化系數。通過最小化E（W），可以得到最優權重矩陣W。在確定網絡結構后（如隱含層神經元數h=100），采用梯度下降法對權重矩陣W進行迭代優化，每次迭代的權重更新量為

其中，η為學習率。訓練完成后，RBF神經網絡能夠對輸入特征進行快速判別，輸出表示入侵概率的警報指標。當警報指標超過預設閾值時，系統立即觸發告警，并將相關數據打包發送至安全管理中心，以便管理員及時采取應對措施。

2.2.4 自適應學習模塊

自適應學習模塊通過持續監控網絡行為，動態更新RBF神經網絡的參數，使系統能夠適應不斷變化的威脅環境。該模塊采用分布式部署方式，在多個網絡節點上收集實時流量數據，并定期將數據匯總到中央服務器進行分析。中央服務器采用Dell PowerEdge R940架構，配備4路Intel Xeon Gold 6148處理器（20核，2.4GHz）和2TB內存，為大規模數據處理提供了充足的計算資源[10]。

本模塊采用改進的AdaBoost算法實現自適應學習。與傳統AdaBoost算法不同，本文將RBF神經網絡作為弱分類器，并引入遺忘因子來適應概念漂移，即網絡行為的動態變化。在每輪迭代后，通過加權平均更新RBF神經網絡的參數，即

其中，θ't為本輪訓練得到的參數，參數λ控制舊知識的保留程度。通過自適應學習，本模塊能夠從海量網絡流量中持續挖掘出新的入侵模式，并實時調整RBF神經網絡的決策邊界，從而準確識別出未知的入侵行為。學習過程產生的模型更新數據通過加密通道傳輸到RBF神經網絡檢測模塊，指導下一階段的入侵檢測任務，構成了一個完整的閉環反饋系統。

3. 系統應用案例分析

3.1 實驗方案

為驗證基于RBF神經網絡的計算機網絡入侵檢測系統的實際應用效果，本研究在西安市長安區教育考試院內網環境中進行了為期30天的實驗。實驗采用Dell PowerEdge R740服務器（配置：2×Intel Xeon Gold 6248R CPU，384GB RAM，4×NVIDIA Tesla T4 GPU）作為系統主機，使用Wireshark v3.4.3進行網絡流量捕獲，每秒采樣率為1萬個數據包。實驗數據集包含正常流量和模擬攻擊流量，其中，模擬攻擊涵蓋DDoS、SQL注入、跨站腳本（XSS）等多種類型，攻擊流量占比為5%。RBF神經網絡采用高斯核函數，隱層節點數設置為150，學習率η初始值為0.01，采用Adam優化器進行參數更新。系統性能評價指標包括檢測準確率（accuracy）、誤報率（1 positive rate， FPR）、漏報率（1 negative rate， FNR）和F1分數。此外，還測試了系統在不同網絡負載（50Mbps～1Gbps）下的平均響應時間和CPU利用率。實驗過程中，每7天對RBF神經網絡進行一次自適應學習，遺忘因子λ設為0.85。通過對比分析不同參數配置下的系統性能，評估該入侵檢測系統的實用性和可擴展性。

3.2 結果分析

實驗結果如表1和表2所示。表1展示了系統在不同網絡負載下的性能指標，表2顯示了自適應學習對系統性能的影響。

從表1可以看出，隨著網絡負載的增加，系統的檢測準確率略有下降，但在1Gbps的高負載下仍能保持96.5%的準確率，表現出良好的穩定性。值得注意的是，當網絡負載從500Mbps增加到1Gbps時，平均響應時間從12.3ms上升到24.7ms，增幅達101%，而CPU利用率則從62%躍升至88%，這表明系統在處理高流量時可能面臨性能瓶頸。

表2數據顯示，通過自適應學習，系統性能得到顯著提升。在28天的實驗周期內，檢測準確率從初始的95.3%提高到99.3%，誤報率和漏報率分別從2.1%和2.6%降低到0.4%和0.3%。特別是在前14天，性能提升最為明顯，這說明系統能夠快速適應新的網絡行為模式。F1分數的持續上升（從0.953到0.993）進一步證實了系統在平衡精確度和召回率方面的優越性。

總體而言，實驗結果表明該基于RBF神經網絡的入侵檢測系統具有較高的檢測準確性和良好的自適應能力，能夠有效應對復雜多變的網絡環境。

結語

本文通過設計基于RBF神經網絡的計算機網絡入侵檢測系統，實現了對網絡入侵行為的高效識別與自適應學習。實驗表明，該系統在準確性和實時性方面具有較好的表現，特別是在自適應學習機制的幫助下，能夠有效應對動態變化的網絡威脅。未來工作可以專注于系統在高網絡負載下的性能優化，并探索更多的特征提取方法，以進一步提高系統的檢測精度和處理效率。

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作者簡介：李琦靜，碩士研究生，助教，wonderli6317@163.com，研究方向：計算機網絡安全。