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Machine learning and metaheuristic optimization algorithms for feature selection and botnet attack detection
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PRE
AI
DOI：10.1007/s10115-024-02322-0.png)
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摘要
En 中文
僵尸网络攻击利用一组被称为bots的易受攻击系统，并由被称为botmaster的管理员执行大规模攻击。检测此类攻击的方法有多种，例如：(1)流量分析 (2)行为分析 (3)基于行为的检测 (4)入侵检测系统 (IDS) (5)蜜罐和蜜网 (6)DNS查询分析 (7)通用威胁情报 (8)人工智能算法 (9)登录分析 (10)终端保护。本文提出了一种基于机器学习和元启发式算法的新型混合IDS，该系统基于三个步骤：(1)预处理，(2)特征选择，(3)攻击检测。在预处理阶段，包括数值化、归一化和去除异常值三个步骤，使用了K-Nearest Neighbor (K-NN)。在特征选择阶段，采用了结合的SFO-WOA方法。首先，使用SailFish Optimizer (SFO)去除冗余特征，并将一组特征提供给Whale Optimization Algorithm (WOA)作为初始种群，该算法选择最佳特征。在攻击检测阶段，使用了PSO-K-means结合方法。在该方法中，使用粒子群算法 (PSO)检测攻击，然后使用K-means管理搜索空间的边界。所提出的混合方法称为SFO-WOA-PSO-K-means。其性能通过与机器学习方法如Tree Ensemble (TE)、Chi-squared Automatic Interaction Detection (CHAID)、Iterative Dichotomiser 3 (ID3)、Fuzzy Rules、Probabilistic Neural Network (PNN)的比较进行评估。该方法使用BOT-IOT数据集和UNSW-NB15进行评估。结果表明，所提出的SFO-WOA-PSO-K-means方法在最低执行时间（训练和测试）分别为65.02秒和112.33秒的情况下，实现了0.998和0.995的最高检测精度，并能够检测攻击。此外，BOT-IOT数据集获得了更优的结果。
Keyword:
Intrusion Detection System (IDS)
Botnet
Machine learning Algorithms (ML)
SailFish Optimizer Algorithm (SFO)
Whale Optimization Algorithm (WOA)
Particle swarm algorithm (PSO)
K-means
期刊
IF:
3.1
论文数:
575
被引数:
5.2K
机构
引用论文
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