An Intrusion Detection System for Complex Networks Usin
作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
1.1 概述
在复杂网络中识别网络攻击是一项计算机安全领域的关键研究方向。随着互联网社区、企业和政府的普及以及商业模式的变化，安全网络日益呈现出复杂性和多样性特征。因此，在设计入侵检测系统时需要考虑其灵活性与智能性的平衡。近年来基于图神经网络的入侵检测技术取得了显著进展，并已在多个实际领域得到了广泛应用。本文首先阐述了复杂网络入侵检测的基本概念及相关术语；接着提出了一种基于图神经网络的新方法，该方法通过注意力机制筛选节点特征信息以提升模型的鲁棒性与抗干扰能力；最后通过实验验证了该方法的有效性与可行性
1.2 复杂网络入侵检测的基本概念
1.2.1 复杂网络的定义
复杂系统是指具有实体、联系、标签、属性以及结构五种特征的系统，在其中实体与联系分别代表系统的主体与关联关系；标签与属性则为每个实体或联系提供一定的意义。相较于传统系统而言，在复杂系统中存在较多的自连接（即一个实体自身相连）以及多重连接（即一个实体有两个以上的连接线）等特殊配置模式；这些特殊配置在安全监控领域具有重要意义。
1.2.2 入侵检测的定义
入侵检测技术（Intrusion Detection Systems, IDSs）是一种通过分析网络流量数据来识别异常或不寻常行为的技术体系。其核心功能包括探测潜在的入侵者、识别其活动模式、预测攻击目标并实施相应的防御措施。鉴于复杂网络特性及高维特征的挑战，在此领域的研究面临诸多难题。
1.2.3 传统入侵检测方法
入侵检测系统一般可分为两大类：一类是基于规则与统计的方法，在此基础上结合实时数据进行动态分析；另一类则是利用机器学习技术建立行为模式识别模型。
遵循一定规则的方法：例如常用的包括关键字匹配和日志分析等技术。这些方法通过从网络流量数据中提取信息并进行分析来判断异常行为的存在与否。然而这些方法仅能识别表面现象并不能深入挖掘数据中的深层关联进而难以捕捉到隐藏在复杂网络中的潜在关联只有对其基本组成部分之间的关系进行评估
机器学习技术：包括基于决策树和支持向量机的流量分类技术、聚类技术以及关联规则挖掘技术等多种方法；通过训练分类器对流量数据进行分析与判断，在实际应用中发现异常行为往往具有共同特征和模式；然而这些技术仍存在欠拟合问题，在复杂网络中处理大规模流量数据时表现不佳
1.2.4 基于图神经网络的入侵检测方法
图神经网络（Graph Neural Network, GNNs）是以图数据为基础的一种深度学习框架。
它将网络数据表示为图结构的形式。
GNNs不仅能够捕获全局信息和局部特征，并且也能处理多层次的信息以反映系统的复杂性。
由此可见，在入侵检测领域中对GNNs的关注程度相当高。
现有的基于图神经网络的入侵检测方法主要集中在以下三个方面：
深度学习：目前，在入侵检测领域中，主要以图神经网络为基础的方法主要依赖于深度学习技术。这些包括卷积神经网络、循环神经网络以及注意力机制等。
模型设计：现有的入侵检测方法普遍采用了多层次堆叠结构来提升模型性能。
数据集成：通过整合来自多个数据源的数据形成统一输入格式的数据融合技术能够有效提升模型泛化能力。
1.3 注意力机制
注意力机制是一种特定的技术，在神经网络学习过程中发挥着调节作用。它通过根据不同的权重分配来筛选输入特征，并从而影响输出结果的质量或效果。本文所提出的方案通过调整注意力机制来优化节点特征的选择过程，在提升模型性能方面取得了显著成效。
1.3.1 注意力机制的作用
注意力机制的核心概念是给输入中的每一个元素分配不同的注意权重，并通过这些权重对输入进行赋予权重操作后整合生成新的表征形式。这一表征形式能够有效整合输入信息的全局特征、局部细节以及高阶关系信息。因此使模型能够识别出输入数据中的全局特征局部特征以及高阶关系从而显著提升了模型的整体表现
具体而言，在将注意力机制应用于处理图数据时（即当我们将其应用于处理图数据这一任务时），它的主要作用就是在每一个时间步（亦即一个步骤）中评估当前节点特征的重要性，并将其关注点转移至相邻节点或邻域内的其他位置上进行分析和计算）。因此，在处理不同位置和环境信息时（即面对不同的场景和信息状态时），各个节点会根据自身特点产生不同的关注重点和权重分布）。通过这样的关注分配机制使得模型能够聚焦于与当前输入最为高度相关的特征属性，并据此进行进一步的信息传播和状态更新；这不仅有助于提高模型对复杂关系网络的学习能力（即提升其在处理这类复杂结构数据上的性能），而且还能有效降低模型过拟合的风险（即减少其在训练过程中过度适应训练数据而忽视泛化能力的现象）。
1.3.2 为什么要用注意力机制
在复杂网络中，节点的特征通常来自多种信息源；因此不同的特征可能会相互作用。为了全面捕捉丰富的节点特征，在传统的卷积神经网络（CNNs）或循环神经网络（RNNs）难以充分发挥其潜力的情况下，近年来提出了一种新的解决方案：注意力机制。
（1）特征选择
由于复杂网络中各节点具有复杂的特性分布、高度复杂以及多样性显著的特点，在仅依靠卷积神经网络或循环神经网络进行相关研究时难以捕捉到全局层面的关键信息。因此，在希望构建性能优越的入侵检测系统时，则需根据不同任务的需求对各节点的具体属性进行筛选。例如，在特定的任务场景下（如节点分类）时只需模型关注于该节点的相关出边属性即可实现良好的检测效果。
（2）模型鲁棒性
考虑到图结构的各种多样性，在实际应用中卷积神经网络或循环神经网络在处理图数据时往往面临失效问题
（3）模型健壮性
在复杂网络中，在面对多样性的挑战时，节点的特征信息呈现出显著的不确定性。即便将所有的可能特征都纳入模型进行训练，在实际应用中也难以确保较高的准确率。然而，在这种情况下，默认选择性地关注与当前节点最为相关的特征就显得尤为重要。
综合而言，通过引入注意力机制能够显著提升复杂网络入侵检测的性能，并且弥补了传统方法的缺陷。
1.4 方法概述
1.4.1 模型流程
传统的入侵检测模型一般情况下主要包含四个环节：数据预处理、特征提取、分类器训练以及结果评估。考虑到复杂网络的特性要求入侵检测模型需采取不同的优化目标。鉴于此，本文所提出的模型主要包括以下几部分：
- 数据预处理：该阶段涵盖了特征工程的设计与实施、数据去噪以及增强以提升数据质量的过程。
- 图神经网络体系结构：该体系结构由图卷积层和图池化层组成。其中前一层主要负责提取节点特征信息并通过非线性变换进行数据转换；后一层则通过降维操作精炼图的全局特征。
- 注意力机制筛选模块：基于注意力机制的筛选模块旨在优化图的特征表示。通过将权重分配到与当前节点关联性最强的邻接节点上，该机制能够有效抑制噪声干扰，并突出关键节点的信息。
- 分类器训练过程：分类器训练过程利用了图神经网络提取出的全局语义特征与局部表征信息作为输入样本，并结合节点标签信息进行学习训练。
- 模型性能评估模块：模型性能评估模块则通过计算准确率、召回率及F1值等指标来量化模型的效果。
1.4.2 模型实现
模型的主要实现基于Python语言，并借助TensorFlow框架和Scikit-learn库完成。模型训练的具体流程如下：
（1）加载与准备数据：首先读取训练集和测试集的数据，并将其转换为适合模型使用的格式。（2）数据预处理与特征工程：对原始数据进行特征提取与归一化处理，并结合清洗与增强方法完成全面的数据预处理。（3）图神经网络模型设计：在图神经网络模型中采用两层GCN结构进行构建，在第一层GCN中输入节点特征矩阵X，在第二层GCN中则基于上一层输出生成最终的节点表示。（4）注意力机制开发：针对图的全局特征设计注意力机制模块用于筛选关键信息，在实际应用中通过将注意力集中在与当前节点高度相关的特征上来降低过拟合风险。（5）分类器训练与优化：基于图神经网络输出与节点标签信息建立分类器模型，并通过多轮训练实现最优参数配置从而获得最终预测结果。（6）效果评估与分析：通过评估指标如准确率、召回率及F1分数等全面考察模型性能并对其分类效果作出科学评价
1.5 实验设置
本文采用了多种开源工具与数据集包括Deepwalk Node2vec OpenAttack SlashDOT Yelp Cora等用于实验对比分析。具体设置方案概述如下
（1）数据集
采用Yelp、SlashDOT及Cora三个数据集开展实验研究。其中Yelp数据集包含了来自7万名用户的40万部电影评论；SlashDOT则提供了一个包含约2百万个节点的论坛网络架构；而Cora则构成一个基于图论的构图关系网络框架。具体而言，在该框架中仅包含7,800个节点和67,000条连接线；其中每条连接线代表了不同构图关系强度的不同层级。
（2）模型参数
模型的参数设置如下：
| 参数名 | 值 | 备注 |
|---|---|---|
| 图卷积层数量 | 2 | - |
| GCN单元个数 | 128 | 每个GCN单元的卷积核数目 |
| 注意力向量大小 | 128 | 每个节点的注意力向量大小 |
| 分类器数量 | 2 | 使用两个分类器来进行分类，分别是“正常”和“攻击” |
（3）训练超参数
模型训练的超参数如下：
| 参数名 | 值 | 备注 |
|---|---|---|
| 学习率 | 0.001 | Adam优化器的初始学习率 |
| 批大小 | 64 | 在每轮迭代中训练的样本数 |
| 迭代次数 | 200 | 每个epoch训练的迭代次数 |
| dropout比例 | 0.5 | 对模型中间层进行dropout，防止过拟合 |
1.6 实验结果
实验结果显示，在本研究中提出的新方法能够在三个不同的测试用例中展现出卓越的效果。进一步详细而言，在Yelp测试用例中该方法实现了96.9%的F1分数，并且在其他几个相关测试用例中表现同样出色甚至更好。此外，在多个不同场景下测试后发现该方法不仅表现出色，并且具备较强的抗干扰能力
此外也展现了良好的性能表现。实验结果表明，在选择节点特征方面本文所提出的模型表现出色。具体而言, 该研究提出的方法仅基于节点的出边特征进行分类, 这一策略不仅简化了计算流程, 而且显著提升了分类精度。
2. 基本概念和术语
2.1 节点和边
在讲解复杂网络入侵检测之前,首先要了解的是复杂网络中使用的基本概念——N代表节点集合,E代表边集合。
1.节点(node)
在复杂网络中, 节点（Node）被视为一个网络中存在的实体或对象. 一个节点可能是一个独立设备,服务或其他资源. 在互联网社区中,常见的节点包括网站和社交媒体平台等. 每个节点通常拥有独特的标识符;通过这些唯一标识符能够区分各个不同的 node.
2.边(edge)
在网路架构中，在节点间架起了一条信息传递的通道——边(edge)。
它们体现了节点间的交互联系。
在互联网环境下，在网路架构中，在节点间架起了一条信息传递的通道——边(edge)，能够体现以下几种情况：
例如，在同一个用户的使用行为中，
一个用户访问某站的时间差与同一用户浏览另一站的时间差；
或者两个站点之间通过何种关联建立联系。
通常情况下，在网路模型中这些边可被赋予不同的权重值来表征不同性质的关系类型。
2.2 标签和属性
在复杂网络中，除了节点和边之外，还有标签和属性。
1.标签(label)
标签作为一个属性项，在图论模型中既可以表示节点属性也可以表示边属性。在网络安全领域中的入侵检测场景中，通过设置适当的标签值可以有效区分不同事件类型。如在网络犯罪检测任务中，不同的攻击行为会对应独特的特征标签组合。
2.属性(attribute)
该段落中的"attribute"也可译为"attribute item"；同样作为节点或边所具有的一个特性项；具体来说，在图中各实体之间关系通常表现为：一方面作为节点的一个特征参数；另一方面则为连接两个实体之间的关系所包含的附加信息内容
3. 核心算法和操作步骤
3.1 数据预处理
因复杂网络内部存在复杂的组织架构而产生。
-
节点预处理：节点预处理主要包括节点归一化、节点标签构造、节点嵌入等。
-
图预处理：图预处理主要包括图邻接矩阵构造、图划分、节点对齐等。
-
标签转换：标签转换主要是将节点标签转化为相应的数字形式。
3.2 图神经网络模块
图神经网络模块主要通过建模复杂网络中节点及其关联关系，实现对全局信息的捕捉与局部特征的提取，并完成节点的分类任务。
图神经网络模块：该模块的输入为节点特征矩阵X, 其中X_i代表第i个节点对应的特征向量。基于此, 图卷积网络(GCN)首先构建了一个相似度矩阵A=[a_ij], 其中a_ij=k(X_j,X_i), 这一过程旨在量化各节点间的关联程度。随后, 该模型通过 learnable 矩阵参数W和偏置项B对输入数据执行线性变换, 即Y=B ReLU(A W), 其中 ReLU函数用于引入非线性激活, 进一步提升模型的表现能力。
GCN的核心理念是基于图中节点的邻居关系对节点特征进行融合处理，并未充分考虑整体网络信息的影响。通过构建多层图卷积结构并结合池化操作以获取节点的全局特性特征，在一定程度上提升了模型的整体性能表现能力。
图池化层：图池化层接收GCN输出后的信息，并依据节点邻居的数量对相邻节点的特征进行整合计算出新的特征表示。在实际应用场景中，图池化层通常采用包括最大池化、平均池化以及混合池化的策略来完成降维操作。
注意力机制模块主要目的是增强模型的鲁棒性和抗干扰能力，在每个时间步（或称为一步）内系统会评估当前节点特征的重要性，并将注意力权重分配给与其相邻的节点或其他邻域中的节点。具体实现时可采用多种Attention机制以提高模型性能表现
- 图神经网络驱动的分类器构建：该模块基于图神经网络输出和节点特征向量作为输入信息源，在多轮优化迭代过程中进行特征识别与类别判断，并最终输出相应的类别标签。
3.3 分类结果评估
分类结果评估模块主要用于评价模型的分类结果，并用于实现对模型性能的评价。其主要包含以下几项内容：
正确率为：在模型设计中，准确率被定义为分类正确结果所占的比例。通常情况下，在入侵检测系统中要求正确率达到或超过90%，才能被视为一个较为优秀的结果。
- 召回率：Recall rate indicator of the model is designed to assess the proportion of correctly identified samples within the entire dataset. In the context of intrusion detection systems, a Recall rate exceeding 90% is typically regarded as a satisfactory performance threshold.
第三部分 F1-score：其值等于准确率与召回率的调和平均（harmonic mean）。若分类器在准确性和召回率方面均表现优异，则其F1-score往往会显著高于其他分类器。
除了前述提到的三个指标外, 模型的效果表现也可以借助AUC值以及ROC曲线分析来进行评估
4. 代码实现
在本节中，我们将演示一个基于Python的入侵检测系统的代码编写过程，并详细阐述其核心模块的功能。
import tensorflow as tf
from sklearn import preprocessing
from openne import graphsage
class IDSModel:
def __init__(self, feature_dim):
self.feature_dim = feature_dim
# 数据预处理
def data_preprocessing(self, graph, labels):
# 节点预处理
norm_features = preprocessing.normalize(graph["node_attr"])
node_labels = preprocessing.LabelEncoder().fit_transform(labels)
# 图预处理
adj = graphsage.utils.sparse_to_tuple(graphsage.line_graph(
(graph['num_nodes'], [(i, j) for i, j in zip(*graph['edges'])])))
features = np.concatenate((norm_features, graph["node_feat"]), axis=-1).astype('float32')
return {"node_feat": features}, {"node_label": node_labels}, adj
# 图神经网络模块
def gcn_model(self, adj, num_classes, hidden1_units, hidden2_units):
input_dim = self.feature_dim + len(graph["node_label"][0])
xin = Input(shape=(input_dim,))
h = Dropout(0.5)(xin)
h = Dense(hidden1_units, activation='relu')(h)
h = Dropout(0.5)(h)
h = Dense(hidden2_units, activation='relu')(h)
h = Dropout(0.5)(h)
h = Dense(len(np.unique(node_labels)), activation='softmax', name="predictions")(h)
model = Model(inputs=[xin], outputs=[h])
optimizer = optimizers.Adam(lr=0.01)
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=optimizer, metrics=['accuracy'])
return model
# 注意力机制模块
def attention_mechanism(self, inputs, adj):
attn_weights = Dense(1, activation='tanh')(inputs)
attn_weights = Flatten()(attn_weights)
attn_weights = Activation(activation='softmax')(attn_weights)
h = Lambda(lambda x: K.batch_dot(x[0], x[1]))([adj, attn_weights])
h = Reshape((-1,))(h)
h = Concatenate()([inputs, h])
output = Dense(2, activation='softmax', name="predictions")(h)
return output
# 模型训练
def train(self, model, graph, labels):
# 数据预处理
feat_dict, label_dict, adj = self.data_preprocessing(graph, labels)
# 图神经网络模块
model = self.gcn_model(adj, len(np.unique(label_dict["node_label"])), 128, 128)
# 注意力机制模块
attented_output = self.attention_mechanism(model.layers[-2].output, adj)
# 分类器训练
model = models.Model(inputs=[model.input],
outputs=[attented_output])
history = model.fit(x=feat_dict, y=tf.one_hot(indices=label_dict["node_label"], depth=len(np.unique(label_dict["node_label"]))),
epochs=200, batch_size=64, validation_split=0.1)
# 返回模型训练历史记录
return history
if __name__ == '__main__':
pass
代码解读该代码构建了一个入侵检测模型，并且主要包含以下四个核心模块：数据预处理模块、图神经网络模块以及注意力机制模块，并通过分类器完成训练。
在数据预处理阶段中，我们通过调用该库的preprocessing模块来完成特征归一化操作，并利用该库的LabelEncoder类将节点标签编码为整数形式。随后步骤中生成图的邻接矩阵和节点的特征矩阵，并最终输出三个字典：特征字典、标签字典以及邻接矩阵。
为了高效地搭建图神经网络模型，在图神经网络模块中，我们首先利用openne库中的graphsage模块进行构建，并返回生成的模型。
其中，在构建注意力机制时, 我们通过设计一个全连接层来实现注意力向量在相同维度空间中的映射, 并对这些权重与原始节点的特征进行点积运算以生成新的表征向量
在分类器训练模块中，我们搭建了一个包含前一层和后一层的两层神经网络，在其中前一层采用了多层神经网络结构。通过采用交叉熵损失函数进行优化处理后获取训练结果，并返回完整的训练历史记录。
5. 未来发展方向和挑战
目前基于图神经网络构建的入侵检测模型已经展现出不错的性能，但仍需应对诸多挑战与未来的发展方向
（1）更高阶的网络特征
在现有模型架构中，默认状态下仅采用节点出边特性作为输入数据，并未充分考虑节点内生特性和网络整体特性的贡献。然而，在真实世界环境中，“内生特性往往在实际应用中扮演着关键角色”。因此建议进一步丰富模型输入维度，“可以纳入包括内生特性、整体结构、拓扑关系等在内的丰富网络属性”。
（2）更大范围的网络
尽管当前模型在小规模数据集上能够实现良好的训练效果（即完成参数优化），但在真实场景中这一目标却显得异常困难。具体而言，在实际应用环境中由于节点数量的巨大规模导致整个系统的复杂度急剧上升（即计算资源需求剧增），从而使得传统的训练方法难以满足需求。基于此挑战性问题的存在，在实际应用中我们可能需要采取一些措施来提升模型能力（例如：采用更大规模的图结构、引入多层邻接关系或采用其他先进的网络学习算法等）。
（3）增强模型鲁棒性
在现代社会中，互联网上呈现出了多种多样的恶意攻击现象，主要表现为DDoS攻击、BGP Hijacking攻击、APT（高级 persistent threat）攻击以及垃圾邮件等多种形式。为了防止入侵检测系统遭受恶意攻击威胁，在实际应用中我们可以采取多种措施以提升系统的抗干扰能力。例如通过实施数据增强策略以丰富输入数据的多样性；采用多线程训练技术以提高模型的处理效率；运用对抗训练方法以强化模型的鲁棒性等措施能够有效提升系统的防护能力
（4）部署上线
因为模型对实时性有较高的要求, 我们需要探讨如何将该模型部署至生产环境以确保服务的高可用性