一种基于聚类分类的物联网恶意攻击检测方法

doi:10.3969/j.issn.1671-1122.2021.08.010

信息网络安全 ›› 2021, Vol. 21 ›› Issue (8): 82-90.doi: 10.3969/j.issn.1671-1122.2021.08.010

一种基于聚类分类的物联网恶意攻击检测方法

李群¹, 董佳涵¹, 关志涛²(), 王超¹

1.国网北京电力科学研究院,北京 100075
2.华北电力大学控制与计算机工程学院,北京 102206

收稿日期:2021-02-21 出版日期:2021-08-10 发布日期:2021-09-01
通讯作者: 关志涛 E-mail:guan@ncepu.edu.cn
作者简介:李群（1987—）,女,山东,高级工程师,硕士,主要研究方向为网络信息安全|董佳涵（1993—）,女,山东,工程师,硕士,主要研究方向为工控安全|关志涛（1979—）,男,辽宁,副教授,博士,主要研究方向为物联网安全|王超（1982—）,男,北京,高级工程师,本科,主要研究方向为网络信息安全
基金资助:
国家自然科学基金(61972148)

A Clustering and Classification-based Malicious Attack Detection Method for Internet of Things

LI Qun¹, DONG Jiahan¹, GUAN Zhitao²(), WANG Chao¹

1. State Grid Beijing Electric Power Company, Beijing 100075, China
2. School of Control and Computer Engineering, North China Electric Power University, Beijing 102206, China

Received:2021-02-21 Online:2021-08-10 Published:2021-09-01
Contact: GUAN Zhitao E-mail:guan@ncepu.edu.cn

摘要/Abstract

摘要：

物联网设备数量庞大,分布广泛,防护能力较弱,容易受到恶意攻击。同时,攻击者可以通过俘获大量物联网终端设备发起海量流量攻击。针对上述问题,文章提出一种基于聚类+分类的物联网恶意攻击检测方法。首先,对物联网流量数据进行预处理,采用随机森林进行特征重要性评估,并采用主成分分析法进行部分特征降维;然后,采用改进的k-means算法对流量预处理结果进行攻击聚类,对不同的攻击簇,基于CART决策树实现攻击分类。文章基于物联网恶意攻击数据集Bot-IoT和网络攻击数据集KDD CUP 99进行实验验证,结果表明,文章方法具有良好的攻击检测效果,尤其可有效提升低频攻击的检测准确率。

关键词: 物联网, 聚类, 分类, 入侵检测, Bot-IoT

Abstract:

The Internet of things (IoT) devices are large in number, widely distributed, weak in protection, and vulnerable to malicious attacks. At the same time, attackers can capture a large number of the IoT terminal devices to launch massive attack traffic. To solve the above problems, this paper proposes a malicious attack detection method for IoT based on clustering and classification. Firstly, the traffic data of the IoT is preprocessed, random forest is used to evaluate the importance of features, and principal component analysis is used to reduce the dimensionality of some features. Then, the improved k-means algorithm is applied to cluster the results of traffic preprocessing. For different attack clusters, attack classification is implemented based on CART decision tree. Based on Bot-IoT and KDD CUP 99, the experimental results show that the proposed method has good attack detection effect, especially can effectively improve the detection accuracy of low-frequency attacks.

Key words: Internet of things, clustering, classification, intrusion detection, Bot-IoT

中图分类号:

TP309

李群, 董佳涵, 关志涛, 王超. 一种基于聚类分类的物联网恶意攻击检测方法[J]. 信息网络安全, 2021, 21(8): 82-90.

LI Qun, DONG Jiahan, GUAN Zhitao, WANG Chao. A Clustering and Classification-based Malicious Attack Detection Method for Internet of Things[J]. Netinfo Security, 2021, 21(8): 82-90.

图/表 15

图1

图2

图3

表1

表2

表3

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图5

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图8

图9

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参考文献 13

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流量类别	数量/条
正常	157817
Prob	8273
DoS	621311
U2R	280
R2L	17515
总计	805196

流量类别	数量/条
正常	477
DoS	465955
DDoS	500000
Reconnaissance	82060
Theft	79
总计	1048571

特征	描述	VIM
Flag	流量状态标记	0.16870
Pkts_P_State_P_Protocol_P_DestIP	按目标IP的流状态和协议分组的数据包数	0.144135
Mean	汇总记录的平均持续时间	0.134199
Seq	优先队列数量	0.133772
AR_P_Proto_P_DstIP	每个目标IP中每个协议的平均速率	0.075304
N_IN_Conn_P_DstIP	每个目标IP的入站连接数	0.061119
AR_P_Proto_P_Dport	每个目的端口中每个协议的平均速率	0.050949
Srate	每秒源端口到目的端口的数据包	0.033956
Min	汇总记录的最短持续时间	0.029209
AR_P_Proto_P_SrcIP	每个源端口中每个协议的平均速率	0.027693
TnP_PerProto	每个协议的数据包总数	0.023474
Drate	每秒目的端口到源端口的数据包	0.020176
Pkts_P_State_P_Protocol_P_SrcIP	按源IP的流状态和协议分组的数据包数	0.016172
Stddev	汇总记录的标准差	0.013762
Spkts	源到目的数据包数量	0.012901

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A Clustering and Classification-based Malicious Attack Detection Method for Internet of Things

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