تطبيق الخوارزمية الجينية في نظام كشف التطفل الشبكي بإستخدام بيانات NSL-KDD

Abstract AR

مع تطور الإنترنت و ابتكار التكنولوجيا و توفر المعلومات ظهرت تهديدات أمنية جديدة للشبكات.

و بغية الكشف عن الهجمات الجديدة و المعروفة طور الباحثون أنظمة أمنية عرفت بأنظمة كشف التطفل IDS (Intrusion Detection Systems) هناك نوعان من أنظمة كشف التطفل اعتمادا على نظرdات الكشف، هما كشف إساءة الاستخدام، و كشف الشذوذ.

يهدف البحث إلى تصميم و تنفيذ نظام كشف التطفل الشبكي (Network Intrusion Detection System) (NIDS) بكشف إساءة الاستخدام Misuse Detection و اعتمادا على الخوارزمية الجينية.

و لتوليد القواعد تم اعتماد مجموعة بيانات .NSL-KDD التي تتضمن بيانات تدريب (125973) سجل اتصال و بيانات اختبار (22544) سجل اتصال، حيث يحتوي كل سجل اتصال على 41 ميزة مع عنوان يحدد نوع الاتصال أهو طبيعي أم شاذ، (و تم استخدام مجاميع التدريب و الاختبار كاملة)، و للتخلص من الميزات الفائضة و الميزات القليلة الفائدة تم استخدام خوارزمية تحليل المركبات الأساسية PCA لاختيار (5) ميزات.

تم إجراء عدد من التجارب المختلفة، و أظهرت النتائج التجريبية أن النظام المقترح للخوارزمية الجينية مع PCA باختيار خمس ميزات على بيانات NSL-KDD قادر على تسريع عملية الكشف عن التطفل و تصنيفها مع تقليل زمن المعالج و تقليل زمن التدريب و الاختبار، حيث بلغت نسبة الكشف (91.6 %) Detection Rate و نسبة الإنذار الكاذب (False Alarm Rate) بمقدار (% 0)، و كانت نسب التصنيف Rate Classification، (R2L 69.47 %) ،(Probe 81.61 % ) ،(Normal 99.52 %) ) % (DoS 93.48 (% U2R 32.84) استخدمت لغة فيجوال سي شارب (Visual C # 2008).