基于遗传算法的网络攻击检测

1、基于遗传算法的网络攻击检测方法

1.1 数据采集与预处理

1.多源异构数据采集：网络攻击检测系统的效能高度依赖于数据的全

面性与特征的有效性。为实现多维度威胁感知，本方法构建了分层数据采集体系，如表1 所示：

表1 层数据采集系统

在网络层，通过流量镜像技术捕获、原始数据包，精确记录源/目的IP、端口号及协议类型等底层通信特征，为后续协议分析提供基础。在主机层，利用系统行为监控，采集进程创建链、权限变更记录、异常操作痕迹，实现检测本地提权、恶意代码驻留等操作。在应用层，深度解析 HTTP 头部元数据与API 调用序列，识别应用逻辑层面的非常规访问模式。

1.2 动态特征工程

针对日益普遍的加密流量威胁，本系统采用非侵入式分析方法：通过解析TLS 握手协议中的服务器名称指示扩展字段、证书链层级异常等关键参数，结合加密会话的心跳包间隔规律性、密钥协商频率等时序行为特征，在不破解加密内容的前提下识别隐蔽通信行为。

在特征工程阶段，系统采用多级构造策略提升特征判别力：基础特征直接从原始数据提取，包括数据包长度分布、协议类型占比等统计量；衍生特征基于滑动窗口动态生成，例如SYN 包突发速率、流量熵值变化等时序指标；上下文特征通过关联分析构建，例如跨主机的端口扫描关联度、服务访问拓扑异常评分等网络级行为画像。

为优化特征表达效率，引入智能编码技术：对协议类型等类别特征，采用遗传算法优化的稀疏 One-Hot 编码，在保留信息量的同时抑制维度膨胀；对流量速率等数值特征，基于信息增益最大化原则进行自适应分箱处理，将连续值转化为分类器敏感的分段区间。这一系列预处理操作显著提升了后续遗传算法优化的输入质量。

2 基于遗传算法的网络攻击检测模型总体框架

2.1 系统整体架构

本模型采用 "四层闭环优化" 架构，该体系采用四层闭环架构实现智能安全检测：首先通过多源数据采集层获取网络流量、主机行为和应用日志等原始数据；经动态特征工程层进行时空关联分析、智能编码和维度筛选后，输入遗传优化决策层进行多目标进化优化与规则迭代；随后实时检测反馈环通过误报溯源、特征漂移监测和增量学习形成双向反馈机制，持续反向调节遗传优化层的规则策略与模型参数，最终构建出具有动态适应能力的自进化检测系统，实现检测精度与实时性的平衡优化：

3、实验结果分析

3.1 主要性能对比

表2 主要性能对比图

GA-IDS 通过多目标遗传算法显著提升检测性能，准确率提高 6.7–8.4个百分点，F1 值上升8.6–12.4，误报率低至 2.1% ，较传统工具下降 83.5% 。系统动态压缩特征 68% 至18 个，响应稳定在 15ms 内。智能权重调节在降低误报 32% 的同时仅牺牲 1.8% 检出率，特征筛选剔除冗余参数使训练效率提升 130% ，显著增强优化效率与检测鲁棒性。

4、结论

GA-IDS 通过四大创新提升检测效能：多维染色体编码压缩特征至 18 维，准确率 95.2% 、误报率 2.1% ；动态特征工程降低误报 83.5% ；自适应进化策略提升收敛速度 37.5% ，边缘端内存占 420MB ，延迟 14.7ms ；抗干扰设

计使攻击下准确率降幅仅 7.2% ，半年 F1 值稳定超 90% ，显著优于传统方法。

参考文献

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