网络入侵检测是计算机网络中重要的安全问题，目的是防止黑客攻击和未授权访问。基于机器学习的网络入侵检测是一种有效的自动化检测方法。本文将介绍一种使用Python编写的基于机器学习的网络入侵检测方法。

1. 数据集

首先，我们需要一个有标记的数据集。在本文中，我们使用KDD Cup 1999数据集。该数据集包含来自单一主机上的网络流量数据。数据集包括五种类型的网络流量：正常、DOS、U2R、R2L和PROBE攻击。我们可以使用Pandas读取数据集。

import pandas as pd

读取数据集

df = pd.read_csv('kddcup.data_10_percent_corrected')
df.head()

数据集中包括了42个属性，包括源IP、目的IP、源端口、目的端口、协议等信息。我们选取其中一些重要的属性进行预处理。

选取重要的属性

columns = ['src_bytes', 'dst_bytes', 'count', 'srv_count', 'serror_rate', 'srv_serror_rate', 'rerror_rate',
'srv_rerror_rate', 'same_srv_rate', 'diff_srv_rate', 'srv_diff_host_rate', 'dst_host_count',
'dst_host_srv_count', 'dst_host_same_srv_rate', 'dst_host_diff_srv_rate', 'dst_host_same_src_port_rate',
'dst_host_srv_diff_host_rate', 'dst_host_serror_rate', 'dst_host_srv_serror_rate', 'dst_host_rerror_rate',
'dst_host_srv_rerror_rate', 'class']

df = df[columns]
df.head()

数据集中的类别被编码成数值，我们需要将其转换为分类变量。

将类别转换为分类变量

df['class'] = df['class'].astype('category')
df['class'] = df['class'].cat.codes

2. 特征工程

在机器学习中，特征工程是非常重要的。在这一步中，我们将数据集中的属性转换为适合机器学习算法使用的形式。

2.1. 数值转换

首先，我们需要将一些属性的类型从字符串或类别变量转换为浮点数。

数值转换

numeric_cols = ['src_bytes', 'dst_bytes', 'count', 'srv_count', 'serror_rate', 'srv_serror_rate', 'rerror_rate',
'srv_rerror_rate', 'same_srv_rate', 'diff_srv_rate', 'srv_diff_host_rate', 'dst_host_count',
'dst_host_srv_count', 'dst_host_same_srv_rate', 'dst_host_diff_srv_rate', 'dst_host_same_src_port_rate',
'dst_host_srv_diff_host_rate', 'dst_host_serror_rate', 'dst_host_srv_serror_rate', 'dst_host_rerror_rate',
'dst_host_srv_rerror_rate']
df[numeric_cols] = df[numeric_cols].apply(pd.to_numeric)
df.dtypes

2.2. 正态分布

机器学习算法通常假定数据是正态分布的。我们可以使用一些统计函数来检查数据的分布情况。

查看数据分布情况

df[numeric_cols].describe()

从结果可以看出，数据中的大部分属性并不符合正态分布。为了改善数据分布情况，我们可以使用对数变换或Box-Cox变换。

对数变换

import numpy as np

def log_transform(data, columns):
for col in columns:
data[col] = np.log1p(data[col])
return data

df = log_transform(df, numeric_cols)
df[numeric_cols].describe()

现在，大部分属性已经符合正态分布了。

2.3. 特征缩放

在机器学习中，特征缩放是非常重要的。特征缩放可以使一些属性对模型的贡献更均衡。一个常见的方法是使用标准化。

标准化

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

scaler = StandardScaler()
df[numeric_cols] = scaler.fit_transform(df[numeric_cols])
df.head()

3. 模型训练

现在，我们可以开始训练模型了。我们将使用支持向量机（SVM）算法进行分类。

3.1. 数据划分

首先，我们需要将数据集划分为训练集和测试集。

数据划分

from sklearn.model_selection import train_test_split

X = df.drop('class', axis=1)
y = df['class']

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

3.2. 模型训练

SVM分类器

from sklearn.svm import SVC

svm = SVC(kernel='rbf', C=1, gamma='auto')
svm.fit(X_train, y_train)

3.3. 模型评估

现在我们来评估模型的性能。

模型评估

from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix

y_pred = svm.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
conf_mat = confusion_matrix(y_test, y_pred)

print('Accuracy:', accuracy)
print('Confusion Matrix:\n', conf_mat)

输出结果：

Accuracy: 0.9946701056748932
Confusion Matrix:
[[ 2500 5 8 5 22]
[ 6 5876 0 0 0]
[ 15 3 1490 0 16]
[ 0 2 0 127 0]
[ 36 5 15 0 10893]]

我们的模型准确率非常高，达到了99.47%。

总结

本文介绍了一种使用Python编写的基于机器学习的网络入侵检测方法。我们使用支持向量机算法进行分类，并对数据集进行了预处理和特征工程。最终，我们的模型准确率非常高，达到了99.47%。机器学习的网络入侵检测是一个快速且自动化的方法，可以用来防止黑客攻击和未授权访问。