作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
基于图像的入侵检测(Intrusion detection based on image, IDI)系统是一个复杂而重要的应用领域,它可以用于监控和识别计算机网络中的恶意行为、威胁和攻击,具有广泛的应用价值。随着近年来深度学习技术的发展,图像处理方面已经成为新的热点研究领域。本文作为一篇综述性文章,将围绕目前最常用的基于图像的入侵检测方法进行介绍,并结合深度学习技术的最新进展,对各个领域的最新研究成果做出客观的回顾。最后还将对未来的研究方向展望给读者。由于时间仓促,文章所涉及到的相关技术领域仍有待拓展。
2.关键词：深度学习、入侵检测、图像特征提取、卷积神经网络、卷积自动编码器、无监督学习、自编码器、半监督学习、GANs、多任务学习等。
3.前言
图像特征提取(Image feature extraction)是深度学习中一个基础的任务,在很多计算机视觉领域都被广泛地应用。最近的研究表明,卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs)能够有效地捕捉图像中的全局信息,并且在分类任务上获得了非常好的性能。因此,基于CNN的图像特征提取技术正在成为当下深度学习的主流方法之一。
与图像特征提取类似,图像分类和识别是一项重要的机器学习任务。基于深度学习的图像分类方法主要分为两类:一种是无监督的方法,即训练集不包含标签信息,只能利用图像之间的相似性进行训练;另一种是有监督的方法,即训练集既包括标签信息,也包括图像之间的相关关系,利用这些信息进行训练。两种方法各有优劣。
无监督方法如聚类分析(Cluster Analysis),深层聚类分析(Deep Clustering),自编码器(Autoencoder)，GANs等。在无监督方法中,通常需要先对数据集进行归类,然后利用归类的结果作为标签对原始数据进行重新标记。由于数据的相似性和潜在结构,无监督方法往往能产生高质量的结果。但是,它们无法捕捉到高度非线性的特征,也难以从更低维度的空间中提取出有用信息。
有监督方法包括深度学习模型和支持向量机(Support Vector Machines)。深度学习模型通过对训练集中图像的标签信息进行训练,并学习到图像特征和分类规则,具有良好的分类精度。但是,它们往往存在过拟合的问题,难以应对噪声数据。而支持向量机则不需要对数据进行归类,而是直接利用输入数据对应的输出标签,并根据最大间隔原则求得决策边界。它的分类速度快,且对小样本、稀疏数据、异常数据有很强的鲁棒性。然而,它只能捕捉局部的线形特征,而且容易受到异常值的影响。
总体来说,无监督方法适用于较大的数据集,且没有标签信息,因而能够捕捉到整体的特征分布;有监督方法适用于少量标注的数据集或有标签信息的数据集,通过对已知的标签信息进行训练,能够得到较好的分类效果。但是,两者也存在不同的限制和局限性。在实际应用中,如何选择最适合的分类方式,仍然是一个关键的问题。
半监督学习(Semi-supervised learning)是深度学习领域的一个新兴研究方向,其思想是利用已有的标签信息和未标注的数据进行训练,解决数据缺乏、标注效率低、标注噪声等问题。深度学习模型可以通过利用已知的标签信息加强对未知数据的分类能力,从而取得更好的分类效果。但是,由于模型在处理未标注数据时依靠的是标签信息,可能会导致过拟合现象。此外,即使利用了标签信息,由于数据的特性不同,模型可能难以收敛,甚至不能准确预测。
为了弥合以上两类方法之间的鸿沟,当前的研究热点主要集中在半监督学习领域。该方法旨在利用已有的标签信息和未标注的数据,共同训练深度学习模型,以期达到更好的分类效果。如当前比较火热的U-Net网络、SimCLR网络等都是在这一方向的研究。而在实践过程中,如何结合各种深度学习模型以及半监督学习策略,建立起有效、高效、可扩展的系统,仍然是一个十分重要的课题。
本文希望通过对传统图像入侵检测方法、CNN特征提取、无监督学习、半监督学习等方面的最新研究成果进行综述,对当前的研究现状和发展方向作出客观的评估。同时,本文将尝试对未来进行展望,探讨深度学习在图像入侵检测领域的长期规划。
4. 核心技术
4.1 传统图像入侵检测方法
传统图像入侵检测方法分为基于统计分析和机器学习两种方法。基于统计分析的方法有像K-Means算法、频域法、傅里叶变换等。机器学习的方法有像贝叶斯分类器、支持向量机等。本节将简要介绍几种传统入侵检测方法。
(a)基于统计分析的方法（如K-Means）
K-Means算法是一种常用的无监督聚类算法。该算法根据距离衡量两个点之间的相似度,把相似的点归为一类,不同的点归为不同的类。K-Means算法由两步构成：初始化中心点、迭代更新中心点。首先,随机选取K个中心点,一般情况下,K的值为2或3。然后,根据欧氏距离计算每个点到中心点的距离,把距离最小的点划入相应的类别,直到所有的点都分配到相应的类别。重复以上过程,直到中心点不再发生变化或达到指定次数停止。
K-Means算法虽然简单易懂,但它假定所有点都服从高斯分布,且每个类内的分布相似,这样就导致无法捕获到非高斯分布的场景。另外,K-Means算法对离群点的敏感度较高,如果有离群点存在的话,它们可能违背均匀性假设,造成聚类结果的偏差。
(b)傅里叶变换法
傅里叶变换法是指用正弦曲线和余弦曲线对函数进行采样,然后用频率作为横坐标,对应幅值作为纵坐标绘制出的曲线图。通过观察曲线的形态,可以判断入侵行为是否存在。傅里叶变换法是对图像信号进行快速傅里叶变换的一种方法。傅里叶变换就是将时域信号转换为频域信号,从而进行信号分析和分类。傅里叶变换法属于对数振荡信号的一种分析。
通过观察傅里叶变换后的信号图,可以判断是否存在入侵行为。信号图的幅值越大,代表图像中存在入侵行为。如果发现存在入侵行为，那么可以考虑对入侵者进行处罚或者报警。傅里叶变换法比较简单易懂,但对图像要求较高,因为需要对图像进行采样、重采样以及滤波。
(c)时序图
时序图是利用时间上的信息对图像进行特征提取的一种方法。时序图是在图像中引入时间轴的信息。具体而言,时序图就是按照时间顺序排列的图像像素集合。通过时序图可以确定入侵行为的出现时间。
时序图的构建一般采用滑动窗口的方式。滑动窗口的大小可以是固定值,也可以是动态的,比如可以每次移动固定的步长。通过时序图,可以判断入侵行为是否存在以及其发展情况。
4.2 CNN特征提取方法
在深度学习方法之前,CNN是一种重要的图像特征提取方法。基于CNN的图像特征提取主要有三种形式:端到端(End-to-end)、分类(Classification)和序列(Sequence)。本节将简要介绍这三种方法。
(a) 端到端(End-to-end)
端到端(End-to-end)的CNN模型会直接利用原始的图像作为输入,最后输出目标检测的结果。这种模型不需要先进行特征提取,而且可以直接学习到目标的类别、位置和尺度信息。端到端的方法通常需要充足的数据才能达到较好的效果。但是,它的缺点是速度慢、耗费资源。
有一些工作试图通过端到端的方法进行入侵检测,比如著名的YOLO、SSD等。
(b) 分类(Classification)
分类(Classification)的CNN模型会利用CNN网络提取图像特征,并将其送到一个线性分类器上。这种方法需要先训练一个CNN网络,然后再用训练好的网络对测试集进行分类。这种方法的好处是速度快、资源占用少。但是,它需要足够的训练数据才可以获得良好的分类性能。
有些工作试图通过分类的方法进行入侵检测,比如著名的InceptionNet、AlexNet等。
(c) 序列(Sequence)
序列(Sequence)的CNN模型是一种对时序图像进行处理的方法。它会提取图像序列中的相关特征,然后利用LSTM等RNN进行序列建模。这种方法的优点是能够捕捉到局部依赖,同时能够处理视频序列数据。但是,它的缺点是对于完整的图像序列信息没有充分的建模,因此只能用于临时抹除部分入侵者。
有些工作试图通过序列的方法进行入侵检测,比如著名的ST-CNN、SE-CNN等。
4.3 无监督学习方法
无监督学习是机器学习的一个分支,旨在从无标签的数据中学习到知识。深度学习模型需要对数据进行分类,但是由于数据的特性不同,模型往往难以得到较好的分类效果。因此,无监督学习提供了另一种选择。无监督学习主要包括聚类分析、深度聚类、自编码器、GANs等。
（a） 聚类分析（Cluster Analysis）
聚类分析是指通过对数据集的样本点进行相互分组的过程。相似性度量标准有不同的选择,例如欧氏距离、马氏距离、皮尔逊相关系数等。聚类分析的目的是找出数据的显著特征,即确定出数据的结构特征,从而实现数据的压缩和降维,提高数据的处理效率。
有些工作试图通过聚类分析的方法进行入侵检测,比如论文中的OPTICS、SCOTCH等。
（b） 深度聚类（Deep Clustering）
深度聚类是指利用深度学习模型将无标签数据聚类成若干类。与其他无监督学习方法不同,深度聚类不是简单的将样本聚类到距离最近的类,而是采用深度学习模型来学习样本之间的相似性,使得样本聚类到距离相似的类。深度聚类模型需要输入整个数据集作为输入,因此能够捕捉到整体的特征分布。
有些工作试图通过深度聚类的方法进行入侵检测,比如论文中的HDBSCAN、DLCM等。
（c） 自编码器（Autoencoder）
自编码器是一种无监督学习模型,它可以用来提取数据的内部特征。自编码器由编码器和解码器组成,编码器将输入数据编码为一个隐变量,解码器将隐变量解码为原数据。自编码器的目标是使得原始数据经过编码后再经过解码后的结果尽可能接近原始数据,从而捕捉到数据的内部特征。
有些工作试图通过自编码器的方法进行入侵检测,比如论文中的VAE、AAE、DAE等。
（d） GANs（Generative Adversarial Networks）
GANs是一种生成模型,它可以生成图像、视频、文本、音频等各种数据。GANs由生成器和判别器组成,生成器由随机噪声生成目标数据,判别器负责区分真实数据和生成数据。GANs的目标是生成数据与真实数据尽可能一致,因此可以使用生成器对真实数据进行破坏,从而避免真实数据泄露。
有些工作试图通过GANs的方法进行入侵检测,比如论文中的WGAN、SNGAN等。
4.4 半监督学习方法
半监督学习是指在有限的标注数据集上训练模型,使用未标注数据进行监督。在图像入侵检测领域,半监督学习的方法分为数据增强、协同学习、联合学习和迁移学习等。
（a） 数据增强（Data Augmentation）
数据增强是指通过对数据集进行扩充,生成更多的数据。在入侵检测领域,数据增强方法有两种选择,一种是针对单张图像进行增广,另一种是针对整个图像序列进行增广。数据增广的目的在于减少训练样本的规模,增加模型的泛化能力。
有些工作试图通过数据增强的方法进行入侵检测,比如论文中的AutoAugment、RandAugment等。
（b） 协同学习（Collaborative Learning）
协同学习是指多个模型共同训练一个目标函数,以提升模型的性能。在图像入侵检测领域,协同学习的方法有两种选择,一种是联合训练,另一种是分类器学习。联合训练是指多个模型共同训练一个目标函数,比如让多个模型分别预测出图像中是否有入侵行为,然后综合起来进行分类。分类器学习是指在预测错误的数据上进行分类,并将它们和正确的数据一起交给下一次迭代。
有些工作试图通过协同学习的方法进行入侵检测,比如论文中的CoMatch、CORAL等。
（c） 联合学习（Fusion Learning）
联合学习是指同时训练多个模型,然后利用他们的预测结果进行预测。联合学习可以在不增加训练样本的情况下,提升模型的性能。在图像入侵检测领域,联合学习的方法有两种选择,一种是特征融合,另一种是多任务学习。特征融合是指多个模型共享某些特征提取器,然后将它们的预测结果进行融合。多任务学习是指多个模型针对不同的任务进行训练,比如预测图像中是否有入侵行为、图像中的攻击行为类型、图像中的目标物体种类等。
有些工作试图通过联合学习的方法进行入侵检测,比如论文中的JIGSAW、DANN、MMSeg等。
（d） 迁移学习（Transfer Learning）
迁移学习是指利用一个预训练好的模型,并在其基础上进行微调。迁移学习在图像入侵检测领域的应用主要包括特征提取和目标检测。特征提取主要是在图像分类任务上进行预训练,然后在其他任务中进行微调。目标检测主要是在目标检测任务上进行预训练,然后在其他任务中进行微调。在这两种情况下,迁移学习都会降低计算资源的需求,提升模型的性能。
有些工作试图通过迁移学习的方法进行入侵检测,比如论文中的SimCLR、BYOL、SwAV等。
5. 综述
本章的主要内容为传统图像入侵检测方法、CNN特征提取方法、无监督学习方法、半监督学习方法、未来的研究方向展望。通过本章的介绍,读者应该可以了解到当前的图像入侵检测领域主要方法的特点、优点和局限性。同时,通过对传统图像入侵检测方法、CNN特征提取方法、无监督学习方法、半监督学习方法的介绍,读者可以了解到传统方法的局限性,以及发展方向的改进方向。