本文關(guān)鍵詞：基于模型檢測(cè)的入侵檢測(cè)基準(zhǔn)測(cè)試平臺(tái)研究

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【摘要】：隨著網(wǎng)絡(luò)安全的威脅來源和攻擊手段不斷變化,為了對(duì)不斷變化的攻擊手段實(shí)施檢測(cè),基于模型檢測(cè)的共性技術(shù)被應(yīng)用于入侵檢測(cè)當(dāng)中,并被已有的研究證實(shí)是能夠檢測(cè)復(fù)雜攻擊的入侵檢測(cè)系統(tǒng),因此該技術(shù)一經(jīng)提出,即獲得了國內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注,并形成了一類基于模型檢測(cè)的入侵檢測(cè)算法。然而,仍存在若干問題亟待解決。一方面,對(duì)于一些常見攻擊類型,該類算法的檢測(cè)能力如何,目前尚未可知。另一方面,當(dāng)前評(píng)估入侵檢測(cè)算法性能的常用數(shù)據(jù)集是KDD CUP,由于提取數(shù)據(jù)特征的方式不同,該數(shù)據(jù)集不適用于面向“行為”的入侵檢測(cè)算法實(shí)施評(píng)估,而基于模型檢測(cè)的入侵檢測(cè)算法恰恰是根據(jù)攻擊“行為”的特征實(shí)施檢測(cè)。因此,我們迫切需要一種面向行為的數(shù)據(jù)集,從而可以在同一個(gè)平臺(tái)上針對(duì)已有的或者未來的基于模型檢測(cè)的入侵檢測(cè)算法實(shí)施性能測(cè)評(píng),這就是本文擬研究解決的問題。首先,針對(duì)22種常見攻擊類型進(jìn)行分析,根據(jù)其原理提取關(guān)鍵攻擊動(dòng)作序列,獲得其公式模型。其次,在KDDCUP一定的樣本空間內(nèi),隨機(jī)選取大量的面向連接的攻擊記錄與正常記錄。然后,面向連接映射到面向行為,獲得由大量的基于行為的攻擊記錄與正常記錄組成的數(shù)據(jù)集,由于該數(shù)據(jù)集的構(gòu)建過程與任何算法均無關(guān),因而,可對(duì)面向行為的入侵檢測(cè)算法(類)實(shí)施獨(dú)立測(cè)評(píng)。最后,使用該平臺(tái)對(duì)3種基于模型檢測(cè)的入侵檢測(cè)算法和22種類型攻擊實(shí)施檢測(cè),表明了不同算法相對(duì)于不同類型攻擊的檢測(cè)能力。仿真結(jié)果證實(shí):所構(gòu)建的測(cè)試平臺(tái)可有效地評(píng)測(cè)基于模型檢測(cè)的入侵檢測(cè)算法(類);獲得的算法與攻擊類型的相對(duì)檢測(cè)能力可為用戶在具體應(yīng)用場(chǎng)景中選擇使用何種同類算法提供參考依據(jù)。這是本文的主要貢獻(xiàn)。
【學(xué)位授予單位】：鄭州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP393.08

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