本文選題：入侵檢測(cè)　切入點(diǎn)：網(wǎng)絡(luò)安全可視化　出處：《天津理工大學(xué)》2014年碩士論文

【摘要】：隨著技術(shù)的發(fā)展，計(jì)算機(jī)入網(wǎng)的門(mén)檻越來(lái)越低，網(wǎng)絡(luò)用戶(hù)的素質(zhì)也是良莠不齊，導(dǎo)致了愈加猖獗的網(wǎng)絡(luò)異常行為的出現(xiàn)，一些網(wǎng)絡(luò)黑客實(shí)施的非法行為已經(jīng)嚴(yán)重影響了正常的經(jīng)濟(jì)秩序和社會(huì)穩(wěn)定。但是基于文本的傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)系統(tǒng)存在著認(rèn)知負(fù)擔(dān)過(guò)重、誤報(bào)率和漏報(bào)率過(guò)高、人機(jī)交互力差、對(duì)網(wǎng)絡(luò)全局認(rèn)識(shí)的缺失、不能對(duì)網(wǎng)絡(luò)異常事件進(jìn)行提前防御等問(wèn)題，無(wú)法滿足人們對(duì)加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)安全性能的迫切需要。 網(wǎng)絡(luò)可視化技術(shù)是網(wǎng)絡(luò)安全與信息可視化的融合后產(chǎn)生的新技術(shù)。使用該技術(shù)可以將網(wǎng)絡(luò)通信狀況以圖形的方式展示給用戶(hù)，并允許用戶(hù)進(jìn)行交互式操作，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)異常行為的分析和防御。該方式充分融合了人腦與計(jì)算機(jī)處理圖像能力的優(yōu)勢(shì)，將海量高維網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)以圖形圖像的方式展現(xiàn)出來(lái)，用戶(hù)通過(guò)直觀的圖像可以快速掌握原本復(fù)雜的文本數(shù)據(jù)，從而輕松排查出當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)存在的潛在安全威脅。 在綜合研究國(guó)內(nèi)外網(wǎng)絡(luò)可視化研究成果的基礎(chǔ)上，本文設(shè)計(jì)了一個(gè)多視圖的網(wǎng)絡(luò)異常流量三維可視化系統(tǒng)，將已有的網(wǎng)絡(luò)流量可視化與入侵檢測(cè)日志可視化思想結(jié)合起來(lái)，旨在為解決網(wǎng)絡(luò)安全難題提供新的方法。對(duì)于可視化系統(tǒng)的設(shè)計(jì)，本文根據(jù)異常流量特征針對(duì)性的設(shè)計(jì)可視化模型，并加入了強(qiáng)大的人機(jī)交互功能，使用戶(hù)成為網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)系統(tǒng)循環(huán)反饋的一部分。三維可視化系統(tǒng)的目的是展現(xiàn)出比二維視圖更加直觀的動(dòng)態(tài)圖像，以多視圖、多角度、多尺度的方式與用戶(hù)進(jìn)行交互。本文詳細(xì)介紹了三維可視化系統(tǒng)的設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)流程，數(shù)據(jù)可視化過(guò)程采用Java3D技術(shù)實(shí)現(xiàn)，，最后通過(guò)DARPA數(shù)據(jù)集和校園網(wǎng)流量進(jìn)行驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該系統(tǒng)能夠根據(jù)SNORT檢測(cè)日志生成有效的3D網(wǎng)絡(luò)異常流量視圖，而立方體散點(diǎn)圖對(duì)于網(wǎng)絡(luò)掃描、DDoS攻擊等未被SNORT檢測(cè)到的網(wǎng)絡(luò)異常行為有較強(qiáng)的檢測(cè)能力，在一定程度上緩解了SNORT入侵檢測(cè)系統(tǒng)高誤報(bào)率和漏報(bào)率的問(wèn)題。
[Abstract]:With the development of technology, the threshold of computer access to the network is getting lower and lower, the quality of network users is also mixed, resulting in the emergence of increasingly rampant network abnormal behavior. Some illegal acts carried out by network hackers have seriously affected the normal economic order and social stability. However, the traditional text-based network intrusion detection system has a heavy cognitive burden, high false alarm rate and false alarm rate, and poor human-computer interaction. The lack of global understanding of the network, can not prevent the network anomalies in advance, can not meet the urgent need to enhance the network security performance. The technology of network visualization is a new technology after the fusion of network security and information visualization. Using this technology, the network communication status can be graphically displayed to users and users are allowed to operate interactively. In order to realize the analysis and defense of the abnormal behavior of the network, this method fully integrates the advantages of human brain and computer in image processing, and displays massive high-dimensional network data in the form of graphics and images. Users can quickly grasp the original complex text data through intuitive images, so that they can easily find out the potential security threats existing in the current network. Based on the research results of network visualization at home and abroad, a multi-view 3D visualization system for network abnormal traffic is designed in this paper, which combines the existing visualization of network traffic with the visualization of intrusion detection log. The purpose of this paper is to provide a new method for solving the problem of network security. For the design of visual system, the visualization model is designed according to the characteristics of abnormal traffic, and a powerful man-machine interaction function is added. The purpose of the 3D visualization system is to display a more intuitive dynamic image than the two-dimensional view, with multi-view, multi-angle, This paper introduces the design and development process of 3D visualization system in detail. The process of data visualization is realized by Java3D technology. Finally, it is verified by DARPA data set and campus network traffic. The experimental results show that the system can generate an effective 3D network abnormal traffic view according to the SNORT detection log. The cube scatter plot has a strong ability to detect the abnormal behavior of the network which has not been detected by SNORT such as network scanning DDoS attack, which to some extent alleviates the problems of high false alarm rate and false alarm rate in SNORT intrusion detection system.
【學(xué)位授予單位】：天津理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類(lèi)號(hào)】：TP393.08

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本文編號(hào)：1652936