發(fā)布時(shí)間：2020-04-30 23:05

【摘要】：在如今大數(shù)據(jù)的背景下,數(shù)據(jù)的交互速度成指數(shù)級(jí)別增長(zhǎng),互聯(lián)網(wǎng)+已經(jīng)逐漸深入到社會(huì)各個(gè)方面。網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、傳統(tǒng)安全思維,尤其是逐漸增長(zhǎng)的安全威脅已經(jīng)成為全社會(huì)越來越關(guān)注的話題。因此,如何最大限度地抵抗攻擊,尤其是針對(duì)APT攻擊的防御是研究信息安全方向?qū)W者們一直思考的話題。高級(jí)持續(xù)威脅(APT)作為最難檢測(cè)防御的攻擊手段,多個(gè)國(guó)家政府和大型企業(yè)機(jī)構(gòu)已被其攻擊,受到了極大的損失。APT攻擊手段是極為豐富的,是一種及社會(huì)工程學(xué)、惡意代碼攻擊、拒絕服務(wù)攻擊等多種網(wǎng)絡(luò)攻擊模式形成的綜合網(wǎng)絡(luò)安全威脅。所以,這種攻擊方式個(gè)人是無法完成的,主要是以政府行為作為幕后攻擊操作者。因此,本文通過分析以往針對(duì)APT異常通信模型的檢測(cè)的優(yōu)缺點(diǎn),利用學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)安全理論、大數(shù)據(jù)分析理論和IDS防御系統(tǒng)等知識(shí),建立一個(gè)更加高效的檢測(cè)模型。為以后研究人員利用大數(shù)據(jù)模型檢測(cè)APT隱秘通信提供一個(gè)建設(shè)性思路。通過分析之前研究人員得出的APT隱秘通信特征和各種建模方法以及安全領(lǐng)域中提出的新想法為本文研究APT攻擊檢測(cè)提供了具體實(shí)施方法。詳細(xì)闡述了APT隱秘通信的四大特征。并通過收集本單位網(wǎng)絡(luò)端和主機(jī)端的日志數(shù)據(jù)應(yīng)用DBSCAN基于密度的聚類算法對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)范化處理降維。為了解決通信數(shù)據(jù)與終端匹配問題,建立IP地址與終端綁定收集庫(kù)使IP與終端相互對(duì)應(yīng)。再把預(yù)處理的日志數(shù)據(jù)通過改進(jìn)的SA_LDA語義分析模型建模分析,并通過實(shí)驗(yàn)證明該模型有較好的魯棒性。我們把數(shù)據(jù)處理,模型建立及實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)中所得到的結(jié)果和信息組織成文章�；赟A_LDA建模的檢測(cè)APT隱秘通信模型雖然是剛提出的理論技術(shù),但實(shí)施起來并不復(fù)雜,對(duì)網(wǎng)絡(luò)設(shè)備要求并不嚴(yán)格,可以較好的應(yīng)用于現(xiàn)實(shí)檢測(cè)環(huán)境中。
【圖文】：

圖 2-1 DBSCAN 算法密度圖則聚合到一起在根據(jù)不同的類簡(jiǎn)單理解方式，基于一個(gè)指示符在類似的屬性級(jí)別之間進(jìn)行對(duì)象分析的定義是把互不相干的數(shù)據(jù)要應(yīng)用于在大型集群中，使用聚對(duì)象做標(biāo)記并聚集到一起的方法。聚類分析方法相比較其他分類用的分類和預(yù)測(cè)方法，以獲得分監(jiān)督的算法；由于所有的數(shù)據(jù)源要模型具有良好的自身迭代的過很多不同種的變換算法。 雖然這的應(yīng)用程序功能：其良好實(shí)踐性數(shù)據(jù)的還是較小的數(shù)據(jù)都能夠高

哈爾濱理工大學(xué)工程碩士學(xué)位論文法確定單位區(qū)域中的哪些物體。法定義為：域:給定對(duì)象在半徑 ε 內(nèi)的區(qū)域。:如果一個(gè)對(duì)象的ε-臨域至少包含。 ε=lcm，MinPts=5，，q 是一個(gè)核心
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TP393.08

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本文編號(hào)：2646278