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面向網(wǎng)絡安全態(tài)勢感知的報警融合技術研究與實現(xiàn)

發(fā)布時間:2020-11-09 23:52
   隨著網(wǎng)絡的快速發(fā)展和普及,安全問題日益突出,防火墻(Firewall)、入侵檢測系統(tǒng)(IDS)或者病毒防護系統(tǒng)等傳統(tǒng)的保護手段已經(jīng)顯得捉襟見肘,作為新一代網(wǎng)絡安全防護體系的網(wǎng)絡安全態(tài)勢感知技術正發(fā)揮著舉足輕重的作用。網(wǎng)絡安全態(tài)勢感知技術涉及指標體系構建、態(tài)勢要素提取、特征提取、融合計算、態(tài)勢可視化等多項技術,其中數(shù)據(jù)融合是核心技術之一。本文以入侵檢測系統(tǒng)產(chǎn)生的安全告警事件為數(shù)據(jù)來源,提出了報警融合模型,主要研究內(nèi)容圍繞以下幾個方面:1)深入調研了當前國內(nèi)外關于數(shù)據(jù)融合技術的發(fā)展現(xiàn)狀,對比分析了各種數(shù)據(jù)融合技術的優(yōu)缺點。2)由于屬于同一攻擊事件產(chǎn)生的報警事件存在著一定的相似性,本文提出了一種基于屬性相似度和層次分析法的報警融合模型。該模型首先通過計算兩條報警之間每對屬性字段之間的相似性,然后利用層次分析法來確定每個屬性之間的相對權重,最后加權求和得到兩條報警的整體相似度。只有當兩條報警之間的相似度超過閾值,則發(fā)生融合。3)時間屬性在報警融合當中扮演著非常重要的角色。通常情況下,攻擊的時間跨度是不確定的并且一個連續(xù)攻擊產(chǎn)生的連續(xù)告警之間具有較小的時間間隔,但是不同類型的攻擊或者同一個攻擊的不同子步驟之間產(chǎn)生的報警具有一定的時間間隔,本文利用這種連續(xù)性攻擊或者同一操作產(chǎn)生的報警之間的“靠近”關系,提出了一種基于劃分的動態(tài)時間窗口報警融合模型。4)設計并實現(xiàn)了基于snort的報警融合系統(tǒng)。該系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集模塊、報警過濾模塊和報警聚合模塊等模塊,分別負責告警數(shù)據(jù)采集、告警過濾和告警融合等功能。5)本文實驗部分在DARPA 1999數(shù)據(jù)集上進行測試驗證,主要是對實驗設置中的一些閾值參數(shù)進行調參選擇,然后對比了幾種融合方法的融合效果,實驗結果表明提出的算法能夠有效的進行告警融合。在本文最后,對全文的工作內(nèi)容進行總結,并指出了未來研究計劃。
【學位單位】:國防科技大學
【學位級別】:碩士
【學位年份】:2018
【中圖分類】:TP393.08
【部分圖文】:

互聯(lián)網(wǎng),統(tǒng)計報告,互聯(lián)網(wǎng)絡,個人隱私


國防科技大學研究生院專業(yè)學位碩士學位論文第一章 緒論1.1 課題背景與意義隨著互聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展和移動互聯(lián)網(wǎng)的迅速普及,網(wǎng)絡已經(jīng)走進千家萬戶,極大地方便了人們的生活,提高了人們的生活質量。如圖 1.1,根據(jù)第 40 次中國互聯(lián)網(wǎng)絡發(fā)展狀況統(tǒng)計報告,截止 2017 年 6 月,我國網(wǎng)民規(guī)模持續(xù)增加,已經(jīng)達到了最新的 7.51 億使用規(guī)模,覆蓋了大約 54.3%的人口,超過了中國總人的一半。

安全信息,多源,異構


各種安全設備產(chǎn)生的并且沒有經(jīng)過含源 IP 地址、源端口、目的 IP 地址融合過程中,對來自一個甚至多個對原始報警進一步的概括、歸納和獻也稱之為事件[22]。布局在網(wǎng)絡的各個角落,無時無刻對同一安全問題的檢測效果不同以備產(chǎn)生的大量安全告警事件有些是些是錯誤的;有些是對立互補的,有這些告警信息,一種行之有效的辦法

異構數(shù)據(jù),預處理,數(shù)據(jù)融合,特征提取


圖 2.2 數(shù)據(jù)融合過程數(shù)據(jù)的獲。翰渴鹪诃h(huán)境中的各種傳感器設備從不同角度對某一事件進行感知、檢測,產(chǎn)生不同精度不同目標的大量異構信息。數(shù)據(jù)預處理:不同廠家的傳感器定義的數(shù)據(jù)格式一般是不一樣的,但都遵循一個統(tǒng)一的行業(yè)標準,預處理部分需要對這些異構數(shù)據(jù)進行格式化,可能還需要對不存在屬性字段進行數(shù)值填充;采集的多源異構數(shù)據(jù)難免存在噪音、錯誤、冗余等信息,對數(shù)據(jù)進行預處理,有效降低這部分干擾信息,有利于后續(xù)的分析。特征提取:對預處理后的數(shù)據(jù)進行特征提取,保留主要特征和刪除次要特征減少系統(tǒng)開銷增加系統(tǒng)的魯棒性,進一步精簡數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)融合:依據(jù)既定的規(guī)則對提取的有效特征進行融合,常見的融合的方法有加權平均法,D-S 證據(jù)理論,屬性相似度法以及神經(jīng)網(wǎng)絡法等。2.2 JDL 數(shù)據(jù)融合的功能模型隨著融合技術的應用范圍越來越廣泛,不同領域的不同系統(tǒng)根據(jù)自身的需求
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本文編號:2877139

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