本文研究并設(shè)計(jì)了一種針對網(wǎng)絡(luò)用戶入侵行為的智能化檢測模塊,共分為3個階段。第一,檢測階段,將網(wǎng)絡(luò)信息安全防御系統(tǒng)與深度學(xué)習(xí)理論結(jié)合,提出使用長短期記憶人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（LSTM）的算法解決入侵?jǐn)?shù)據(jù)的檢測問題,相對于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在ACC值和F1值上得到了明顯的提升;第二,管控階段,使用華為eNSP模擬器來模擬真實(shí)的華為網(wǎng)絡(luò)設(shè)備,網(wǎng)絡(luò)連接通過第一階段后會產(chǎn)生檢測結(jié)果,若檢測結(jié)果表明網(wǎng)絡(luò)連接攜帶了潛在的入侵行為信息,則會觸發(fā)一個預(yù)先設(shè)置好的Python腳本程序,應(yīng)用華為訪問控制列表（ACL）技術(shù),通過該腳本程序?qū)θA為設(shè)備下達(dá)最新配置命令,達(dá)到管控的效果,同時(shí)向設(shè)備管理人員發(fā)送電子郵件報(bào)警;第三,顯示階段,使用Django框架制作一個顯示平臺,將已經(jīng)成功攔截的網(wǎng)絡(luò)連接信息以列表的形式顯示在該平臺上,設(shè)備管理員可以登錄此平臺后,根據(jù)頁面顯示的被攔截網(wǎng)絡(luò)連接的具體信息對網(wǎng)絡(luò)連接作進(jìn)一步分析和處理。 

【文章來源】：智能計(jì)算機(jī)與應(yīng)用. 2020,10(02)

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

LSTM模型的內(nèi)部結(jié)構(gòu)

訪問控制列表（ACL）技術(shù)[6]目前在控制網(wǎng)絡(luò)資源的訪問能力方面得到了廣泛的應(yīng)用，這是一種針對路由器設(shè)備基于包過濾的流量控制技術(shù)。通過輸入一定的配置命令生成控制列表，把源地址、目的地址以及端口號作為數(shù)據(jù)包檢查的基本元素，并可以設(shè)置一定規(guī)定，是否讓符合條件的數(shù)據(jù)包通過路由器，進(jìn)入到下一階段網(wǎng)絡(luò)，ACL技術(shù)實(shí)例如圖2所示。配置華為標(biāo)準(zhǔn)的acl，配置命令如下：

主機(jī)PC1的Ping IP界面

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]論訪問控制列表ACL在校園網(wǎng)中的應(yīng)用[J]. 梁娟娟,廖翔.  計(jì)算機(jī)產(chǎn)品與流通. 2018(02)



本文編號：3498677