與傳統(tǒng)的由入侵檢測系統(tǒng)和防火墻所構(gòu)建的安全防護方案相比，入侵防御系統(tǒng)能夠提供主動實時的防護功能。隨著網(wǎng)絡(luò)流量的增加，提高入侵防御系統(tǒng)的實時在線吞吐量、提高入侵防御系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)靈活性和可擴展性具有深遠意義。網(wǎng)絡(luò)攻擊手段越來越多，攻擊行為也越來越隱蔽，提高入侵檢測算法的檢測率同時降低誤報率始終是網(wǎng)絡(luò)安全研究的熱點。本文以提高入侵防御系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的靈活性、可擴展性、系統(tǒng)性能、算法檢測效率為目的，設(shè)計并實現(xiàn)了一個入侵防御系統(tǒng)，主要內(nèi)容包括以下幾個方面：1.研究了目前網(wǎng)絡(luò)安全的現(xiàn)狀、防火墻和入侵檢測系統(tǒng)，對入侵防御系統(tǒng)進行了概述，分析目前入侵防御系統(tǒng)的發(fā)展趨勢與面臨的問題。2.研究分析了拒絕服務(wù)攻擊檢測技術(shù)，根據(jù)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)性原理，結(jié)合概率統(tǒng)計算法和自適應(yīng)閥值算法，提出了一種綜合多級評估的基于概率統(tǒng)計的自適應(yīng)閥值算法，能夠有效降低檢測的耗時，提高了檢測準(zhǔn)確度。3.研究分析了異常攻擊檢測技術(shù)，研究了目前主要的異常檢測算法，對比分析了各種算法，總結(jié)了各種異常檢測算法的優(yōu)缺點，使用了一種基于精簡特征的異常檢測算法，完成了入侵防御系統(tǒng)中異常檢測的功能。4.研究了Octeon CN3860網(wǎng)絡(luò)處理器的特性、工作原... 

【文章來源】：電子科技大學(xué)四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：105 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 網(wǎng)絡(luò)安全的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 本人主要工作
    1.4 論文內(nèi)容安排
第二章 入侵防御系統(tǒng)相關(guān)技術(shù)研究
    2.1 入侵防御系統(tǒng)概述
        2.1.1 入侵防御系統(tǒng)的工作原理
        2.1.2 入侵防御系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)及分類
        2.1.3 入侵防御系統(tǒng)與入侵檢測系統(tǒng)的區(qū)別
        2.1.4 入侵防御系統(tǒng)的優(yōu)勢與不足
        2.1.5 入侵防御系統(tǒng)的發(fā)展趨勢
    2.2 拒絕服務(wù)攻擊及檢測技術(shù)分析與研究
        2.2.1 拒絕服務(wù)攻擊分類及基本原理
        2.2.2 基于檢測模式的檢測算法
        2.2.3 基于檢測位置的檢測算法
        2.2.4 基于分層分類的檢測算法
        2.2.5 DDOS 攻擊防御技術(shù)
        2.2.6 DDOS 攻擊檢測面臨的問題
    2.3 常用的異常檢測技術(shù)研究
        2.3.1 基于歷史流量統(tǒng)計的異常檢測
        2.3.2 基于數(shù)據(jù)挖掘的異常檢測
        2.3.3 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的異常檢測技術(shù)
        2.3.4 基于人工免疫的入侵檢測技術(shù)
        2.3.5 其他異常檢測技術(shù)
        2.3.6 異常檢測技術(shù)存在的問題及發(fā)展方向
    2.4 本章小結(jié)
第三章 入侵檢測引擎及關(guān)鍵檢測算法的研究與設(shè)計
    3.1 入侵防御系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)的設(shè)計
        3.1.1 入侵防御系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)設(shè)計
        3.1.2 入侵檢測引擎的插件結(jié)構(gòu)設(shè)計
        3.1.3 入侵檢測引擎硬件平臺選擇
    3.2 網(wǎng)絡(luò)協(xié)議分析及關(guān)鍵特征信息提取
    3.3 DDOS 攻擊檢測算法及改進
        3.3.1 DDOS 檢測要解決的問題
        3.3.2 網(wǎng)絡(luò)流量自相似原理
        3.3.3 自適應(yīng)閥值算法
        3.3.4 改進的 DDOS 攻擊檢測算法
        3.3.5 改進的 DDOS 攻擊檢測算法的總結(jié)
    3.4 基于特征選擇的異常檢測算法
        3.4.1 TCM-KNN 算法理論及定義
        3.4.2 TCM-KNN 異常檢測算法
        3.4.3 TCM-KNN 異常檢測算法總結(jié)
    3.5 本章小結(jié)
第四章 入侵檢測引擎軟件平臺的實現(xiàn)
    4.1 入侵檢測引擎中插件結(jié)構(gòu)的實現(xiàn)
    4.2 協(xié)議解析模塊
        4.2.1 數(shù)據(jù)包解析的實現(xiàn)
        4.2.2 IP 分片重組的實現(xiàn)
        4.2.3 TCP 數(shù)據(jù)流重組的實現(xiàn)
    4.3 DDOS 攻擊檢測模塊
        4.3.1 DDOS 攻擊檢測模型
        4.3.2 攻擊檢測算法的實現(xiàn)
    4.4 異常檢測模塊
        4.4.1 異常檢測模型
        4.4.2 基于 TCM-KNN 異常檢測算法的實現(xiàn)
    4.5 入侵響應(yīng)模塊
        4.5.1 入侵響應(yīng)的模型描述
        4.5.2 入侵響應(yīng)緩存模型
        4.5.3 入侵響應(yīng)的實現(xiàn)
    4.6 本章小結(jié)
第五章 系統(tǒng)測試及分析
    5.1 測試環(huán)境搭建
        5.1.1 測試工具介紹
        5.1.2 測試環(huán)境
    5.2 測試過程及結(jié)果分析
        5.2.1 異常檢測模塊測試
        5.2.2 DDOS 檢測模塊測試
        5.2.3 入侵響應(yīng)測試
    5.3 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)和展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 未來的研究工作
致謝
參考文獻
攻碩期間取得的研究成果


【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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[8]基于否定選擇算法的異常檢測模型研究[D]. 劉巖.哈爾濱工程大學(xué) 2008
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[10]基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的混合入侵檢測技術(shù)研究[D]. 李建國.合肥工業(yè)大學(xué) 2006



本文編號：3513868