隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的普及,網(wǎng)絡(luò)攻擊的手段和方式層出不窮,尤其是拒絕服務(wù)攻擊給當(dāng)今的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境造成了巨大危害。2010年,Arbor Networks在其全球年度互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施安全報(bào)告中表示,DDoS攻擊的規(guī)模首次突破453.8Gbps。目前,拒絕服務(wù)攻擊已經(jīng)成為難以解決的主要安全問題之一,這是由它易于實(shí)施、難以防范且難以跟蹤的特點(diǎn)引起的。因此,DoS攻擊的檢測和防御技術(shù)已成為網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。本文采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和博弈理論,在深入分析現(xiàn)存入侵檢測算法和防御方案的基礎(chǔ)上,提出一種DoS攻擊智能檢測/防御系統(tǒng),主要研究內(nèi)容如下:首先,本文將針對該數(shù)據(jù)集中的特征字段,根據(jù)各類型數(shù)據(jù)和特征間的相關(guān)度以及DoS攻擊的特性篩選出顯著特征,并構(gòu)成一個(gè)完整特征集和兩個(gè)簡化特征集。此后通過大規(guī)模的訓(xùn)練和測試,構(gòu)建了一個(gè)包含兩個(gè)隱含層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)攻擊檢測模型,在考慮其他攻擊流量的情況下,使用簡化后的9個(gè)特征,DoS攻擊的檢測正確率可提高至99.927%。然后,進(jìn)一步對未識別出的DoS數(shù)據(jù)利用博弈理論進(jìn)行二次分析,本文提出的博弈模型中,博弈雙方可根據(jù)系統(tǒng)實(shí)時(shí)情況按既定的博弈方案動態(tài)調(diào)整防御策略,并對流量進(jìn)行篩查...

【文章頁數(shù)】：58 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的入侵檢測算法
        1.2.2 基于博弈論的入侵防御方案
    1.3 研究思路和主要工作
    1.4 論文組織結(jié)構(gòu)
第2章 相關(guān)理論和技術(shù)
    2.1 拒絕服務(wù)攻擊(DOS)
    2.2 入侵檢測與入侵防御
        2.2.1 入侵檢測系統(tǒng)
        2.2.2 入侵防御系統(tǒng)
    2.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述
    2.4 博弈論概述
第3章 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的DOS攻擊檢測模型
    3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    3.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集及預(yù)處理
        3.2.1 KDD CUP99數(shù)據(jù)集
        3.2.2 特征篩選
        3.2.3 數(shù)據(jù)樣本抽取
    3.3 實(shí)驗(yàn)仿真及結(jié)果分析
        3.3.1 完整數(shù)據(jù)集的仿真實(shí)驗(yàn)
        3.3.2 簡化數(shù)據(jù)集的仿真實(shí)驗(yàn)
        3.3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果對比
第4章 基于博弈的智能防御方案
    4.1 防御端與攻擊端收益
        4.1.1 攻擊端收益
        4.1.2 防御端收益
    4.2 防御方案
        4.2.1 可信度評價(jià)值(C)
        4.2.2 智能防御方案
    4.3 實(shí)驗(yàn)仿真與結(jié)果分析
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀碩士期間發(fā)表(含錄用)的學(xué)術(shù)論文



本文編號：3823774