本文關(guān)鍵詞：網(wǎng)絡(luò)滲透行為研究

  更多相關(guān)文章： 攻擊檢測 蟻群算法 數(shù)據(jù)挖掘 分類規(guī)則 類別中心

【摘要】：網(wǎng)絡(luò)滲透攻擊的出現(xiàn),使得網(wǎng)絡(luò)安全問題日益凸顯,為了更好地檢測網(wǎng)絡(luò)滲透攻擊,本文基于群體智能理論,從兩個不同角度提出了兩種攻擊檢測方法：第一種是基于蟻群分類規(guī)則挖掘算法的攻擊檢測方法；第二種是基于混沌蟻群分類算法的攻擊檢測方法。這兩種方法都是受螞蟻覓食過程的啟發(fā),模擬了多個人工智能螞蟻,在攻擊數(shù)據(jù)集中進行數(shù)據(jù)挖掘。第一種方法的目的是挖掘出分類規(guī)則,然后進行模式匹配,從而檢測網(wǎng)絡(luò)攻擊行為。它將分類規(guī)則的條件模擬為螞蟻覓食過程中經(jīng)過的路徑,最終的目標(biāo)類別就是螞蟻要尋找的食物源,整個數(shù)據(jù)集空間就是蟻群的搜索空間,并且該搜索空間是二維離散的。螞蟻從蟻巢到食物源所經(jīng)過的一條路徑就是一條分類規(guī)則,經(jīng)過不斷地搜索,蟻群能夠找到每個類別的多條分類規(guī)則。本文首先對該檢測方法進行建模、流程制定、相關(guān)函數(shù)設(shè)計,然后在攻擊數(shù)據(jù)集中進行數(shù)據(jù)挖掘。實驗結(jié)果表明,該方法能夠找到高質(zhì)量的分類規(guī)則。第二種方法以找到各個攻擊類別的中心為目標(biāo),然后計算新樣本與類別中心的相似性,將新樣本劃分為相似度最高的類別,從而進行網(wǎng)絡(luò)攻擊檢測。這種方法充分考慮了螞蟻的自主行為和組織性行為,能夠搜索全局最優(yōu)解。該方法將整個數(shù)據(jù)集空間類比為螞蟻的搜索空間,并且該搜索空間是多維連續(xù)的。最終的類別中心被比作螞蟻要找的食物源,經(jīng)過反復(fù)地搜索,蟻群能夠找到每個類別的一個最優(yōu)中心。本文首先對該方法進行建模、流程設(shè)計、類別中心的優(yōu)化,然后在攻擊數(shù)據(jù)集中進行搜索。實驗結(jié)果表明,該方法能找到有代表性的類別中心。上述兩種方法都恰當(dāng)?shù)貙⑾伻阂捠撑c攻擊檢測進行類比,從兩個不同的角度進行攻擊檢測建模,將蟻群算法靈活地運用到攻擊檢測方面。實驗時運用公認(rèn)的網(wǎng)絡(luò)攻擊數(shù)據(jù)集,在對數(shù)據(jù)集進行一系列的預(yù)處理后,利用以上兩種方法實施數(shù)據(jù)挖掘。找到分類規(guī)則或類別中心后,分別進行模式匹配或者相似度計算,最終得到攻擊檢測的結(jié)果。實驗時設(shè)置了一系列的評價函數(shù),將二者的實驗結(jié)果與其他的相關(guān)算法進行對比分析。實驗結(jié)果表明,本文提出的這兩種方法能夠有效檢測網(wǎng)絡(luò)滲透攻擊,而且兩種方法對不同攻擊類型的檢測效果各有側(cè)重。另外,相比于一些其他的相關(guān)算法,這兩種攻擊檢測方法的效果有顯著的改善。
【關(guān)鍵詞】：攻擊檢測 蟻群算法 數(shù)據(jù)挖掘 分類規(guī)則 類別中心
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP393.08
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-11
• 1 引言11-17
• 1.1 研究背景及研究意義11-12
• 1.1.1 研究背景11-12
• 1.1.2 研究意義12
• 1.2 網(wǎng)絡(luò)攻擊檢測的研究現(xiàn)狀12-14
• 1.3 論文主要研究內(nèi)容及結(jié)構(gòu)安排14-17
• 1.3.1 論文的主要研究內(nèi)容14
• 1.3.2 論文的結(jié)構(gòu)安排14-17
• 2 網(wǎng)絡(luò)滲透攻擊檢測概述17-27
• 2.1 網(wǎng)絡(luò)攻擊檢測的模型17-19
• 2.2 網(wǎng)絡(luò)攻擊檢測方法分類19-20
• 2.3 基于數(shù)據(jù)挖掘的網(wǎng)絡(luò)攻擊檢測方法20-25
• 2.3.1 數(shù)據(jù)挖掘算法簡介20-22
• 2.3.2 基于數(shù)據(jù)挖掘的攻擊檢測方法22-25
• 2.4 網(wǎng)絡(luò)攻擊檢測的應(yīng)用及發(fā)展方向25-26
• 2.4.1 網(wǎng)絡(luò)攻擊檢測的應(yīng)用25
• 2.4.2 網(wǎng)絡(luò)攻擊檢測的發(fā)展方向25-26
• 2.5 本章小結(jié)26-27
• 3 基于蟻群分類規(guī)則挖掘算法的網(wǎng)絡(luò)滲透攻擊檢測27-51
• 3.1 蟻群優(yōu)化算法的設(shè)計27-29
• 3.2 蟻群分類規(guī)則挖掘算法的總體設(shè)計29-33
• 3.2.1 蟻群挖掘算法的模型29-30
• 3.2.2 蟻群挖掘算法的流程30-33
• 3.3 蟻群分類規(guī)則挖掘算法的相關(guān)函數(shù)設(shè)計33-39
• 3.3.1 啟發(fā)函數(shù)的設(shè)置33-35
• 3.3.2 信息素函數(shù)的設(shè)計35-37
• 3.3.3 概率轉(zhuǎn)移函數(shù)的設(shè)置37-38
• 3.3.4 質(zhì)量函數(shù)的設(shè)計38-39
• 3.4 實驗過程及結(jié)果分析39-49
• 3.4.1 滲透攻擊數(shù)據(jù)集39-41
• 3.4.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理41-44
• 3.4.3 仿真過程及結(jié)果分析44-49
• 3.5 本章小結(jié)49-51
• 4 基于混沌蟻群分類算法的網(wǎng)絡(luò)滲透攻擊檢測51-75
• 4.1 滲透攻擊檢測中的混沌特點51-52
• 4.2 混沌蟻群算法的建模52-57
• 4.2.1 螞蟻的自主行為和組織性行為52-53
• 4.2.2 螞蟻近鄰的選取及信息交流方法53-54
• 4.2.3 基于混沌理論的蟻群算法建模54-57
• 4.3 基于混沌蟻群分類算法的網(wǎng)絡(luò)滲透攻擊檢測方法57-69
• 4.3.1 檢測算法的建模57-59
• 4.3.2 檢測方法的流程59-62
• 4.3.3 類別中心的優(yōu)化措施62-63
• 4.3.4 評價指標(biāo)63-65
• 4.3.5 實驗過程及結(jié)果分析65-69
• 4.4 兩種滲透攻擊檢測方法的對比分析69-72
• 4.4.1 建模方法的比較69-71
• 4.4.2 實驗結(jié)果的對比分析71-72
• 4.5 本章小結(jié)72-75
• 5 總結(jié)與展望75-77
• 5.1 總結(jié)75-76
• 5.2 展望76-77
• 參考文獻77-81
• 作者簡歷及攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果81-83
• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集83

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本文編號：811027