本文關鍵詞：融合智能技術的人工免疫主動防御體系研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《中國石油大學》 2009年

融合智能技術的人工免疫主動防御體系研究

黃敏  

【摘要】： 網(wǎng)絡技術的迅速發(fā)展,從根本上改變了人們的生活和工作方式,給我們社會的各個方面都帶來了深遠的影響。與此同時,網(wǎng)絡潛在的危險也在不斷的增加,例如,針對網(wǎng)絡的新型攻擊手段越來越多、攻擊復雜性不斷上升,給我國的信息安全建設帶來了巨大的挑戰(zhàn)。而以防火墻為代表的粗放、單一的被動防御體系早已顯得“力不從心”,越來越不能適應信息安全的發(fā)展趨勢。以入侵檢測技術為核心的主動防御體系則以其動態(tài)性、主動性等特點,受到人們的日益關注和重視,尤其是與智能技術的融合性研究更成為最近一段時間的研究重點和熱點。 本文分析了入侵檢測技術和以免疫系統(tǒng)為代表的智能技術的的優(yōu)缺點,針對當前入侵檢測系統(tǒng)檢測效率低下、檢測率較低、誤警率較高的現(xiàn)實,提出一種新的、能提高檢測效率、降低誤警率的入侵檢測器生成模型。該模型以對組合模式發(fā)現(xiàn)算法——Teiresias算法的研究為基礎,對“非我”樣本的共有特性進行提取,得到表征“非我”特性的變長模式,繼而通過借鑒免疫系統(tǒng)的基因庫機制,結合定長模式初始化基因庫的方法,設計出一種利用變長模式初始化基因庫的方案。該方案使基因庫在入侵檢測系統(tǒng)運行前就具有各種各樣的基因片段,這些基因片段都能很好的體現(xiàn)“非我”特征。這樣在生成入侵檢測器時,就可以避免隨機生成帶來的不確定性和無目的性。利用基因庫方法生成檢測器可以降低系統(tǒng)生成檢測器的時間開銷,提高入侵檢測器的覆蓋準確度,進而提高入侵檢測器的檢測率及降低誤警率。在此基礎上,論文還提出一種融合智能技術的入侵檢測系統(tǒng)模型,該模型融合了誤用檢測和異常檢測的優(yōu)點。最后,論文對模型系統(tǒng)進行了仿真實驗,通過實驗結論證明,模型有效的改進了入侵檢測系統(tǒng)的檢測率和誤警率問題。 總之,本文通過對入侵檢測技術和人工免疫系統(tǒng)的調研,設計了一種基于免疫的入侵檢測器生成模型。并在此基礎上,分析構建了融合智能技術的入侵檢測系統(tǒng),較好地解決了檢測器檢測能力、學習效率等問題。

【關鍵詞】：
【學位授予單位】：中國石油大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2009
【分類號】：TP393.08
【目錄】：

摘要4-5

Abstract5-9

第一章 緒論9-16

1.1 本課題的研究背景9-11

1.1.1 網(wǎng)絡安全的重要性9-10

1.1.2 被動防御與主動防御技術10-11

1.1.3 智能技術與入侵檢測結合的優(yōu)勢11

1.2 國內外研究現(xiàn)狀11-14

1.3 論文的研究內容14-15

1.4 論文的組織結構15-16

第二章 相關技術基礎16-35

2.1 入侵檢測技術16-24

2.1.1 入侵檢測技術的概念16-17

2.1.2 入侵檢測系統(tǒng)的分類17-21

2.1.3 入侵檢測系統(tǒng)的基本結構與通用模型21-22

2.1.4 入侵檢測系統(tǒng)的設計目標22-23

2.1.5 入侵檢測系統(tǒng)存在的問題23-24

2.1.6 入侵檢測系統(tǒng)的發(fā)展趨勢24

2.2 人工免疫系統(tǒng)24-34

2.2.1 免疫系統(tǒng)基礎25-30

2.2.2 人工免疫系統(tǒng)的定義及特點30-31

2.2.3 人工免疫系統(tǒng)的主要算法31-34

2.3 本章小節(jié)34-35

第三章 基于免疫的入侵檢測器生成模型研究35-49

3.1 基于免疫的入侵檢測系統(tǒng)模型35

3.2 檢測器生成模型的設計目標35-37

3.3 檢測器的表示方法的比較選擇37-40

3.3.1 二進制表示方法37-39

3.3.2 實值向量表示方法39

3.3.3 二進制與實值向量表示方法的比較39-40

3.4 Teiresias算法及相關概念40-44

3.4.1 與Teiresias算法相關的概念40-42

3.4.2 Teiresias算法介紹42-44

3.5 變長模式構建基因庫并生成檢測器44-46

3.5.1 變長模式構建基因庫的流程和步驟44-45

3.5.2 基因庫方法生成入侵檢測器45-46

3.6 融合智能技術的入侵檢測系統(tǒng)模型46-48

3.7 本章小節(jié)48-49

第四章 仿真實驗與分析49-52

4.1 仿真實驗的目的49

4.2 實驗數(shù)據(jù)的選取及預處理49-50

4.3 仿真實驗與分析50-51

4.3.1 實驗環(huán)境配置50

4.3.2 實驗過程及結果50-51

4.3.3 結論分析51

4.4 本章小結51-52

第五章 結論與展望52-54

5.1 本文研究總結52

5.2 進一步的工作52-54

參考文獻54-58

攻讀碩士學位期間取得的學術成果58-59

致謝59

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本文編號：53891