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《中南大学》 2007年
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入侵检测算法及关键技术研究

段丹青  
【摘要】: 随着计算机网络的迅猛发展,如何确保网络信息的安全性已成为日益严峻的课题。入侵检测技术通过实时监视系统中的审计记录或网络数据流来发现入侵,作为一种主动的信息安全保障措施,入侵检测技术越来越受关注。 入侵检测技术分为异常检测和误用检测两大类。本文分别针对异常检测和误用检测技术中存在的问题,研究了其改进方法,并提出一种分布式漏洞扫描与入侵检测协作系统模型。 论文首先介绍了入侵检测技术的研究现状和发展趋势,对目前常用的入侵检测技术和方法进行了归类和分析,同时比较了各种入侵检测方法的优势和不足,指出了入侵检测技术存在的问题。 针对异常检测技术存在计算量大、训练时间长、在小样本情况下分类精度低的问题,论文提出将支持向量机(SVM)主动学习方法运用于入侵检测,通过SVM在训练过程中主动挑选学习样本,从而有效地减少训练样本数量,缩短训练时间。该检测方法解决了异常检测中大量训练样本集获取困难的问题,通过实验证明,与SVM被动学习方法相比,该检测方法有效地提高了SVM的训练速度,在小样本的情况下,获得了更好的检测精度。 样本集中的冗余特征不仅占用了大量的存储空间、而且会影响SVM的分类精度。论文提出了一种将粗糙集与SVM结合的入侵检测方法。采用基于粗糙集理论的特征约简算法,对提取的网络特征进行精简后,再通过SVM进行分类训练。采用粗糙集理论进行特征约简,与通过SVM对特征的重要性进行排序以获得关键特征的方法相比,不仅计算量小,面且克服了特征重要度衡量指标制定过程中的主观性。实验证明,该方法能有效地提高SVM的检测效率,大幅减少样本的存储空间。 模式匹配是目前入侵检测系统中普遍采用的一种误用检测方法,针对模式匹配方法存在的匹配速度慢、误报率较高、模型库动态更新难等问题,论文提出了一种新的漏洞扫描与入侵检测系统协作机制,入侵检测系统可以根据漏洞扫描的结果,将入侵模式库中与已得到修补的安全漏洞相关的攻击特征删除;同时还可根据漏洞库更新结果,动态增加新发现漏洞的攻击特征。该方法不仅能大幅度缩小模式库规模,有效缩短模式匹配时间,降低系统误报,而且还可实现模式库的动态更新。另一方面漏洞扫描系统也可以根据IDS传送的报警信息,对某些主机或网络服务进行特定的扫描,针对发现的攻击,及时查找、修补相关安全漏洞。通过漏洞扫描与入侵检测系统的协作,可以有效地提高IDS检测效率,增强系统的整体防御能力。 针对该协作机制,论文提出了一种分布式漏洞扫描与入侵检测协作系统模型,系统通过各扫描节点和检测节点之间的协同工作,共同完成系统安全脆弱性评估及防范针对系统的入侵行为。该模型具有数据处理效率高,误报率低,协作性好,自学习能力强,安全性高等特点。 论文最后对所作的研究工作进行了总结,并指出了今后的研究方向。
【学位授予单位】:中南大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2007
【分类号】:TP393.08

【引证文献】
中国期刊全文数据库 前4条
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2 张宏宇;刘宝旭;;网络攻击特征库的优化设计与实现[J];信息安全与通信保密;2009年01期
3 张宏宇;蒋文保;刘宝旭;;基于邮政综合网的Snort规则库的优化设计[J];信息安全与通信保密;2009年03期
4 王妍妍;王敏;王艳宁;崔维;;基于粗糙集与SVM的入侵检测算法[J];信息系统工程;2009年11期
中国重要会议论文全文数据库 前2条
1 张宏宇;刘宝旭;李恩宝;;入侵检测系统攻击特征库的设计与实现[A];第十四届全国核电子学与核探测技术学术年会论文集(下册)[C];2008年
2 张宏宇;刘宝旭;李恩宝;;入侵检测系统攻击特征库的设计与实现[A];第十四届全国核电子学与核探测技术学术年会论文集(2)[C];2008年
中国博士学位论文全文数据库 前3条
1 于志宏;视频安全与网络安全若干问题研究[D];吉林大学;2009年
2 傅涛;基于数据挖掘的分布式网络入侵协同检测系统研究及实现[D];南京理工大学;2008年
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7 杨海振;数据流聚类算法及其应用的研究[D];五邑大学;2009年
8 郑开新;分布式入侵检测系统Peer IDS的研究与优化[D];南昌大学;2008年
9 周照峰;基于Mobile-Agent的分布式入侵检测系统研究与实现[D];贵州大学;2009年
10 徐勇;单类异常网络入侵检测算法研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
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7 马玉良;知识获取中的Rough Sets理论及其应用研究[D];浙江大学;2005年
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10 徐慧;基于免疫机理的入侵检测技术研究[D];南京理工大学;2006年
中国硕士学位论文全文数据库 前2条
1 黄建才;入侵检测中高效的模式匹配算法的研究[D];河北大学;2004年
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【共引文献】
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4 吕俊;任雪萍;;一种基于粗糙集理论的变压器故障多变量决策树诊断方法[J];安徽电气工程职业技术学院学报;2011年01期
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8 孙玮任,韩裕生,邵立康;一个漏洞扫描与检测系统设计[J];安徽电子信息职业技术学院学报;2004年Z1期
9 汤阳春,陆余良,汪永益;Honeynet系统在网络安全中的应用[J];安徽电子信息职业技术学院学报;2004年Z1期
10 薛开平,洪佩琳,李津生;防火墙与入侵检测系统的自动协同[J];安徽电子信息职业技术学院学报;2005年02期
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1 尹宗成;;粗糙集理论在我国粮食产量预测中的应用[A];现代农业理论与实践——安徽现代农业博士科技论坛论文集[C];2007年
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3 危前进;董荣胜;孟瑜;崔更申;;基于粗糙集的机械装配知识发现方法[A];广西计算机学会25周年纪念会暨2011年学术年会论文集[C];2011年
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5 ;Fuzziness in Covering Generalized Rough Sets[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
6 ;A Novel Kernel PCA Support Vector Machine Algorithm with Feature Transition Function[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
7 ;A Novel Proximal Support Vector Machine and Its Application in Radar Target Recognition[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
8 周绮凤;林成德;罗林开;彭洪;;一种基于黎曼度量的训练样本类不平衡SVM分类方法研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
9 李雄;党生;;基于Rough集理论的战场侦察情报处理[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
10 ;Fault Pattern Recognition of Rolling Bearings Based on Wavelet Packet and Support Vector Machine[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
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1 赵莹;半监督支持向量机学习算法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
2 母丽华;煤矿安全预警系统的方法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
3 李建平;面向异构数据源的网络安全态势感知模型与方法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
4 刘效武;基于多源融合的网络安全态势量化感知与评估[D];哈尔滨工程大学;2009年
5 殷志伟;基于统计学习理论的分类方法研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
6 孔凡芝;引线键合视觉检测关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
7 于翔;基于网格的数据流聚类方法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
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9 姜延吉;多传感器数据融合关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
10 郑大腾;柔性坐标测量机空间误差模型及最佳测量区研究[D];合肥工业大学;2010年
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1 李金华;基于SVM的多类文本分类研究[D];山东科技大学;2010年
2 田文娟;基于支持向量机的人民币序列号识别方法的研究[D];山东科技大学;2010年
3 朱耿峰;支持向量机在冲击地压预测模型中的应用研究[D];山东科技大学;2010年
4 任天宇;自稳定航拍系统算法与设计[D];长春理工大学;2010年
5 岳海亮;信息论在粗糙集连续属性离散化中的应用[D];辽宁师范大学;2010年
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8 刘磊;多泥沙河流水库优化调度研究[D];郑州大学;2010年
9 李光远;基于在线聚类和最小二乘支持向量机的模糊建模方法研究[D];郑州大学;2010年
10 辛保兵;既有预应力混凝土梁桥剩余承载力评估方法研究[D];郑州大学;2010年
【同被引文献】
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1 吴建胜,战学刚;基于TCP状态有限自动机的入侵检测研究[J];鞍山科技大学学报;2005年05期
2 危胜军;胡昌振;高秀峰;;基于学习Petri网的网络入侵检测方法[J];兵工学报;2006年02期
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 郭文生;基于网络的入侵检测系统的研究与实现[D];电子科技大学;2002年
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3 陈霖;基于企业网的入侵检测系统的研究与设计[D];电子科技大学;2002年
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9 李笑雪;分布式入侵检测系统的研究[D];郑州大学;2004年
10 郑洪;MUSIC算法在高速处理器上的快速实现[D];电子科技大学;2004年
【二级引证文献】
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2 骆潇;郭健;邓敏;白斌;;基于FPGA的多模式匹配算法研究与实现[J];计算机工程;2012年18期
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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中国期刊全文数据库 前10条
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中国重要会议论文全文数据库 前1条
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中国博士学位论文全文数据库 前8条
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5 闫巧;基于免疫机理的入侵检测系统研究[D];西安电子科技大学;2003年
6 王卉;最大频繁项集挖掘算法及应用研究[D];华中科技大学;2004年
7 熊家军;基于数据挖掘的入侵检测关键技术研究[D];华中科技大学;2004年
8 管天云;多传感器信息融合研究[D];浙江大学;1998年
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1 谢维杲;桌面防御系统的设计与实现[D];南京航空航天大学;2002年
2 裴龙;网络入侵检测系统的分析与设计[D];西南交通大学;2002年
3 苗青;网络安全战略预警系统设计及关键技术的研究[D];国防科学技术大学;2002年
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4 薛云;基于蚁群算法和支持向量机的矿化蚀变信息提取研究[D];中南大学;2008年
5 梁力文;基于支持向量机的小波滤噪短波近红外光谱在药品定量分析中的研究[D];吉林大学;2009年
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9 田江;基于支持向量机的孤立点检测方法研究[D];大连理工大学;2009年
10 李忠伟;支持向量机学习算法研究[D];哈尔滨工程大学;2006年
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1 陈伟统;基于粗糙集理论的网络入侵检测方法[D];浙江大学;2006年
2 曾建武;粗糙集理论及故障诊断应用研究[D];浙江大学;2006年
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4 王伟立;客户协同创新伙伴选择研究与应用[D];重庆大学;2008年
5 张文娇;基于SVM和粗糙集的图像检索相关反馈技术研究[D];辽宁师范大学;2009年
6 王银;粗糙集和支持向量机在纳税评估中的应用研究[D];重庆大学;2008年
7 叶蔓;结合粗糙集的支持向量机研究及应用[D];青岛大学;2009年
8 李鹏;基于粗糙集和支持向量机的汽轮机振动故障诊断研究[D];华北电力大学(河北);2009年
9 黄舒宁;基于数据挖掘技术的短期电力负荷预测[D];华侨大学;2008年
10 梁宏霞;支持向量机模型研究及应用[D];辽宁师范大学;2009年
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