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1、學(xué)校代碼:10385分類(lèi)號(hào):研究生學(xué)號(hào):1300204034密級(jí):基于基于網(wǎng)絡(luò)流網(wǎng)絡(luò)流量特征分析量特征分析的跳板入侵檢測(cè)的跳板入侵檢測(cè)方法方法的研究的研究TheResearchofSteppingstoneDetectionMethodBasedontheacteristicsofwkTraffic作者姓名:作者姓名:王珊王珊教師:師:陳永紅陳永紅學(xué)科:科:計(jì)算機(jī)計(jì)算機(jī)科學(xué)科學(xué)與技術(shù)與技術(shù)研究方向研究方向:網(wǎng)絡(luò)信息安全網(wǎng)絡(luò)信息安全所在學(xué)
2、院所在學(xué)院:計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院論文提交日期:二零一六二零一六年六月三日摘要摘要隨著Inter技術(shù)的迅猛發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)環(huán)境快速?gòu)?fù)雜化,各種入侵攻擊頻繁出現(xiàn),給網(wǎng)絡(luò)帶來(lái)了巨大危害,尤其是基于“跳板”(SteppingStone)的入侵攻擊。攻擊者并不直接對(duì)目標(biāo)發(fā)動(dòng)攻擊,而是先攻破若干中間主機(jī),然后控制這些中間主機(jī)向目標(biāo)發(fā)動(dòng)攻擊,而這些被攻破的中間主機(jī)即為“跳板”?;谔宓娜肭址绞接捎谄渥陨砭哂须[藏真實(shí)身份、擴(kuò)大攻擊效果的
3、優(yōu)勢(shì),受到越來(lái)越多攻擊者的青睞,導(dǎo)致跳板入侵問(wèn)題越來(lái)越嚴(yán)重,是目前網(wǎng)絡(luò)安全中亟需解決的安全問(wèn)題。本文針對(duì)目前跳板入侵檢測(cè)技術(shù)檢測(cè)率較低、檢測(cè)效率較低及時(shí)空開(kāi)銷(xiāo)大等問(wèn)題,在研究已存在的網(wǎng)絡(luò)跳板入侵檢測(cè)技術(shù)的基礎(chǔ)之上,結(jié)合混沌理論、熵理論、時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型和網(wǎng)絡(luò)流量特征分析技術(shù),深入研究跳板入侵的檢測(cè),并提出以下幾種方法:第一、提出了基于混沌理論選取檢測(cè)參數(shù)值的入侵檢測(cè)方法。針對(duì)目前跳板入侵檢測(cè)方法CBID(ContextBasedstep
4、pingstoneIntrusionDetectionmodel)在選取檢測(cè)參數(shù)方面的不足,提出了先通過(guò)相空間重構(gòu)技術(shù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)流量進(jìn)行重構(gòu),在恢復(fù)網(wǎng)絡(luò)流量隱藏的性質(zhì)基礎(chǔ)之上,依據(jù)流量自身特點(diǎn)選取檢測(cè)參數(shù)的方法。并結(jié)合網(wǎng)絡(luò)流之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系進(jìn)行判斷,以實(shí)現(xiàn)“跳板”的檢測(cè)。第二、提出了基于比特熵的網(wǎng)絡(luò)流水印檢測(cè)方法。信息熵能作為描述系統(tǒng)隨機(jī)程度的指標(biāo),且能快速反應(yīng)網(wǎng)絡(luò)異常行為。針對(duì)目前水印嵌入方法基于隨機(jī)嵌入引起檢測(cè)率較低的問(wèn)題,先借助熵定性定
5、量地分析目標(biāo)流,并依據(jù)流量自身特征自適應(yīng)地選擇適合水印嵌入的時(shí)間點(diǎn)。然后在選定的時(shí)間間隔內(nèi)嵌入水印。最后通過(guò)尋找當(dāng)前流中是否存在水印信息用來(lái)實(shí)現(xiàn)跳板入侵的檢測(cè)。第三、提出了基于網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)與比特熵的網(wǎng)絡(luò)流水印檢測(cè)方法。針對(duì)目前網(wǎng)絡(luò)流水印嵌入的速率、水印魯棒性較低等問(wèn)題,研究了網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)的基本應(yīng)用原理,提出了在實(shí)現(xiàn)水印嵌入前精確選取水印嵌入點(diǎn)的方法。即先對(duì)目標(biāo)流進(jìn)行預(yù)測(cè),結(jié)合熵對(duì)預(yù)測(cè)流的特點(diǎn)進(jìn)行分析,并確定適合水印嵌入的時(shí)間間隔。然后當(dāng)
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