基于模型检测的入侵检测基准测试平台研究

发布时间：2017-11-12 11:12

  本文关键词：基于模型检测的入侵检测基准测试平台研究

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【摘要】：随着网络安全的威胁来源和攻击手段不断变化,为了对不断变化的攻击手段实施检测,基于模型检测的共性技术被应用于入侵检测当中,并被已有的研究证实是能够检测复杂攻击的入侵检测系统,因此该技术一经提出,即获得了国内外学者的广泛关注,并形成了一类基于模型检测的入侵检测算法。然而,仍存在若干问题亟待解决。一方面,对于一些常见攻击类型,该类算法的检测能力如何,目前尚未可知。另一方面,当前评估入侵检测算法性能的常用数据集是KDD CUP,由于提取数据特征的方式不同,该数据集不适用于面向“行为”的入侵检测算法实施评估,而基于模型检测的入侵检测算法恰恰是根据攻击“行为”的特征实施检测。因此,我们迫切需要一种面向行为的数据集,从而可以在同一个平台上针对已有的或者未来的基于模型检测的入侵检测算法实施性能测评,这就是本文拟研究解决的问题。首先,针对22种常见攻击类型进行分析,根据其原理提取关键攻击动作序列,获得其公式模型。其次,在KDDCUP一定的样本空间内,随机选取大量的面向连接的攻击记录与正常记录。然后,面向连接映射到面向行为,获得由大量的基于行为的攻击记录与正常记录组成的数据集,由于该数据集的构建过程与任何算法均无关,因而,可对面向行为的入侵检测算法(类)实施独立测评。最后,使用该平台对3种基于模型检测的入侵检测算法和22种类型攻击实施检测,表明了不同算法相对于不同类型攻击的检测能力。仿真结果证实:所构建的测试平台可有效地评测基于模型检测的入侵检测算法(类);获得的算法与攻击类型的相对检测能力可为用户在具体应用场景中选择使用何种同类算法提供参考依据。这是本文的主要贡献。
【学位授予单位】：郑州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP393.08

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本文编号：1175650