基于大数据的Web攻击溯源技术研究

发布时间：2020-02-12 20:34

【摘要】：Web应用是一种被广泛应用在各个领域的网络应用,主要有网络购物、社交网络、网上银行、博客、微博和Web邮件等。随着Web应用的不断发展,安全问题日益突出,它所带来的危害越来越大。Web应用程序包括浏览器端程序和服务器端程序两部分。Web攻击指的是针对浏览器端和服务器端程序出现的漏洞,通过各种非法手段获得攻击者所需要的数据。随着大数据时代的到来,海量的数据和不断变换的数据结构致使传统网络攻击源的数量日趋膨胀、更具有复杂性和相关性。传统的Web攻击检测技术已经不能适应当前的需求。本文围绕Web攻击源追踪问题展开研究,以大数据为基础,联动为主线,实现溯源。基于BP算法优化包标记方案,研究溯源技术。首先,阐述本文研究的背景和意义,总结国内外研究的现状,分别从Web攻击原理、攻击类型和大数据环境下Web攻击的特点三个方面对Web攻击进行分析,研究了现有的溯源技术,并且对各类技术的优缺点进行比较,为后面深入研究溯源技术奠定基础。其次,选取包标记技术作为研究的对象,重点研究了BP算法的原理和概率包标记技术,提出基于BP算法的包标记技术优化方案。通过建立Web攻击模型,调整神经网络权值,完成标记方案改进。最后,基于NS2仿真平台,实现在IPV4网络下进行路径重构,分析仿真结果以及此方案的追踪性能。
【图文】：

Fig.1.1 Cost ration of network security，，在所有的黑客攻击和入侵事件中，大约有 3/4 发eb 站点中，大约有 2/3 容易受到非法攻击，相当eb 业务系统最大威胁就是关于安全，越来越多的

SQL注入攻击事件统计
【学位授予单位】：沈阳理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TP393.08

【参考文献】

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本文编号：2578935