基于入侵检测的APT防御平台的设计与实现
发布时间:2017-06-09 05:05
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【摘要】:随着互联网的高速发展,网络安全正在成为一个日益重要的问题。目前越来越多的机构将其重要数据保存在计算机甚至是云端,这就给了一些组织通过网络攻击窃取的渠道。为了防御日益频繁的网络攻击,安全技术的发展也需要变得更加迅速。近些年来大规模持续性威胁(APT)是网络攻击中最难以防范的攻击手段之一,这类攻击往往带有十分明显的目的性,攻击者通过几乎不可抵挡的复杂入侵方式,隐蔽且长期的潜伏在目标系统之内,最终实施破坏或窃取核心资料等。这种带有极强针对性的攻击使得传统的防护策略,例如实时入侵检测(IDS)难以起效。因此,为了防御这种新型的网络攻击手段,必须对传统的安全技术进行改进,将实时入侵检测扩展到一个时间段内,通过数据挖掘与分析的手段,以时间对抗时间,以大数据对抗不确定性,从而能够具备一定的检测APT的能力。本文在研究入侵检测的基础上,将检测生成的告警日志作为APT防御平台的数据源,采用hadoop作为大数据存储与分析平台,利用MapReduce进行并行计算,并在经典APRIORI算法的基础上进行改进,作为APT分析方法,最后对APT防御平台的效率进行了对比分析。
【关键词】:高级持续性威胁 入侵检测 大数据 数据分析
【学位授予单位】:北京邮电大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:TP311.13;TP393.08
【目录】:
- 摘要4-5
- ABSTRACT5-8
- 第一章 绪论8-13
- 1.1 课题研究背景8-11
- 1.1.1 主流安全防护技术8-9
- 1.1.2 高级持续性威胁(APT)9-10
- 1.1.3 大数据分析技术10-11
- 1.2 主要研究工作11-12
- 1.3 论文组织结构12-13
- 第二章 传统入侵检测平台的研究与实现13-22
- 2.1 入侵检测基本原理13
- 2.2 入侵检测系统结构13-15
- 2.2.1 事件产生器14
- 2.2.2 事件分析器14
- 2.2.3 响应单元14
- 2.2.4 事件数据库14-15
- 2.3 以SNORT为核心的入侵检测系统15-22
- 2.3.1 Snort概述15-16
- 2.3.2 Snort的系统架构16-17
- 2.3.3 Snort的部署17-18
- 2.3.4 Snort规则18-22
- 第三章 分布式计算平台的研究与实现22-38
- 3.1 分布式计算的发展22-24
- 3.1.1 分布式计算研究背景22-23
- 3.1.2 分布式计算现状23-24
- 3.2 HADOOP的研究24-38
- 3.2.1 HDFS分布式文件系统的研究24-25
- 3.2.2 HDFS体系结构25-26
- 3.2.3 Hadoop的部署26-28
- 3.2.4 MapReduce分布式计算框架研究28-38
- 第四章 基于IDS告警日志的数据挖掘算法研究与实现38-54
- 4.1 APT检测系统总体架构38
- 4.2 数据挖掘算法研究38-42
- 4.2.1 数据挖掘的过程38-39
- 4.2.2 数据挖掘方法分类39-41
- 4.2.3 传统Apriori算法研究41-42
- 4.3 APRIORI在IDS中的应用42-48
- 4.4 实验分析48-50
- 4.5 APRIORI在分布式系统下的改进50-54
- 4.5.1 分布式环境下Apriori算法的基本步骤50
- 4.5.2 MapReduce实现过程伪码50-51
- 4.5.3 分布式Apriori算法实例51-53
- 4.5.4 实验结果与分析53-54
- 第五章 总结与展望54-56
- 参考文献56-58
- 致谢58-59
- 攻读学位期间发表的学术论文目录59
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前7条
1 刘东鑫;刘国荣;王帅;沈军;金华敏;;面向企业网的APT攻击特征分析及防御技术探讨[J];电信科学;2013年12期
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本文关键词:基于入侵检测的APT防御平台的设计与实现,由笔耕文化传播整理发布。
,本文编号:434476
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