基于攻击行为预测的网络防御策略

发布时间：2017-10-07 02:37

  本文关键词：基于攻击行为预测的网络防御策略

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【摘要】：为了有效阻止网络攻击行为,提出一种基于攻击行为预测的网络攻击防御方法.针对入侵者的攻击行为具有强的随机性和不确定性,部署高交互蜜罐网络,采集入侵者攻入主机后的攻击数据,构建攻击状态转移图;利用隐马尔可夫模型(HMM)具有较为精确的似然度概率计算的特点,设计网络攻击行为预测模型.以攻击行为预测模型为核心,结合常用的入侵防御系统,构建主动防御策略,并开发相应的原型系统,将之部署到真实的网络系统中进行攻击实验.通过累计5个月真实数据的训练和验证,预测模型的准确率达到80%.结果表明该策略具有良好的网络攻击对抗性,可有效地用于预防网络攻击.
【作者单位】： 浙江工商大学网络信息中心;浙江工商大学计算机与信息工程学院;马里兰大学克拉克工程学院;
【关键词】： 蜜罐网络 隐马尔可夫模型 入侵防御系统
【基金】：国家科技支撑计划资助项目(2013BAF02B10) 浙江省国际科技合作专项资金资助项目(2013C24014) 浙江省创新团队资助项目(2011R50004)
【分类号】：TP393.08
【正文快照】： 随着计算机网络应用领域的不断拓展,网络攻进行分析,以提高攻击预测模型的预测准确性,这种击正在向着大规模、协同化和多层次方向发展,网络通过对攻击行为进行分析预测攻击者的下一步攻击的安全防范和对抗技术日益引起重视.然而,传统的行为的防御方法不仅能够防范已知的攻击,

【参考文献】

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本文编号：986462