隨著網(wǎng)絡技術的普及,網(wǎng)絡攻擊的手段和方式層出不窮,尤其是拒絕服務攻擊給當今的網(wǎng)絡環(huán)境造成了巨大危害。2010年,Arbor Networks在其全球年度互聯(lián)網(wǎng)基礎設施安全報告中表示,DDoS攻擊的規(guī)模首次突破453.8Gbps。目前,拒絕服務攻擊已經(jīng)成為難以解決的主要安全問題之一,這是由它易于實施、難以防范且難以跟蹤的特點引起的。因此,DoS攻擊的檢測和防御技術已成為網(wǎng)絡安全領域的研究熱點。本文采用神經(jīng)網(wǎng)絡和博弈理論,在深入分析現(xiàn)存入侵檢測算法和防御方案的基礎上,提出一種DoS攻擊智能檢測/防御系統(tǒng),主要研究內(nèi)容如下:首先,本文將針對該數(shù)據(jù)集中的特征字段,根據(jù)各類型數(shù)據(jù)和特征間的相關度以及DoS攻擊的特性篩選出顯著特征,并構成一個完整特征集和兩個簡化特征集。此后通過大規(guī)模的訓練和測試,構建了一個包含兩個隱含層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡攻擊檢測模型,在考慮其他攻擊流量的情況下,使用簡化后的9個特征,DoS攻擊的檢測正確率可提高至99.927%。然后,進一步對未識別出的DoS數(shù)據(jù)利用博弈理論進行二次分析,本文提出的博弈模型中,博弈雙方可根據(jù)系統(tǒng)實時情況按既定的博弈方案動態(tài)調整防御策略,并對流量進行篩查...

【文章頁數(shù)】：58 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的入侵檢測算法
        1.2.2 基于博弈論的入侵防御方案
    1.3 研究思路和主要工作
    1.4 論文組織結構
第2章 相關理論和技術
    2.1 拒絕服務攻擊(DOS)
    2.2 入侵檢測與入侵防御
        2.2.1 入侵檢測系統(tǒng)
        2.2.2 入侵防御系統(tǒng)
    2.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡概述
    2.4 博弈論概述
第3章 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的DOS攻擊檢測模型
    3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡
    3.2 實驗數(shù)據(jù)集及預處理
        3.2.1 KDD CUP99數(shù)據(jù)集
        3.2.2 特征篩選
        3.2.3 數(shù)據(jù)樣本抽取
    3.3 實驗仿真及結果分析
        3.3.1 完整數(shù)據(jù)集的仿真實驗
        3.3.2 簡化數(shù)據(jù)集的仿真實驗
        3.3.3 實驗結果對比
第4章 基于博弈的智能防御方案
    4.1 防御端與攻擊端收益
        4.1.1 攻擊端收益
        4.1.2 防御端收益
    4.2 防御方案
        4.2.1 可信度評價值(C)
        4.2.2 智能防御方案
    4.3 實驗仿真與結果分析
結論
參考文獻
致謝
攻讀碩士期間發(fā)表(含錄用)的學術論文



本文編號：3823774