隨著網(wǎng)絡(luò)入侵行為的種類越來(lái)越多,投入用來(lái)維護(hù)網(wǎng)絡(luò)安全的設(shè)備也越來(lái)越多,面對(duì)眾多復(fù)雜的安全信息,安全管理人員的理解能力有限,無(wú)法在短時(shí)間內(nèi)了解網(wǎng)絡(luò)總體的安全狀態(tài)。為了幫助安全管理人員在短時(shí)間內(nèi)快速地掌握網(wǎng)絡(luò)總體的安全態(tài)勢(shì)信息,網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)感知技術(shù)被用來(lái)提煉、融合網(wǎng)絡(luò)中各種安全設(shè)備的安全信息,最終得出關(guān)于網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)的一個(gè)態(tài)勢(shì)值。傳統(tǒng)的安全態(tài)勢(shì)感知技術(shù)主要通過(guò)直接融合IDS報(bào)警信息和各種安全日志生成態(tài)勢(shì)信息,但隨著網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的擴(kuò)大,數(shù)據(jù)融合所需要的關(guān)聯(lián)分析復(fù)雜度加大,會(huì)降低態(tài)勢(shì)信息生成的速度。而基于網(wǎng)絡(luò)流量進(jìn)行安全態(tài)勢(shì)分析具有可保證安全信息的完整性,減少中間處理環(huán)節(jié),部署流量旁路采集器靈活的優(yōu)點(diǎn)。因此本文選擇基于網(wǎng)絡(luò)流量來(lái)進(jìn)行安全態(tài)勢(shì)分析。本文主要工作包括以下三個(gè)方面:(1)本文建立一個(gè)通用的異常檢測(cè)模型并對(duì)該模型進(jìn)行了三方面的優(yōu)化,使模型在罕見(jiàn)攻擊類型r2l和u2r的召回率上分別達(dá)到了45.0%和14.0%,在同類文獻(xiàn)中處于較高水平。該異常檢測(cè)模型建立在基于支持向量機(jī)和KDD CUP99數(shù)據(jù)集訓(xùn)練的五個(gè)分類器之上。本文對(duì)該異常檢測(cè)模型進(jìn)行的三方面優(yōu)化為:一是提出了基于異常比例分析的特征提取...

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【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖1-1基于多源異構(gòu)傳感器和數(shù)據(jù)融合的安全態(tài)勢(shì)感知模型

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工程碩士學(xué)位論文-4-法運(yùn)用于安全態(tài)勢(shì)理解，該方法即使在安全管理員掌握很少信息的情況下也可以為有效決策提供很大幫助[5]。由于該方法需要使用聯(lián)合概率函數(shù)計(jì)算，而網(wǎng)絡(luò)中各種安全要素之間大多并不相互獨(dú)立，因此花費(fèi)在計(jì)算上的時(shí)間較大，當(dāng)運(yùn)用在比較大的網(wǎng)絡(luò)中時(shí)不能滿足時(shí)效性....

圖1-2層次化網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)評(píng)估模型

?轎槐浠?榭觶?虼爍孟釗??故炯際醵?于提高網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)感知的能力具有重要的借鑒意義。最后，由美國(guó)國(guó)家高級(jí)安全系統(tǒng)研究中心研究并設(shè)計(jì)的SIFT也是一個(gè)網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)感知領(lǐng)域重要的系統(tǒng)集成框架[12]，SIFT的工具集所產(chǎn)生的結(jié)果可以在框架中得到很好的提煉融合，經(jīng)綜合分析得出的結(jié)果可....

圖1-3基于JDL模型與Bass模型的態(tài)勢(shì)感知通用模型

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工程碩士學(xué)位論文-6-提出了一個(gè)通用的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)感知模型[15]，如圖1-3所示。從圖中可以看到該模型主要由數(shù)據(jù)預(yù)處理、態(tài)勢(shì)評(píng)估、過(guò)程優(yōu)化控制和管理等七大部分組成，在具體實(shí)現(xiàn)上，該模型也是將安全態(tài)勢(shì)分為網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)、主機(jī)和服務(wù)三個(gè)級(jí)別進(jìn)行態(tài)勢(shì)的逐層匯集，只是在確定主機(jī)....

圖1-4傳統(tǒng)底層先融合方法

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工程碩士學(xué)位論文-7-網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)方面，徐茹枝等人提出了一種基于線性時(shí)間序列分析的安全態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)方法[19]，但由于網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)的變化往往呈現(xiàn)一種非線性的變化規(guī)律，該方法在預(yù)測(cè)精度方面仍存在缺陷。為了進(jìn)一步提高基于時(shí)間序列分析的安全態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率，王宇飛等人將一種....

本文編號(hào)：3894332