發(fā)布時(shí)間：2017-05-25 18:06

  本文關(guān)鍵詞：標(biāo)識(shí)專網(wǎng)中用戶異常行為分析系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的迅猛發(fā)展,在給人們的生活帶來眾多便捷的同時(shí),也帶來了越來越多的安全問題。以一體化標(biāo)識(shí)網(wǎng)絡(luò)為代表的新型網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),克服了傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)的諸多原始缺陷,具有更好的安全性和可擴(kuò)展性。本文的研究依托于重大安全專項(xiàng)“標(biāo)識(shí)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在移動(dòng)專網(wǎng)中的應(yīng)用研究”,在一體化標(biāo)識(shí)網(wǎng)絡(luò)與GPRS網(wǎng)絡(luò)融合構(gòu)建的標(biāo)識(shí)專網(wǎng)中,設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一套用戶異常行為分析系統(tǒng),提高了標(biāo)識(shí)專網(wǎng)內(nèi)用戶的可控可管性,進(jìn)一步保障了網(wǎng)絡(luò)的安全。本文主要研究標(biāo)識(shí)專網(wǎng)中用戶異常行為分析系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。該系統(tǒng)不僅能夠檢測(cè)出標(biāo)識(shí)專網(wǎng)中常見的異常流量,還能夠定位產(chǎn)生異常流量的用戶并對(duì)用戶進(jìn)行信譽(yù)和等級(jí)調(diào)整,從而有效管控用戶在標(biāo)識(shí)專網(wǎng)中的訪問行為。針對(duì)標(biāo)識(shí)專網(wǎng)的異常流量檢測(cè)要求,本文采用NetFlow流采集技術(shù)和基于熵的流量量化方法對(duì)網(wǎng)絡(luò)流量進(jìn)行采集和預(yù)處理,通過一種SVM多類分類方法進(jìn)行異常流量檢測(cè)。針對(duì)標(biāo)識(shí)專網(wǎng)中的用戶管理需求,本文提出一種用戶信譽(yù)管理機(jī)制,為標(biāo)識(shí)專網(wǎng)提供了除接入認(rèn)證和等級(jí)策略匹配外的另一層安全保障。論文首先對(duì)標(biāo)識(shí)專網(wǎng)進(jìn)行了概述,介紹了一體化標(biāo)識(shí)網(wǎng)絡(luò)與GPRS網(wǎng)絡(luò)的融合機(jī)制以及標(biāo)識(shí)專網(wǎng)內(nèi)用戶的接入認(rèn)證流程。其次,對(duì)用戶異常行為分析系統(tǒng)進(jìn)行了需求分析,提出了系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)框架,并將系統(tǒng)劃分為數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析處理和用戶信譽(yù)管理三個(gè)主要的功能模塊。再次,對(duì)各個(gè)功能模塊及子模塊的設(shè)計(jì)進(jìn)行了詳細(xì)的說明,并從代碼的角度闡釋了各個(gè)功能模塊的實(shí)現(xiàn)方法。最后,對(duì)系統(tǒng)主要功能模塊進(jìn)行了測(cè)試。測(cè)試結(jié)果表明,本文設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)的用戶異常行為分析系統(tǒng)能夠檢測(cè)和發(fā)現(xiàn)標(biāo)識(shí)專網(wǎng)中常見的用戶異常行為,能夠通過用戶信譽(yù)管理機(jī)制對(duì)用戶的信譽(yù)和等級(jí)進(jìn)行管理,實(shí)現(xiàn)對(duì)標(biāo)識(shí)專網(wǎng)內(nèi)用戶行為的靈活管控。
【關(guān)鍵詞】：一體化標(biāo)識(shí)網(wǎng)絡(luò) 標(biāo)識(shí)專網(wǎng) 流采集 異常檢測(cè) 信譽(yù)管理
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP393.08
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-12
• 1 緒論12-18
• 1.1 研究背景及意義12-13
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-15
• 1.2.1 用戶行為分析研究現(xiàn)狀13-14
• 1.2.2 異常流量檢測(cè)研究現(xiàn)狀14-15
• 1.3 論文的組織結(jié)構(gòu)15-18
• 2 一體化標(biāo)識(shí)網(wǎng)絡(luò)及標(biāo)識(shí)專網(wǎng)概述18-30
• 2.1 一體化標(biāo)識(shí)網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵技術(shù)概述18-24
• 2.1.1 網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)與模型18-21
• 2.1.2 一體化標(biāo)識(shí)網(wǎng)絡(luò)通信流程21-24
• 2.2 標(biāo)識(shí)專網(wǎng)關(guān)鍵技術(shù)概述24-29
• 2.2.1 標(biāo)識(shí)網(wǎng)絡(luò)與GPRS網(wǎng)絡(luò)的融合機(jī)制24-27
• 2.2.2 標(biāo)識(shí)專網(wǎng)中用戶接入認(rèn)證流程27-29
• 2.3 小結(jié)29-30
• 3 用戶異常行為分析系統(tǒng)的設(shè)計(jì)30-54
• 3.1 標(biāo)識(shí)專網(wǎng)安全現(xiàn)狀分析30
• 3.2 系統(tǒng)設(shè)計(jì)目標(biāo)30-31
• 3.3 系統(tǒng)設(shè)計(jì)框架31-33
• 3.4 數(shù)據(jù)采集模塊的設(shè)計(jì)33-36
• 3.4.1 流捕獲技術(shù)概述33-34
• 3.4.2 數(shù)據(jù)采集流程設(shè)計(jì)34-36
• 3.5 數(shù)據(jù)分析處理模塊的設(shè)計(jì)36-45
• 3.5.1 流信息接收存儲(chǔ)的設(shè)計(jì)36-37
• 3.5.2 流數(shù)據(jù)預(yù)處理的設(shè)計(jì)37-40
• 3.5.3 異常流量檢測(cè)的設(shè)計(jì)40-44
• 3.5.4 異常消息通告的設(shè)計(jì)44-45
• 3.6 用戶信譽(yù)管理模塊的設(shè)計(jì)45-52
• 3.6.1 用戶信譽(yù)管理機(jī)制設(shè)計(jì)概述45-47
• 3.6.2 用戶信譽(yù)值調(diào)整47-52
• 3.6.3 用戶等級(jí)更新通告52
• 3.7 小結(jié)52-54
• 4 用戶異常行為分析系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)54-74
• 4.1 數(shù)據(jù)采集輸出實(shí)現(xiàn)54-59
• 4.1.1 數(shù)據(jù)包的捕獲54-56
• 4.1.2 流的聚合56-57
• 4.1.3 流信息的發(fā)送57-59
• 4.2 數(shù)據(jù)分析處理實(shí)現(xiàn)59-66
• 4.2.1 流信息接收存儲(chǔ)的實(shí)現(xiàn)59-60
• 4.2.2 流數(shù)據(jù)預(yù)處理的實(shí)現(xiàn)60-62
• 4.2.3 異常流量檢測(cè)的實(shí)現(xiàn)62-65
• 4.2.4 異常消息通告的實(shí)現(xiàn)65-66
• 4.3 用戶信譽(yù)管理實(shí)現(xiàn)66-72
• 4.3.1 用戶信譽(yù)值調(diào)整67-71
• 4.3.2 用戶等級(jí)更新通告71-72
• 4.4 小結(jié)72-74
• 5 系統(tǒng)測(cè)試74-86
• 5.1 系統(tǒng)測(cè)試環(huán)境74-76
• 5.1.1 系統(tǒng)拓?fù)?/span>74-75
• 5.1.2 軟件安裝與配置75-76
• 5.2 數(shù)據(jù)采集測(cè)試76-78
• 5.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理測(cè)試78-79
• 5.4 異常流量檢測(cè)測(cè)試79-81
• 5.5 信譽(yù)管理機(jī)制測(cè)試81-84
• 5.5.1 基于流量檢測(cè)的信譽(yù)值扣減81-82
• 5.5.2 基于越權(quán)訪問的信譽(yù)值扣減82-83
• 5.5.3 信譽(yù)值的恢復(fù)83-84
• 5.6 小結(jié)84-86
• 6 總結(jié)與展望86-88
• 6.1 總結(jié)86
• 6.2 展望86-88
• 參考文獻(xiàn)88-92
• 作者簡歷及攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果92-96
• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集96

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  本文關(guān)鍵詞：標(biāo)識(shí)專網(wǎng)中用戶異常行為分析系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：394548