序列分析算法及其在入侵容忍中的應(yīng)用研究.pdf

1、序列分析能幫助解釋序列之間的關(guān)系并預(yù)測事件發(fā)展的規(guī)律，因而是數(shù)據(jù)挖掘的一個(gè)核心和基礎(chǔ)問題，在商業(yè)決策、信息安全、生物基因、科學(xué)計(jì)算等眾多領(lǐng)域有著重要的應(yīng)用。近年來，利用序列分析幫助實(shí)現(xiàn)入侵容忍系統(tǒng)，以阻止、預(yù)防、檢測攻擊使系統(tǒng)保持幸存性是信息安全的一個(gè)全新思想，正越來越受到各方面的重視。 隨著人類社會(huì)電子化的日益增強(qiáng)，序列分析面臨著更多的挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)的數(shù)量、種類和規(guī)模都在不斷增大，數(shù)據(jù)集中也存在大量的不完備數(shù)據(jù)、溢出數(shù)據(jù)、噪聲數(shù)據(jù)

2、等不良數(shù)據(jù)；同時(shí)，隨著數(shù)據(jù)流應(yīng)用的廣泛普及，需要在小的運(yùn)行時(shí)間和低的存儲(chǔ)空間內(nèi)，快速、高效地從大規(guī)模數(shù)據(jù)流中分析出序列相關(guān)性，并主動(dòng)排除不良數(shù)據(jù)對分析過程的干擾。因此，研究準(zhǔn)確度高、速度快，并且能排除噪聲干擾的數(shù)據(jù)流序列分析算法具有重要的理論意義和應(yīng)用價(jià)值。 從數(shù)據(jù)處理的角度來看入侵容忍系統(tǒng)，入侵行為對應(yīng)的數(shù)據(jù)以及應(yīng)用系統(tǒng)相應(yīng)產(chǎn)生的錯(cuò)誤日志都可以看成是序列數(shù)據(jù)，因而入侵檢測、錯(cuò)誤處理、維護(hù)和恢復(fù)關(guān)鍵數(shù)據(jù)等問題也就可以看成一種特殊

3、的序列分析問題?；谶@樣的考慮，導(dǎo)致了序列分析在入侵容忍系統(tǒng)中的應(yīng)用研究。 序列模式挖掘是序列分析的重要手段，鑒于現(xiàn)有序列模式挖掘算法大多不能處理噪聲數(shù)據(jù)及其面對大規(guī)模數(shù)據(jù)流時(shí)的低效性，研究了適合于噪聲數(shù)據(jù)流領(lǐng)域的有效序列模式挖掘算法。針對大規(guī)模數(shù)據(jù)流提出了一種基于可擴(kuò)展的滑動(dòng)窗口和貝葉斯可信推斷的數(shù)據(jù)流序列模式分析算法BMSP-DS。BMSP-DS 算法利用滑動(dòng)窗口獲取實(shí)時(shí)流數(shù)據(jù)，在小存儲(chǔ)空間和低運(yùn)算時(shí)間內(nèi)快速挖掘出數(shù)據(jù)流頻繁

4、序列模式，并對滑動(dòng)窗口擴(kuò)展進(jìn)行二次掃描，避免遺漏頻繁序列，注重精簡序列模式發(fā)現(xiàn)過程的中間臨時(shí)數(shù)據(jù)來提高時(shí)效性。針對噪聲環(huán)境下大規(guī)模序列流的自適應(yīng)分析問題提出一種主動(dòng)容錯(cuò)的序列流并行分析算法FTPSA。FTPSA 算法利用學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)描述流序列，并存于0-1 矩陣中，將低比例和高比例不良數(shù)據(jù)分層考慮，分別采用基于容錯(cuò)和基于結(jié)構(gòu)優(yōu)化的學(xué)習(xí)方法，同時(shí)，經(jīng)過全局篩選有效減少了中間結(jié)果集合，降低了內(nèi)存和通信消耗。理論分析和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該兩序列模式挖

5、掘算法精度高，容錯(cuò)性好，具有較低的時(shí)間復(fù)雜度，適合于大規(guī)模噪聲數(shù)據(jù)流的序列模式分析。對序列未來發(fā)展趨勢的預(yù)測是序列分析中的另一個(gè)重要分支。在分析現(xiàn)有序列預(yù)測算法的基礎(chǔ)上，針對傳統(tǒng)算法預(yù)測遺漏問題，對經(jīng)典的FTP-DS 算法進(jìn)行了改進(jìn)，改進(jìn)后的算法涵蓋對未來發(fā)展有重要影響的異常點(diǎn)，提高預(yù)測的準(zhǔn)確性。針對多維序列流的未來趨勢預(yù)測問題提出了并行算法MSSF-VQ，算法利用矢量空間表示序列流的計(jì)算模型，采用量子化技術(shù)離散處理連續(xù)序列流，并設(shè)計(jì)了

6、序列流矢量概率樹的構(gòu)造算法和搜索算法。這些數(shù)據(jù)流預(yù)測算法不同于已有的序列預(yù)測算法，其可以包含低密度的異常數(shù)據(jù)對多維數(shù)據(jù)流進(jìn)行預(yù)測，較大提高了預(yù)測的準(zhǔn)確性，同時(shí)具有較低的時(shí)間復(fù)雜度和較好的可擴(kuò)展性。 以序列分析算法為基礎(chǔ)，以數(shù)據(jù)為中心，針對入侵容忍系統(tǒng)特性，在分析現(xiàn)有入侵檢測方法和錯(cuò)誤檢測方法的基礎(chǔ)上，研究了適用于入侵容忍系統(tǒng)的入侵檢測方法和錯(cuò)誤發(fā)現(xiàn)技術(shù)。在研究網(wǎng)絡(luò)入侵事件特征的基礎(chǔ)上，探討了基于滑動(dòng)窗口的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流維護(hù)策略，設(shè)計(jì)

7、了新的基于序列分析和基于并行序列分析的實(shí)時(shí)網(wǎng)絡(luò)入侵檢測框架，提高了入侵檢測的準(zhǔn)確度和效率。針對現(xiàn)有入侵檢測方法不能在容侵系統(tǒng)中提供入侵恢復(fù)線索的缺點(diǎn)，提出了入侵容忍系統(tǒng)中基于數(shù)值序列分析的異常檢測方法和分布式入侵的檢測方法。鑒于入侵容忍系統(tǒng)服務(wù)于分布式復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，系統(tǒng)錯(cuò)誤具有并發(fā)性特點(diǎn)，提出了一種基于改進(jìn)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的并行錯(cuò)誤檢測方法PBL，該方法可在容侵系統(tǒng)中有效檢測順序和并發(fā)錯(cuò)誤，并排除噪聲信息對錯(cuò)誤發(fā)現(xiàn)的干擾。 基