基于多技術(shù)融合的IDS模型研究與應(yīng)用.pdf

1、隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的迅猛發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)已成為數(shù)據(jù)交換、事務(wù)交易和人們進(jìn)行活動的重要場所，同時，其潛在的危險性如病毒、攻擊等越來越嚴(yán)重，網(wǎng)絡(luò)正逐漸成為被惡意破壞的重點目標(biāo)。近幾年，許多研究機(jī)構(gòu)將研究重點由以防火墻為核心的被動防御轉(zhuǎn)向以入侵檢測系統(tǒng)為核心的主動防御，也產(chǎn)生了許多基于誤用檢測和異常檢測技術(shù)的研究成果及產(chǎn)品。但這些產(chǎn)品仍存在漏報率、誤報率高，自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)性差等問題，特別是隨著網(wǎng)絡(luò)攻擊的多樣化和智能化，單一技術(shù)已很難適應(yīng)當(dāng)前安全防御的需要

2、。因此，研究將多種技術(shù)融合起來并借鑒其它領(lǐng)域技術(shù)構(gòu)建新的入侵檢測方法解決存在的問題就成為當(dāng)前研究的重點和熱點。 本文分析了已有檢測技術(shù)的優(yōu)缺點，提出將多種技術(shù)融合起來構(gòu)建一種新的、能充分發(fā)揮各自優(yōu)勢、克服缺點、檢測已知病毒，特別是未知的具有智能化的黑客型病毒的融合性檢測模型。該模型采用SVM和專家系統(tǒng)技術(shù)，借鑒人工免疫原理，使其具有自學(xué)習(xí)、自動更新檢測知識庫功能。系統(tǒng)知識庫的設(shè)計采用了可優(yōu)化檢測性能、提高檢測效率的記憶樹模型存取