智能化入侵檢測系統(tǒng)的研究與實現(xiàn).pdf

1、入侵檢測是近年來網(wǎng)絡(luò)安全研究的熱點，隨著計算機(jī)安全問題的日益突出，對入侵檢測系統(tǒng)提出了更高的要求，當(dāng)前IDS的最大問題是不能快速檢測出新出現(xiàn)的異常入侵和較高的誤報率。人體免疫系統(tǒng)與網(wǎng)絡(luò)入侵檢測系統(tǒng)具有很大的相似功能，它為研究和開發(fā)網(wǎng)絡(luò)入侵檢測系統(tǒng)提供了一個自然的模版。我們可以充分利用人體免疫機(jī)理的許多優(yōu)點如多層次、多樣性、獨(dú)特性、動態(tài)防護(hù)性、自適應(yīng)性、聯(lián)想記憶等，提高系統(tǒng)的健壯性、自適應(yīng)性和動態(tài)防護(hù)性。 另一方面，當(dāng)前的入侵檢測

2、研究大部分都集中在提高檢測率、降低誤報率、加快檢測速度等方面，現(xiàn)在的入侵檢測系統(tǒng)在響應(yīng)模塊部分還存在尚待解決的問題：入侵響應(yīng)模塊還是單一地對這些攻擊事件進(jìn)行響應(yīng)，不具有推測功能，屬于一種事后的響應(yīng)活動；沒有考慮到分析引擎存在的誤報和漏報的情況；對于精巧而有組織的分布式攻擊缺乏統(tǒng)一協(xié)同防御，無法實現(xiàn)多系統(tǒng)的系統(tǒng)防御。因此有必要對入侵響應(yīng)進(jìn)行分析，使入侵響應(yīng)模塊能夠在入侵的不同時刻做出不同的響應(yīng)，減少人工的干預(yù)，實現(xiàn)自適應(yīng)能力。 本

3、文主要的工作是通過分析當(dāng)前最新的基于免疫的動態(tài)入侵檢測模型，對其進(jìn)行改進(jìn)和實現(xiàn)，并且通過實驗證明了改進(jìn)后的優(yōu)勢。通過分析胸腺和高頻變異的生物學(xué)理論，將其分別應(yīng)用于檢測器檢測過程和檢測器生命周期的控制過程。對模型進(jìn)行的仿真實驗表明：這種新型的入侵檢測模型較基于免疫的傳統(tǒng)動態(tài)方法具有更好的適應(yīng)性。最后實現(xiàn)了一個基于免疫的動態(tài)分布式入侵檢測系統(tǒng)，且對各個模塊進(jìn)行了詳細(xì)介紹，然后在實際運(yùn)行效果的基礎(chǔ)上，對當(dāng)前基于免疫的入侵檢測系統(tǒng)的優(yōu)缺點進(jìn)行了

4、分析總結(jié)。另一方面，通過分析當(dāng)前入侵響應(yīng)系統(tǒng)存在的問題，提出了一種基于工作流和作業(yè)調(diào)度的J2EE框架構(gòu)建的入侵響應(yīng)模型，該模型先對所有報警事件進(jìn)行過濾然后予以響應(yīng)，并在響應(yīng)當(dāng)前報警事件的同時根據(jù)報警信息之間的關(guān)系，對進(jìn)一步可能發(fā)生的攻擊做出在線的預(yù)警并產(chǎn)生相應(yīng)的響應(yīng)措施。通過實驗分析，該模型能夠在入侵發(fā)生后主動采取措施阻擊入侵的延續(xù)和降低系統(tǒng)的損失，保護(hù)受害系統(tǒng)。另外，通過對Petri網(wǎng)的描述進(jìn)行擴(kuò)展，使得Petri網(wǎng)更好的用于對工作流