基于蜜罐技术的网络入侵检测系统协作模型的研究与实现

针对当前互联网中传统的入侵检测系统无法对未知攻击作出有效判断,而造成信息误报和漏报的问题,从入侵检测和蜜罐的基本特点出发,提出了一种基于蜜罐技术的网络入侵检测系统协作模型,通过引诱黑客入侵,记录入侵过程,研究攻击者所使用的工具、攻击策略和方法等,提取出新的入侵规则,并实时添加到IDS规则库中,以提高IDS检测和识别未知攻击的能力,进一步提升网络的安全性能.     

基于二次训练技术的入侵检测方法研究

提出了一个基于二次训练技术的网络入侵检测模型,不但可以从整体上提高入侵检测系统的检测性能,而且对于低频率、高危害攻击类型的检测性能有着更加显著的提升.该模型首先利用PCA算法提取数据集中的重要特征,然后使用二次训练技术训练分类器构建网络入侵检测模型.实验中分别使用决策树、朴素贝叶斯和KNN 3个经典分类算法构建了基于二次训练技术的入侵检测模型,并在著名的KDDCup99数据集上进行了实验.结果表明本文的入侵检测模型可以有效地提高入侵检测系统的性能,尤其是对于低频率攻击类型的检测性能有明显的提升.      

WSN 中基于博弈理论的入侵检测研究

传统的无线传感器网络(wireless sensor networks,WSN)入侵检测研究主要关注检测系统自身算法的设计与优化,而入侵检测系统在采取行动时,本身会受到攻击者的影响.针对这一问题,运用博弈理论建立了一个带惩罚机制的博弈模型,分析了检测系统与入侵者之间的攻防博弈过程.同时对入侵者施加合适的惩罚力度来遏制入侵行为.仿真结果表明,该方案可以有效检测到无线传感器网络中存在的异常节点,并有效降低入侵者的攻击频率.     

应用部分马尔科夫博弈的网络安全主动响应决策模型

针对传统被动响应模型滞后于攻击且频繁误警和虚警导致不当响应的问题,提出一种基于部分马尔科夫博弈(POMG)的主动响应决策模型.该模型针对入侵过程生成入侵状态转换图,并根据攻击过程中得到的观察事件匹配入侵状态转换图,在考虑状态不确定的情况下确定系统信念状态.将概率值超过信念状态阈值的状态作为初始节点生成入侵状态转换子图,根据子图的入侵过程确定攻防策略集,最终利用POMG算法选择最优主动响应策略.实验结果表明,基于POMG的主动响应模型较映射型模型响应速度快67%,平均响应效率高24.5%.     

基于人工免疫理论的异常检测动态模型研究

针对目前基于人工免疫理论的入侵检测系统表现出来的检测率低、误检率高的缺点.本文通过对免疫理论在入侵检测方面的研究,提出一种基于人工免疫理论的异常检测动态模型.该模型采用数据包报文协议分析策略,来应对不同协议报文对系统的攻击;增加了基因库模块,且采用多位点基因重组算法和随机动态生成检测器相结合的方式,使生成的检测器具有多样性和高效性,提高了检测效率.最后,该模型通过模拟仿真实验,并与r-连续位匹配改进算法、LISYS和DynamiCS的实验结果进行对比分析,验证了本文模型的可行性和有效性.     

基于博弈分析的入侵容忍决策研究

入侵风险和响应成本是入侵容忍决策的重要因素。通过对信息系统的性能、风险与响应代价等要素进行博弈推理,理论分析了入侵容忍决策问题,指出了当响应成本大于容忍代价时,系统选择容忍策略;反之,则选择混合策略,即可获取最大的收益,对于入侵容忍决策具有一定意义。     

无线局域网自适应安全管理框架及其应用

针对无线局域网易受攻击、入侵等诸多安全问题,提出一种分布式无线局域网(WLAN)安全管理框架(ASMF),并基于该框架实现了自适应的安全管理系统(ASMS).ASMF框架依据协议分析和测试理论,即:应用主动分析法,通过构造、执行攻击测试用例,与待测协议进行交互,模拟WLAN漏洞的攻击行为,分析WLAN的防御能力;应用被动分析技术,通过实时的网络报文分析、网络性能监测和自适应调整监测策略进行综合的WLAN安全分析和安全管理.与已有的安全系统相比,ASMF不仅能够被动地检测攻击,而且可以主动地探测未知漏洞与威胁,同时根据网络配置自适应调整防御策略,其良好的扩展性使得用户可针对新型攻击的测试、检测和自定制管理策略进行自由扩展.     

基于SDN技术的网络入侵阻断系统设计

针对当前防火墙或入侵阻断设备进行网络攻击防御存在适应性差和成本高的问题,设计了基于OpenFlow的入侵阻断规则,实现了对攻击流量的过滤及对入侵阻断过程的灵活控制;分析并测量了基于入侵阻断规则生成OpenFlow流表项的性能;引入OpenFlow交换机(H3CS6300),测量了在生产环境下OpenFlow流表项的数量和单位时间内OpenFlow报文数量(OpenFlow PPS)对OpenFlow Channel的性能的影响,发现OpenFlow PPS对OpenFlow Channel的性能具有决定性作用,随着OpenFlow PPS的增加,OpenFlow Channel的性能急剧下降,响应时间呈指数级增长.设计并实现了基于SDN技术的网络入侵阻断系统,实现了对攻击流量的阻断、对恶意流量的样本采集,证明了使用SDN技术构建入侵防御系统的可行性.     

云计算环境中移动网络低匹配度异质信息入侵感知预测算法

针对传统灰色神经网络组合预测算法对网络中入侵信息预测时, 缺乏对低匹配度异质信息的预处理过程, 未对信息入侵攻击意图进行预测, 存在预测准确率低以及入侵防御性能差等问题, 提出一种新的云计算环境中移动网络低匹配度异质信息入侵感知预测算法, 通过灰色模型对初始网络低匹配度异质信息进行预处理. 先采用基于元路径的低匹配度异质信息入侵感知预测算法得到入侵攻击意图矩阵, 再根据该矩阵获取入侵攻击意图函数关系, 实现低匹配度异质信息入侵攻击意图预测. 仿真实验结果表明, 该算法可全面预测信息入侵的意图和过程, 对入侵信息节点防御成功率约为85%, 误警率和漏警率较低, 并具有较高的预测精度.     

云计算环境中移动网络低匹配度异质信息入侵感知预测算法

针对传统灰色神经网络组合预测算法对网络中入侵信息预测时, 缺乏对低匹配度异质信息的预处理过程, 未对信息入侵攻击意图进行预测, 存在预测准确率低以及入侵防御性能差等问题, 提出一种新的云计算环境中移动网络低匹配度异质信息入侵感知预测算法, 通过灰色模型对初始网络低匹配度异质信息进行预处理. 先采用基于元路径的低匹配度异质信息入侵感知预测算法得到入侵攻击意图矩阵, 再根据该矩阵获取入侵攻击意图函数关系, 实现低匹配度异质信息入侵攻击意图预测. 仿真实验结果表明, 该算法可全面预测信息入侵的意图和过程, 对入侵信息节点防御成功率约为85%, 误警率和漏警率较低, 并具有较高的预测精度.