資源描述：
《基于隱半馬爾可夫模型的入侵檢測技術(shù)研究》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、江南大學(xué)碩士學(xué)位論文基于隱半馬爾可夫模型的入侵檢測技術(shù)研究姓名：彭竹苗申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：碩士專業(yè)：檢測技術(shù)與自動(dòng)化裝置指導(dǎo)教師：白瑞林;張正道20080301摘要摘要題目：基于隱半馬爾可夫模型的入侵檢測技術(shù)研究學(xué)科、專業(yè)：檢測技術(shù)與自動(dòng)化裝置碩士研究生：彭竹苗導(dǎo)師：白瑞林入侵檢測是一種用于檢測計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中入侵行為的網(wǎng)絡(luò)信息安全技術(shù)。本文針對(duì)入侵檢測技術(shù)的發(fā)展趨勢和應(yīng)用需求，研究兩種典型的入侵檢測方法，分別是基于網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包的誤用檢測方法和基于審計(jì)數(shù)據(jù)的異常檢測技術(shù)。首先研究了入侵檢測系統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)結(jié)構(gòu)與功能、入侵檢測數(shù)據(jù)源及其產(chǎn)生機(jī)制等，對(duì)現(xiàn)有的一些入侵檢測方法進(jìn)行了分析與總結(jié)
2、。針對(duì)實(shí)際系統(tǒng)不能完全滿足Markov條件，在此基礎(chǔ)上建立的模型和檢測算法性能不理想的情況，提出一種基于HMM模型的網(wǎng)絡(luò)入侵誤用檢測方法。通過HMM模型來刻畫和模擬攻擊模式，將判斷待檢測行為屬于哪種已知攻擊的問題歸結(jié)為模式的匹配問題，實(shí)現(xiàn)了對(duì)已知攻擊類型的檢測和分類。針對(duì)U2R和R2L類攻擊的高度隱蔽性和極大危害性以及HMM模型在應(yīng)用過程中存在的無法描述狀態(tài)駐留、模型學(xué)習(xí)復(fù)雜度偏高、模型對(duì)審計(jì)數(shù)據(jù)的規(guī)律性轉(zhuǎn)移很難精確模擬等問題，在HMM模型的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)，提出主要針對(duì)U2R和R2L類攻擊的基于HsMM模型的主機(jī)型入侵異常檢測系統(tǒng)。在訓(xùn)練時(shí)間增加不多的情況下，提高了系統(tǒng)的
3、檢測性能，大幅降低了檢測的誤報(bào)率和漏報(bào)率。最后研究了入侵預(yù)報(bào)問題，重新定義了描述入侵檢測的HsMM模型結(jié)構(gòu)，通過分配各個(gè)系統(tǒng)調(diào)用的風(fēng)險(xiǎn)性確定狀態(tài)駐留的時(shí)間。計(jì)算當(dāng)前系統(tǒng)調(diào)用序列的產(chǎn)生概率來判定當(dāng)前主機(jī)行為是否異常及其后續(xù)系統(tǒng)調(diào)用發(fā)生異常的概率，提前發(fā)現(xiàn)其中具有高度入侵危險(xiǎn)的進(jìn)程，并估計(jì)該進(jìn)程發(fā)生一次入侵攻擊的大致時(shí)間，從而在攻擊實(shí)施前發(fā)現(xiàn)企圖，為主動(dòng)入侵防御贏得時(shí)間。關(guān)鍵詞：網(wǎng)絡(luò)安全，誤用檢測，異常檢測，隱半馬爾可夫模型，入侵預(yù)報(bào)AbstractIntrusiondetection，atechnologyinnetworkandinformationsecufity’iS
4、usedtodetectintrusionbehaviorsincomputernetworksystems。Accordingtothedevelopmenttrendandapplicationnecessityoftheintrusiondetectiontechnology,twotypicaldetectionmethodsarestudiedinthisdissertation．OneisthemisusedetectionmethodbasedonnetworkdatapacketswhiletheotheriStheanomalydetectionwayu
5、singauditdata。Atfirst．thestandardstructureandfunctionoftheintrusiondetectionsystems(IDS)iSgivenfollowedwiththedatasourceanditsproductionmechanism．Thecurrentdetectionmethodsareanalysedandconcludedsubsequently．BecausetherealsystemcannotsatisfytheMarkovcondition，andthemodelanddetectionalgori
6、thmswhichaleestablishedbasedonthemarenotaccurate，amisusedetectionmethodofnetworksecuritybasedonHiddenMarkovModeliSpresented．TheintrusiontypeissimulatedthroughHMMmodel．Theproblemofidentifyingwhichintrusiontypetheto-be-detectedbehavoirbelongstoisfinallyconvertedtotheoneofpatternmatching。The
7、ndetectionandclassificationoftheknownintrusiontypesareaccomplished．TheU2RandR2Lattacksaresecretandofgreatdamage．HMMmodelcannotdescribestatelastingwithitsgreattrainingcomplexityanditalsocannotsimulatetheregulartransitionoftheauditdataaccurately．Aimataboveproblemsahos
