基于網(wǎng)絡(luò)流量特征分析的跳板入侵檢測方法的研究.pdf

1、學校代碼：10385分類號：研究生學號：1300204034密級：基于基于網(wǎng)絡(luò)流網(wǎng)絡(luò)流量特征分析量特征分析的跳板入侵檢測的跳板入侵檢測方法方法的研究的研究TheResearchofSteppingstoneDetectionMethodBasedontheacteristicsofwkTraffic作者姓名：作者姓名：王珊王珊教師：師：陳永紅陳永紅學科：科：計算機計算機科學科學與技術(shù)與技術(shù)研究方向研究方向：網(wǎng)絡(luò)信息安全網(wǎng)絡(luò)信息安全所在學

2、院所在學院：計算機科學與技術(shù)學院計算機科學與技術(shù)學院論文提交日期：二零一六二零一六年六月三日摘要摘要隨著Inter技術(shù)的迅猛發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)環(huán)境快速復雜化，各種入侵攻擊頻繁出現(xiàn)，給網(wǎng)絡(luò)帶來了巨大危害，尤其是基于“跳板”（SteppingStone）的入侵攻擊。攻擊者并不直接對目標發(fā)動攻擊，而是先攻破若干中間主機，然后控制這些中間主機向目標發(fā)動攻擊，而這些被攻破的中間主機即為“跳板”?；谔宓娜肭址绞接捎谄渥陨砭哂须[藏真實身份、擴大攻擊效果的

3、優(yōu)勢，受到越來越多攻擊者的青睞，導致跳板入侵問題越來越嚴重，是目前網(wǎng)絡(luò)安全中亟需解決的安全問題。本文針對目前跳板入侵檢測技術(shù)檢測率較低、檢測效率較低及時空開銷大等問題，在研究已存在的網(wǎng)絡(luò)跳板入侵檢測技術(shù)的基礎(chǔ)之上，結(jié)合混沌理論、熵理論、時間序列預測模型和網(wǎng)絡(luò)流量特征分析技術(shù)，深入研究跳板入侵的檢測，并提出以下幾種方法：第一、提出了基于混沌理論選取檢測參數(shù)值的入侵檢測方法。針對目前跳板入侵檢測方法CBID(ContextBasedstep

4、pingstoneIntrusionDetectionmodel)在選取檢測參數(shù)方面的不足，提出了先通過相空間重構(gòu)技術(shù)對網(wǎng)絡(luò)流量進行重構(gòu)，在恢復網(wǎng)絡(luò)流量隱藏的性質(zhì)基礎(chǔ)之上，依據(jù)流量自身特點選取檢測參數(shù)的方法。并結(jié)合網(wǎng)絡(luò)流之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系進行判斷，以實現(xiàn)“跳板”的檢測。第二、提出了基于比特熵的網(wǎng)絡(luò)流水印檢測方法。信息熵能作為描述系統(tǒng)隨機程度的指標，且能快速反應(yīng)網(wǎng)絡(luò)異常行為。針對目前水印嵌入方法基于隨機嵌入引起檢測率較低的問題，先借助熵定性定

5、量地分析目標流，并依據(jù)流量自身特征自適應(yīng)地選擇適合水印嵌入的時間點。然后在選定的時間間隔內(nèi)嵌入水印。最后通過尋找當前流中是否存在水印信息用來實現(xiàn)跳板入侵的檢測。第三、提出了基于網(wǎng)絡(luò)流量預測與比特熵的網(wǎng)絡(luò)流水印檢測方法。針對目前網(wǎng)絡(luò)流水印嵌入的速率、水印魯棒性較低等問題，研究了網(wǎng)絡(luò)流量預測的基本應(yīng)用原理，提出了在實現(xiàn)水印嵌入前精確選取水印嵌入點的方法。即先對目標流進行預測，結(jié)合熵對預測流的特點進行分析，并確定適合水印嵌入的時間間隔。然后當