基于異常數(shù)據(jù)分析的入侵檢測研究.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及和網(wǎng)民數(shù)量的增加，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)得以飛速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)安全問題也隨之出現(xiàn)。截止到2014年12月，我國網(wǎng)民規(guī)模達到6.49億，其中有46.3％的網(wǎng)民遭遇過網(wǎng)絡(luò)安全問題，針對企業(yè)和個人信息的網(wǎng)絡(luò)攻擊事件頻繁發(fā)生。在通過入侵檢測系統(tǒng)(IDS)對這些攻擊事件進行檢測時，會產(chǎn)生海量報警信息，這些報警信息具有零星雜亂、難以理解與管理的特點，因此網(wǎng)絡(luò)安全管理員要想從海量的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)入侵者的攻擊過程并對其做出相應(yīng)的防御是非常困難的。
　

2、　為了解決異常數(shù)據(jù)在入侵檢測系統(tǒng)中產(chǎn)生的這些海量的、難以理解的報警信息的問題，本文采用基于異常數(shù)據(jù)分析的入侵檢測技術(shù)對報警信息進行場景重構(gòu)和融合，并且采用MapReduce對算法進行分布式計算，提高算法的實時性與準確性。本文的主要工作如下：
　　1)提出了基于場景重構(gòu)和報警融合的異常數(shù)據(jù)分析技術(shù)
　　針對異常數(shù)據(jù)在入侵檢測系統(tǒng)中產(chǎn)生的報警信息重復(fù)率高、報警質(zhì)量低的問題，本文提出了基于場景重構(gòu)和報警融合的異常數(shù)據(jù)分析技術(shù)。通過

3、尋找各個攻擊步驟之間存在的因果關(guān)系，將這些大量的、離散的報警信息融合為一個完整攻擊流程，重構(gòu)出攻擊者的攻擊場景圖。
　　2)基于異常數(shù)據(jù)分析的入侵檢測算法分布式實現(xiàn)
　　針對異常數(shù)據(jù)在入侵檢測中產(chǎn)生的報警信息的海量化問題，通過 Hadoop的MapReduce技術(shù)將基于異常數(shù)據(jù)分析的入侵檢測算法進行分布式實現(xiàn)，提高了算法的實時性，彌補了報警信息滯后的缺陷。
　　3)設(shè)計實現(xiàn)了基于異常數(shù)據(jù)分析的入侵檢測系統(tǒng)
　　利