分布式网络时序关联入侵攻击行为检测系统设计,此文是一篇攻击行为论文范文,为你的毕业论文写作提供有价值的参考。
攻击行为论文参考文献：
摘 要： 分布式网络采用网状拓扑结构,传输链路数很大,在提高网络稳定性的同时也相应增加了遭受恶意入侵的风险.针对传统网络入侵行为检测系统设计存在的检测耗时长、准确率低、误报率高等不足,提出基于时序关联规则的分布式网络入侵攻击行为检测系统.基于时序关联规则算法原理,设计了入侵检测系统的硬件构成,系统硬件部分由数据采集、规则解析、协议解码、数据预处理及检测分析模块等部分构成；在入侵检测系统的软件算法流程方面,重点将入侵数据集变换为一种基于时序的项集矩阵,求解出相关的频繁项集及时序关联规则,实现对分布式网络入侵行为的精确检测.实验数据表明,提出的入侵系统设计具有良好的系统稳定性及检测效率,在检测精度和误报率控制方面也具有优势.
关键词： 分布式网络； 时序关联规则； 协议； 入侵行为； 检测； 系统设计
中图分类号： TN915.08?34； TP391 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2018）03?0107?04
Abstract： The distributed network adopting the mesh topology structure has a large number of transmission links, which can improve the network stability and increase the risk of vicious intrusion attacks. In view of the long time consumption, low accuracy and high false alarm rate existing in the traditional network intrusion behavior detection system, the research on distributed network intrusion behavior detection system based on temporal sequence association rules is proposed. On the principle of temporal sequence association rules algorithm, the hardware component of the intrusion detection system was designed. The hardware of the system is composed of data acquisition module, rules analysis module, protocol decoding module, data preprocessing module and detection analysis module. According to the process of software algorithm of intrusion detection system, the intrusion data set is converted into a item?set matrix based on time sequence to solve the relevant frequent item sets and time sequence association rules, and realize the accurate detection of the distributed network intrusion. The experimental data shows that the intrusion detection system has strong system stability and high detection efficiency, and advantages in detection accuracy and false positive rate control.
Keywords： distributed network； temporal sequence association rule； protocol； intrusion behavior； detection； system design
0 引 言
随着计算机科学技术的飞速发展,全球信息资源的共享程度高速发展,人们在享受网络带来方便和快捷的同时,个人信息、商业机密甚至公司的网络系统都面临着严重的网络威胁和攻击[1?2].如何保证网络安全,设计和建立更为完善、安全的入侵检测系统成为全世界互联网专家和学者关注的热点问题.
分布式网络[3?4]具有更密集的链路设置[5?6],在网络的稳定性和数据传输效率方面具有明显的优势.在网络范围拓宽、数据传输速率提高的背景下,各种恶意数据也在不断地升级、变种,这就使当前网络入侵检测系统难于适应.传统基于遗传算法[7?8]的检测系统设计检测效率低,耗时长；而基于智能BP算法[9]的检测系统设计检测过程过于复杂、误判率高.为此,本文提出一种基于时序关联规则的分布式网络检测系统设计.本文首先介绍了系统设计原理及硬件构成,在此基础上给出检测系统的软件设计；通过对入侵数据集和项集矩阵的时序变化,得出相关的频繁项集及时序关联规则,最终完成对恶意攻击数据的精确检测.仿真实验结果表明,提出的系统设计检测效率高、误报率低,在检测精度和系统稳定性方面均有良好表现.
1 基于时序关联规则的分布式网络入侵检测系统设计
1.1 时序关联规则相关数据模型及算法原理
时序关联规则算法是一种典型的数据挖掘算法,关联规则会随着时间的推移而发生特征上的变化,基于这种变化关系能够识别出网络入侵数据的特征,实现对网络入侵和攻击行为的精确检测.时序关联规则算法原理表述如下：
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