基于数据融合的多Agent入侵检测系统研究

论文摘要

随着计算机网络的日益普及，信息安全已经成为一个急待解决的世界性问题。大规模、分布式攻击的发生也越来越频繁使传统的安全手段面临严峻的挑战，而黑客入侵方法的更加多样化和智能化，已使得单一的检测方法很难对所有的入侵获得很好的检测结果。所以，怎样将多种安全方法结合起来，为网络提供更加有效的安全保护，已经成为当前安全领域的研究热点之一。数据融合技术能够有效的融合各种异构信息，从而获取对问题的更加全面和深入的了解。所以近几年内针对该领域的研究非常活跃，数据融合技术也被成功的应用于地质、军事和医药等多个领域中。但是，数据融合算法的领域要求太强，使得在一个领域内被成功使用的算法很难被应用于其它领域。更加不幸的是，在计算机网络安全领域中关于数据融合的研究还没取得应有的成果。本文提出了一种基于数据融合的多Agent入侵检测系统，将数据融合引入到网络安全中的入侵检测领域。该系统能够有效的将多种不同的检测方法结合起来以获取更高的检出率、更低的误报率、更好的可扩展性和鲁棒性。对应于多传感器融合的层次结构，系统将入侵检测的问题分为三个阶段，他们是：基本检测阶段、信息层融合阶段和知识层融合阶段。基本检测阶段采用多种检测器对系统安全状况进行检测：信息层融合阶段对多个基本检测器的检测结果进行融合以获取对系统安全状况的更准确的初步了解；知识层融合阶段对信息层融合阶段的信息进行更高层的抽象以获取对系统整体安全态势的了解。本文对每个检测阶段都提出了相应算法，并且用模拟试验证明了算法的有效性和可行性。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 致谢
• 插图清单
• 表格清单
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.2 入侵检测系统简介
• 1.3 入侵检测发展历史
• 1.4 本文组织结构
• 1.5 本章小结
• 第二章 入侵检测系统
• 2.1 入侵检测的体系结构
• 2.1.1 基于主机的入侵检测系统（HIDS）
• 2.1.2 基于网络的入侵检测系统（NIDS）
• 2.1.3 混合入侵检测（Hybrid IDS）
• 2.2 入侵检测的方法和技术
• 2.2.1 误用检测
• 2.2.2 异常检测
• 2.2.3 其他检测方法
• 2.3 评判入侵检测系统性能的指标
• 2.4 基于多Agent的分布式入侵检测系统
• 2.5 基于Agent分布式入侵检测模型的优点
• 2.6 现有的入侵检测系统存在的问题
• 2.6.1 攻击方法的多样性
• 2.6.2 过高的误报率
• 2.6.3 分布式 IDS的困难
• 2.7 入侵检测的研究热点
• 2.8 本章小结
• 第三章 多传感器数据融合技术
• 3.1 引言
• 3.2 数据融合技术的理论依据
• 3.3 数据融合的层次问题
• 3.3.1 信息融合的层次问题
• 3.3.2 多传感器数据融合的层次问题
• 3.4 数据融合的功能模型
• 3.4.1 数据融合的 JDL模型
• 3.5 数据融合所存在的问题
• 3.6 本章小节
• 第四章 基于数据融合的入侵检测层次模型
• 4.1 将数据触合引入人侵检侧的目的
• 4.2 系统层次模型
• 4.2.1 攻击的基本检测
• 4.2.2 数据校准层
• 4.2.2 信息层融合
• 4.2.3 知识层融合
• 4.3 信息层融合方法
• 4.4 本文采用的信息层融合方法
• 4.4.1 Dempster-Shafer证据理论
• 4.4.2 信息层融合的输入
• 4.4.3 基于D-S证据理论的信息层融合方法
• 4.4.4 模拟实验
• 4.5 知识层融合方法
• 4.5.1 攻击场景重现的方法
• 4.5.2 系统安全态势评估
• 4.6 本章小节
• 第五章 基于数据融合的入侵检测系统模型
• 5.1 系统体系结构
• 5.2 系统各功能部件描述
• 5.3 系统检测流程
• 5.4 单点失效的处理
• 5.4.1 节点有效性判断
• 5.4.2 单点失效的处理
• 5.5 时钟同步协议设计
• 5.6 本章小结
• 第六章 总结与展望
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间所发表的论文