基于蜜罐技术的数据库入侵检测系统的研究

论文摘要

传统的数据库入侵检测系统是通过对数据库的网络环境进行扫描和监测,监视并记录访问数据库网络的流量,并根据事先定义好的安全规则所采取的一种比较被动的防御方法,这种方法无法开展对未知攻击模式的检测,也无法对黑客的攻击做出及时和准确的判断,容易造成系统的误报和漏报。针对传统数据库入侵检测系统存在的缺点,本文提出了一种基于蜜罐技术的数据库入侵检测系统,主要是利用蜜罐具有迷惑入侵者、转移被攻击目标、消耗入侵者资源、发现数据库漏洞和未知攻击技术的特点,通过对该系统产生的事件日志进行网络行为分析,采用LCS算法提取黑客攻击数据库系统的特征码,并动态应用到数据库入侵检测系统的规则库中,有效提高了传统数据库入侵检测系统的检出率。最后,本文在整合IPtables、Snort和Honeyd的基础上,设计并实现一个基于蜜罐技术的数据库入侵检测系统,并使用多种攻击方法对该系统进行模拟攻击,实验结果表明该系统能够达到83%的检出率,相对于传统入侵检测系统68%的检出率有很大的提升,达到了系统预期设计的目标。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第1章 引言
• 1.1 背景及意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.3 研究目标和内容
• 1.4 论文的组织
• 第2章 相关技术
• 2.1 数据库安全
• 2.1.1 数据库安全标准
• 2.1.2 数据库安全机制
• 2.1.3 数据库安全面临的问题
• 2.2 入侵检测技术
• 2.2.1 入侵检测的定义
• 2.2.2 入侵检测的功能
• 2.2.3 现有数据库入侵检测技术
• 2.2.4 现有数据库入侵检测系统的弱点
• 2.3 蜜罐技术
• 2.3.1 蜜罐概念
• 2.3.2 蜜罐技术的优点
• 2.3.3 常用蜜罐软件Honeyd
• 第3章 基于蜜罐的DBIDS的分析与设计
• 3.1 黑客攻击数据库分析
• 3.1.1 黑客攻击数据库现状
• 3.1.2 黑客攻击数据库的具体方式
• 3.2 系统总体结构设计
• 3.3 防火墙模块的部署
• 3.4 IDS模块的部署
• 3.5 蜜罐的部署
• 3.6 攻击特征码生成系统
• 3.7 基本流程设计
• 第4章 基于蜜罐的DBIDS实现和验证
• 4.1 相关软件
• 4.2 环境配置
• 4.2.1 IPtables的配置
• 4.2.2 Honeyd的配置
• 4.2.3 Snort的配置
• 4.3 主要算法和程序
• 4.4 系统的效果验证
• 4.4.1 测试方案设计
• 4.4.2 模拟攻击过程
• 4.4.3 测试结果分析
• 第5章 总结
• 5.1 不足之处
• 5.2 今后研究方向
• 参考文献
• 附录
• 致谢
• 攻读学位期间参加的科研项目和成果