蜜罐技术在网络安全中的研究及应用

蜜罐技术在网络安全中的研究及应用

论文摘要

随着计算机和通信技术的飞速发展,计算机网络以其智能化、便捷化、全天候、全球通的特点,已经深入到了社会生活的方方面面,承载着当中的许多重要信息。随着其规模的迅速扩大,网络安全问题已成为互联网发展中无法规避的核心问题。在传统的网络安全防御过程中,我们通常采用的是被动的防御措施,例如阻挡攻击的防火墙技术、检测攻击的入侵检测技术等。虽然他们在一定程度上增强了计算机网络的安全性能,但仍无法实现全面的防护,因此我们引入了预警技术来实时监控攻击行为,从而预先采取应对措施来增强网络的安全性能。蜜罐技术是一种基于主动的安全防御技术,运用其建立起来的安全预警系统,可以满足应对突发安全事件的准确预警,精确定位,快速响应的要求。本文对现有的蜜罐核心技术进行了剖析,针对其存在的缺陷,将RBF神经网络引入蜜罐技术中,提出了一种新的遗传神经网络的学习算法,从而实现了搜索的并行化,提高了预警的精准度和自学习能力。本文设计了一个新型的基于ARIMA的蜜罐预警模型,并根据此模型实现了蜜罐预警系统,最终通过仿真实验对数据进行分析,并与传统的蜜罐技术进行了比较,实验结果表明改进后的蜜罐技术在预警方面的性能优良。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 目录
  • 第一章 绪论
  • 1.1 研究背景及研究意义
  • 1.2 国内外研究现状
  • 1.3 论文的选题与研究内容
  • 第二章 蜜罐技术综述
  • 2.1 蜜罐技术的定义
  • 2.2 蜜罐技术的分类
  • 2.3 蜜罐技术的安全价值
  • 2.4 蜜罐的特点及发展趋势
  • 2.5 几种典型的蜜罐产品
  • 第三章 蜜罐核心技术的研究与算法分析
  • 3.1 蜜罐的核心技术
  • 3.2 蜜罐进行数据统计和分析的算法研究
  • 3.3 基于ARIMA的蜜罐预警模型
  • 第四章 蜜罐预警系统的设计与实现
  • 4.1 蜜罐预警系统设计的背景与目标
  • 4.2 蜜罐系统的诱骗模型
  • 4.3 蜜罐预警系统的功能结构
  • 4.4 蜜罐预警系统的总体设计
  • 4.5 蜜罐预警系统的详细设计
  • 4.6 蜜罐预警系统的部署
  • 第五章 系统测试与结果分析
  • 5.1 蜜罐系统平台的测试
  • 5.2 蜜网网关平台的测试
  • 5.3 预警分析平台的测试
  • 第六章 结论
  • 6.1 论文总结
  • 6.2 展望
  • 致谢
  • 参考文献
  • 相关论文文献

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