基于群体智能的蠕虫扫描策略研究

论文摘要

计算机蠕虫有自我复制功能,它能够在网络中自主传播,因此对于网络安全有着很大的威胁。掌握蠕虫所采用的各种扫描策略有助于更加有效地对抗蠕虫传播。本文研究了未来蠕虫可能采用的两种扫描策略。本文首先综述了网络安全的发展现状,介绍了已经出现的蠕虫及其理论上蠕虫所采用的扫描策略。在对群体智能算法作了简单回顾后,本文研究了具有群体智能特性的蠕虫扫描行为。蠕虫如果试图在网络中传播,它首先需要扫描大量IP地址从中找到漏洞主机,并将其感染。根据群体智能算法的特性,我们设计了基于蚁群算法的扫描策略,并在计算机上进行了模拟实现。基于蚁群算法的扫描策略会利用一些辅助的信息去估计扫描空间。为了能够在网络中找到漏洞主机分布密度较大的一部分地址空间,每个蠕虫都会记录下它们之前的扫描结果,并根据记录来决定下一步扫描的方向。新产生的蠕虫都能够继承它们父蠕虫的扫描结果纪录。简单的蠕虫个体行为汇集在一起形成了整体的高效扫描。当漏洞主机在网络中是非均匀分布时,采用这种扫描策略效率较高。最后引入了自主停止蠕虫的传播思想。自主停止蠕虫会以一定的概率停止扫描活动,这使得它不会感染全部的漏洞主机。该扫描策略的特点是加强了传播过程中的隐蔽性,体现了它的自我保护功能。将随机扫描策略、基于蚁群算法扫描策略和自主停止扫描策略三种扫描方式的传播效率进行比较是本文的重点。本文通过计算机模拟仿真,验证了所讨论的扫描策略,由于具有群体智能的蠕虫在漏洞主机分布不均匀的条件下具有较高的扫描效率,因此有必要设计有效的方法对抗这类蠕虫。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• Contents
• 第一章绪论
• 1.1 计算机网络安全现状与蠕虫传播
• 1.2 蠕虫传播发展进程
• 1.3 本课题内容安排
• 第二章 网络蠕虫概述
• 2.1 网络蠕虫定义
• 2.1.1 蠕虫病毒与一般病毒的异同
• 2.1.2 蠕虫的功能结构
• 2.1.3 蠕虫的工作流程
• 2.1.4 蠕虫的行为特性
• 2.2 网络蠕虫的传播途径
• 2.3 本章小结
• 第三章 蠕虫扫描策略研究与分类
• 3.1 现有实际蠕虫扫描策略分类
• 3.1.1 Code Red
• 3.1.2 Code Red II
• 3.1.3 Nimda
• 3.1.4 Slammer
• 3.1.5 Sapphire
• 3.1.6 Blaster
• 3.2 理论上的蠕虫扫描策略
• 3.2.1 基于目标列表的扫描
• 3.2.2 基于路由表扫描
• 3.2.3 基于域名服务器扫描
• 3.2.4 分治扫描
• 3.2.5 顺序扫描
• 3.2.6 本地优先扫描
• 3.2.7 Flash Worm
• 3.2.8 重要性扫描
• 3.2.9 可自学习的重要性扫描
• 3.3 实际蠕虫的新趋势
• 3.4 本章小结
• 第四章 群体智能与蚁群算法概述
• 4.1 群体智能算法发展进程
• 4.1.1 群体智能算法研究
• 4.1.2 群体智能系统的机制研究
• 4.2 蚁群算法的核心思想以及算法步骤
• 4.2.1 蚁群算法的重要思想
• 4.2.2 蚁群算法的步骤
• 4.3 本章小结
• 第五章 蚁群算法与网络节点扫描策略结合
• 5.1 总体结构的设计
• 5.2 基于蚁群算法扫描策略
• 5.3 模拟实验及其结果
• 5.3.1 模拟实验过程
• 5.3.2 模拟实验结果
• 5.4 实验结果分析
• 5.5 本章小结
• 第六章自主停止蠕虫扫描策略实现
• 6.1 自主停止蠕虫传播思想
• 6.2 模拟实验及其结果
• 6.2.1 模拟实验过程
• 6.2.2 模拟实验结果
• 6.3 实验结果分析
• 6.4 本章小结
• 第七章 结束语
• 参考文献
• 攻读学位期间发表的论文
• 致谢