一种抗DDoS的入侵检测系统研究

2020-12-02阅读(332)

论文摘要

随着Internet的繁荣,网络入侵事件频繁发生,各种攻击手段也层出不穷,其中拒绝服务攻击DoS以其攻击范围广、隐蔽性强、简单有效、破坏性大和难以防御等特点成为最常见的网络攻击手段之一,极大地影响网络和主机系统的有效服务,尤其是分布式拒绝服务攻击DDoS,其潜伏期长、攻击并发程度高,隐蔽性更强、破坏性更大,严重威胁着Internet的安全。目前的入侵检测系统IDS作为一种主动检测工具,虽然可以对内部攻击、外部攻击和误操作进行实时检测,但对高分布性的DDoS攻击的检测能力明显较弱,针对此问题,本文提出一种轻量级的DDoS攻击检测方法LDDM,进而构建了一种抗DDoS攻击的入侵检测系统。该系统融合了轻量级的DDoS攻击检测方法LDDM和基于C-F模型的Bayes检测方法CBDM。LDDM包括特征提取和DDoS攻击检测两个模块,特征提取主要提取TCP建立连接过程中的SYN包和ACK包等特征,为DDoS攻击的检测做准备;DDoS攻击检测根据合法IP地址数据库判断伪装的源IP地址,用改进的Bloom Filter进行TCP协议的对称性分析,然后利用改进的无参数CUSUM算法判断是否存在DDoS攻击。CBDM用知识库记录正常行为规则,通过特征分类建立正常行为与特征属性向量的Bayes网络实例,然后训练基于C-F模型的Bayes分类器,并将其应用于检测过程中。本文首先提出了一种轻量级的DDoS检测方法LDDM,该方法使用改进的无参数CUSUM算法,不仅可以利用少量的资源有效检测DDoS攻击,而且可以及时检测到DDoS攻击停止时刻,降低了对DDoS检测的误报率,实验证明无论靠近攻击端还是受害端,LDDM均能有效地检测到DDoS攻击;其次,将基于C-F模型的不确定性推理应用到Bayes分类器中,提出一种改进的基于Bayes网络的入侵检测方法CBDM。最后通过实验证明,本文提出的抗DDoS的入侵检测系统不仅对简单的入侵方式具有较高的检测率,而且可以有效的检测到DDoS攻击。

论文目录

摘要

ABSTRACT

第1章绪论

1.1 课题研究的背景

1.2 国内外研究现状

1.3 本文的主要工作及章节安排

第2章 DDoS攻击和防范策略

2.1 DoS和DDoS原理

2.1.1 拒绝服务攻击DoS

2.1.2 分布式拒绝服务攻击DDoS

2.2 DoS和DDoS攻击特征

2.3 DDoS攻击分类

2.3.1 洪泛攻击

2.3.2 扩大攻击

2.3.3 协议攻击

2.3.4 畸形包攻击

2.4 DDoS攻击防范策略

2.4.1 IP Traceback概述

2.4.2 DDoS检测和防御技术

2.5 本章小节

第三章 Bayes网络在网络入侵检测系统中的应用

3.1 入侵检测系统概述

3.2 入侵检测系统的分类及发展趋势

3.2.1 入侵检测系统分类

3.2.2 入侵检测系统的发展方向

3.3 基于Bayes网络的入侵检测系统

3.3.1 Bayes网络简介

3.3.2 Bayes网络在入侵检测系统中的应用

3.3.3 Bayes网络分类器的应用研究

3.4 本章小结

第4章轻量级的DDoS攻击检测方法

4.1 轻量级的DDoS攻击检测方法

4.1.1 研究背景

4.1.2 LDDM的提出

4.2 特征提取模块

4.3 DDoS攻击检测模块

4.3.1 合法IP地址数据库

4.3.2 攻击检测Bloom Filter

4.3.3 无参数CUSUM算法

4.4 本章小结

第5章一种抗DDoS的入侵检测系统

5.1 LDDM在抗DDoS的入侵检测系统中的应用

5.1.1 LDDM在抗DDoS的入侵检测系统中的应用

5.1.2 实验分析

5.2 基于C-F模型的Bayes检测方法

5.2.1 CBDM的提出

5.2.2 基于C-F模型的Bayes分类器

5.3 系统实验及结果分析

5.4 本章小结

第6章总结和展望

参考文献

致谢

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标签：攻击论文; 无参数算法论文; 模型论文; 入侵检测论文;

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