基于流量矩陣的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測研究.pdf

1、入侵檢測技術(shù)是繼防火墻和數(shù)據(jù)加密等傳統(tǒng)防護(hù)措施之后的一種具有主動性的防護(hù)技術(shù),如何有效的檢測出網(wǎng)絡(luò)中存在的干擾網(wǎng)絡(luò)性能的異常事件并正確地判別出網(wǎng)絡(luò)異常的類型,以保證網(wǎng)絡(luò)的正常運(yùn)轉(zhuǎn),成為網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域重要的研究課題之一。
　　網(wǎng)絡(luò)異常具有突發(fā)性、不可預(yù)知性和復(fù)雜性等特點(diǎn),異常事件的發(fā)生通常會引起網(wǎng)絡(luò)流量特征屬性的改變,相應(yīng)地,任何網(wǎng)絡(luò)流量特征屬性的改變預(yù)示著若干個異常事件的發(fā)生。網(wǎng)絡(luò)流作為互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)作和管理的一種重要形式,包含有網(wǎng)絡(luò)通信

2、中源/目的IP地址、源/目的端口和服務(wù)協(xié)議等特征屬性的信息。流量矩陣作為網(wǎng)絡(luò)流的一種重要組織方式,通常具有近似周期的正常成分、異常成分和噪聲成分三種,對網(wǎng)絡(luò)流量各個成分進(jìn)行有效的分析處理成為入侵檢測系統(tǒng)對網(wǎng)絡(luò)異常進(jìn)行檢測和分類研究的關(guān)鍵。本文將網(wǎng)絡(luò)中源-目的節(jié)點(diǎn)對之間的網(wǎng)絡(luò)流量構(gòu)建成矩陣形式作為入侵檢測系統(tǒng)重要輸入。
　　建立一種良好的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測模型有助于更好的實(shí)現(xiàn)對網(wǎng)絡(luò)流量異常進(jìn)行分析處理,提高入侵檢測系統(tǒng)的檢測率,降低系統(tǒng)的

3、誤報(bào)率。在研究傳統(tǒng)入侵檢測方法和原理的基礎(chǔ)上,本文設(shè)計(jì)出一種基于網(wǎng)絡(luò)流量矩陣的入侵檢測模型,將網(wǎng)絡(luò)流量矩陣作為異常分析對象,包含流量數(shù)據(jù)收集、粗糙流量數(shù)據(jù)預(yù)處理、流量異常檢測、流量異常分類等多個功能模塊。為了實(shí)現(xiàn)對網(wǎng)絡(luò)異常更為準(zhǔn)確的預(yù)警與分類功能,本文提出將基于PGM-NMF的異常檢測算法和基于聚類分析的異常分類算法分別用在異常檢測模塊和異常分類功能模塊中。
　　在上述模型設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)上,本文給出了基于流量矩陣入侵檢測算法具體的設(shè)計(jì)

4、過程,通過信息熵算法對原始的網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,構(gòu)建基于信息熵的流量矩陣,并通過提出一種基于PGM-NMF的網(wǎng)絡(luò)流量異常檢測算法,實(shí)現(xiàn)對網(wǎng)絡(luò)流量正常子空間的構(gòu)建,在重構(gòu)誤差的基礎(chǔ)上,采用Q統(tǒng)計(jì)來判斷流量異常狀況。為了進(jìn)一步確定網(wǎng)絡(luò)異常的類型,提出了一種基于聚類分析的網(wǎng)絡(luò)異常分類算法,將網(wǎng)絡(luò)異常聚類分析結(jié)果與異常特征模式庫進(jìn)行匹配,達(dá)到準(zhǔn)確判斷出網(wǎng)絡(luò)異常類型的目的。最后,論文通過仿真實(shí)驗(yàn)對網(wǎng)絡(luò)異常檢測和分類性能進(jìn)行驗(yàn)證,相比于傳統(tǒng)入侵