一種基于svm的應(yīng)用層ddos泛洪攻擊檢測與防御模型

1、分類號密級UUUUDDDDCCCC學(xué)號桂林電子科技大學(xué)碩碩碩碩士士士士學(xué)學(xué)學(xué)學(xué)位位位位論論論論文文文文題目目目目一種基于SVM的應(yīng)用層DDoS泛洪攻擊檢測與防御模型____（英文）（英文）AnApplicationLayerDDoSDetectiveDefensiveModelBasedonSVM研究生學(xué)號::::092031138研究生姓名::::雷向宇指導(dǎo)教師姓名、職務(wù)指導(dǎo)教師姓名、職務(wù)::::周萍教授申請學(xué)科門類::::工學(xué)碩士學(xué)

2、科、?？?、專業(yè)::::計算機(jī)應(yīng)用技術(shù)提交論文日期::::2012年4月論文答辯日期::::2012年6月2012年6月9日摘要I摘要隨著網(wǎng)絡(luò)用戶規(guī)模的迅速擴(kuò)大，分布式技術(shù)突破了傳輸帶寬的限制，為使用者提供了有效的資源共享平臺。然而開放的服務(wù)也為攻擊者提供了可乘之機(jī)。傳統(tǒng)的入侵檢測技術(shù)無法徹底過濾僵尸網(wǎng)絡(luò)發(fā)動的針對應(yīng)用層拒絕服務(wù)的攻擊。作為防火墻的彌補(bǔ)措施，入侵檢測系統(tǒng)必須有效地保證正常用戶的訪問權(quán)，并減少因停止服務(wù)而帶來的損失。對于安全

3、防御領(lǐng)域來說，入侵檢測技術(shù)必須具備精確性和及時性的特點(diǎn)。本文針對應(yīng)用層泛洪攻擊行為，以提高應(yīng)用層入侵檢測分類算法的精確度和泛化能力為研究目的。提出了基于SVM的應(yīng)用層入侵檢測算法，并對檢測方案進(jìn)行了仿真實驗。主要研究內(nèi)容包括以下四個方面：(1)介紹了基于不同層次的泛洪攻擊，并重點(diǎn)闡述了入侵檢測的技術(shù)特點(diǎn)。對國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及發(fā)展方向做了分析和總結(jié)。詳細(xì)介紹了入侵檢測技術(shù)的系統(tǒng)框架、技術(shù)理論、評價標(biāo)準(zhǔn)以及常見的分布式拒絕攻擊形式。(2)對基

4、于SVM的分類算法進(jìn)行了深入的研究。分析了將SVM理論應(yīng)用于入侵檢測的可行性。重點(diǎn)研究了不同核函數(shù)的過學(xué)習(xí)和欠學(xué)習(xí)現(xiàn)象，將不同核函數(shù)應(yīng)用于入侵檢測數(shù)據(jù)分類研究中。結(jié)合不同單核函數(shù)的特殊性質(zhì)，提出一種基于混合加權(quán)核函數(shù)的分類算法。實驗表明，該算法具有較高的分類精度。(3)在分類模型的優(yōu)化過程中，詳細(xì)闡述了交叉驗證的過程，重點(diǎn)研究了獲取最佳參數(shù)組合的尋優(yōu)算法，并將本文提出的粗細(xì)網(wǎng)格參數(shù)優(yōu)化算法與啟發(fā)式遺傳算法進(jìn)行對比。實驗表明，本算法具有良

5、好的收斂性和魯棒性，減少了交叉驗證和分類預(yù)測的時間。(4)在分析用戶瀏覽行為的基礎(chǔ)上，采用統(tǒng)計方法來記錄每個應(yīng)用層會話的異常程度，將攻擊歸為一種非正常的用戶瀏覽行為。對正常瀏覽行為與異常行為的信息進(jìn)行采集和處理，提取攻擊特征信息，構(gòu)造出學(xué)習(xí)能力強(qiáng)的應(yīng)用層異常檢測分類器。實驗結(jié)果表明，該檢測方案不僅能夠有效抵御已知的應(yīng)用層泛洪攻擊，而且能夠?qū)ξ粗粜袨檫M(jìn)行認(rèn)知和學(xué)習(xí)。關(guān)鍵詞關(guān)鍵詞：入侵檢測；應(yīng)用層泛洪攻擊；混合加權(quán)核函數(shù)；參數(shù)優(yōu)化算法；