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AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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文献类型

2 篇 学位论文

馆藏范围

2 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

学科分类号

2 篇 工学
- 2 篇 网络空间安全

主题

2 篇 误用检测技术
1 篇 bmh算法
1 篇 入侵检测
1 篇 入侵检测系统
1 篇 模式匹配
1 篇 字符串匹配算法
1 篇 免疫原理
1 篇 rf算法

机构

1 篇 东南大学
1 篇 中南民族大学

作者

1 篇 王强
1 篇 吕秀华

语言

2 篇 中文

检索条件"主题词=误用检测技术"

共 2 条记录，以下是1-10 订阅

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详细简洁

排序：

入侵检测系统中误用检测技术的研究

入侵检测系统中误用检测技术的研究

引用

作者：王强中南民族大学

学位级别：硕士

由于网络规模的不断扩大和新的入侵手段的不断涌现，目前企业级网络应用已经发展到现在的大规模、分布式、GB流量的网络环境，基于模式匹配的入侵检测技术和单一的入侵检测体系结构已经不能适应现代入侵检测需要。协议分析技术是基于网... 详细信息

由于网络规模的不断扩大和新的入侵手段的不断涌现，目前企业级网络应用已经发展到现在的大规模、分布式、GB流量的网络环境，基于模式匹配的入侵检测技术和单一的入侵检测体系结构已经不能适应现代入侵检测需要。协议分析技术是基于网络协议的高度规则性，它是继模式匹配之后的第三代入侵检测技术。面对分布式的网络环境，当然需要分布式的体系结构的入侵检测系统来应对，这样才能一方面检测出分布式网络环境下的入侵行为，同时更容易检测出分布式攻击。\n 字符串匹配算法是入侵检测系统中最常用的检测算法之一。由于目前算法多种多样，并且其所适用的环境各不相同，而且没有一种算法在所有环境下都能够取得非常好的性能。所以本文以此为切入点，在简要介绍的入侵检测系统的发展过程后，研究了目前非常流行的10种字符串匹配算法(BF算法、KMP算法、BM算法、Turbo-BM算法、Tuned-BM算法、BMH算法、RF算法、TRF算法、KR算法以及QS算法)，并且分别在不同text类型、pattern长度以及alphabet类型下测试这些算法。然后通过实验对比分析了这10种算法在不同情况下的性能，从而给出了一种能够按照被匹配字符串类型以及匹配字符串的长度进行动态选择字符串匹配算法的新方法，并且通过实验证明了该动态选择算法在运行时间上比其它单一算法有着较好的性能。\n 协议分析技术通过对比网络信息与协议的差异性来检测入侵行为，它有着比模式匹配技术更好的性能。本文中将字符串匹配算法的动态选择算法和协议分析技术结合起来，研究并实现了误用检测算法。由于本文涉及的系统采用分布式体系结构，所以误用检测算法涉及到基于主机的和基于网络的两种不同的类型，在本文中都有详细分析，并且给出了算法的形式语言描述。由于基于网络的子系统的特殊性，其核心检测算法仅仅采用单一的基于协议分析技术和字符串匹配算法的动态选择算法的误用检测算法。而基于主机的子系统所采用的核心算法则是基于误用检测算法、异常检测算法和数据完整性检测算法的算法融合技术。\n 由于本文中涉及到的基于网络的子系统所采用的核心检测算法为单一的误用检测算法，所以无法检测到针对字符串匹配的伪装攻击。针对这种情况，本文提出了一种基于网络分析器和基于主机分析器之间的反馈式学习功能。该功能通过基于主机的分析器和基于网络的分析器的通信功能，首先由网络分析器收集可疑信息，然后发送给该信息对应的主机所在的感应单元。当该信息通过基于主机的分析器分析确定后，再由基于主机的感应器将分析结果返回至基于网络的感应单元。这样基于网络的子系统可以通过返回的分析结果来决定可疑信息是否为攻击，从而达到学习的目的。\n 综合了上述3方面的内容，本文最终实现了适用于分布式体系结构的误用检测算法。

关键词：入侵检测系统误用检测技术模式匹配字符串匹配算法 BMH算法 RF算法

来源：评论

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基于免疫原理的入侵检测系统研究

基于免疫原理的入侵检测系统研究

引用

作者：吕秀华东南大学

学位级别：硕士

本文在当前国内外研究成果的基础上，借助当前免疫学的研究状况，对基于免疫原理的入侵检测技术及snort入侵检测系统进行了探讨和研究，利用snort系统作为误用检测系统，把人工免疫的算法应用到异常检测，用于检测未知攻击，设计了混合... 详细信息

本文在当前国内外研究成果的基础上，借助当前免疫学的研究状况，对基于免疫原理的入侵检测技术及snort入侵检测系统进行了探讨和研究，利用snort系统作为误用检测系统，把人工免疫的算法应用到异常检测，用于检测未知攻击，设计了混合模式入侵检测系统模型。\n Snort基于误用检测技术，其检测能力受到规则数据库中规则的限制，无法检测到未知类型的入侵行为，而基于免疫的异常检测技术的优点是能够检测到未知类型的入侵行为。\n 本文提出的入侵模型设计基本思路：一般情况下，网络中绝大部分数据包都是正常的，可以在Snort检测引擎之前加入异常检测引擎来过滤掉大部分正常数据包。减少Snort检测引擎的负担，提高其检测效率；由于Snort支持插件方式，因此将异常检测引擎编写成插件，通过Snort提供的插件接口，使用时动态加载，可方便地实现在Snort中添加异常检测的功能。对于那些不符合网络正常行为模型的数据包，可将其视为异常数据包，先送至误用检测引擎作进一步的检测。经过误用检测引擎未发现入侵行为的数据包很可能是新的入侵行为的数据包，对这些数据包再通过免疫的异常检测模块可以判断是否存在新的入侵行为模式，然后将这些入侵行为模式转换为Snort入侵检测规则并添加到规则库中，这样误用检测引擎就可以检测到新的入侵行为。\n 该模型采用snort误用检测系统作为第一次检测，为防止检测遗漏，再进行免疫原理的二次检测。基于免疫原理的异常检测分为3个子模块，成熟检测器生成模块，检测模块，记忆检测器生成模块。本论文设计模型的成熟检测器生成算法是建立在经过snort系统检测的少量数据包的基础上，用己存在的数据模式生成成熟检测器，生成时间短，效率较高。用测试数据对本文设计的算法进行测试，并对测试结果进行了分析。采用单位的数据源对模型进行测试，结果表明模型是有效的。

关键词：入侵检测免疫原理误用检测技术

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