基于免疫和Mobile-Agent的IDS检测器模型

摘要

随着计算机网络技术的不断发展和规模的不断扩大，Internet为我们的工作和学习带来了极大的便利，但同时也存在被恶意入侵的风险。随着网络入侵的多样化和智能化，有效地保护系统和网络资源的安全就被放在一个非常重要的地位。 入侵检测系统(IDS：Intrusion Detection System)是网络安全体系的重要组成部分。现在存在许多入侵检测系统，但是它们都存在一个共同的问题：难于识别未知的入侵。解决这一问题的根本途径是提高IDS的智能性，人工免疫系统(AIS：Artificial Immune System)模拟生物免疫系统鲁棒性、自适应性、耐受性、分布性、多样性和自组织性等优点，具有较好的智能性，能很好的解决入侵检测系统准确率低，误报漏报率高的缺点，同时对未知入侵行为也有较好的检测能力，已经逐渐成为研究的热点。 近年来无论从规模还是方法上入侵技术都发生了很大变化：入侵或攻击的综合化与复杂化、入侵主体对象的间接化、入侵或规模的扩大、入侵或攻击技术的分布化、攻击对象的转移。一些分布式的入侵检测系统只是在数据采集上实现了分布式，而数据的分析、入侵的发现还是由单个程序来完成。这样的结构有如下缺点：单点失效、可扩展性差、系统缺乏灵活性和可配置性、缺乏可适应性、系统比较脆弱。入侵检测技术将朝着智能化入侵检测、分布式入侵检测、全面的安全防御方案发展。目前国际及国内在计算机免疫和Mobile—Agent技术相结合的研究刚刚起步，还不成熟。 针对上述问题，本文做了以下工作： 1．基于计算机免疫学的原理，结合移动代理技术提出一个网络化、分布式、智能化的入侵检测系统模型并对它的各个模块进行了详细讨论。 2．对免疫克隆选择算法进行了改进并将其应用于入侵检测系统，提出了一种对实际网络数据包进行检测的检测器模型。该算法使系统能识别正常数据和异常数据，能够更加有效的检测实际的网络入侵行为。 3．对检测器模型的检测率和误检率这两个主要性能进行了实验分析。获得了较好的结果，明显地提高了系统的检测率和降低了系统的误检率。

目录

文摘

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第一章绪论

第二章入侵检测概述

2.1入侵检测系统概述

2.2入侵检测系统的检测原理及分类

2.3入侵检测系统目前存在的问题

2.4入侵检测的发展方向

第三章人工免疫系统概述

3.1基本概念及免疫机理

3.2免疫算法

3.2.1否定选择算法

3.2.2克隆选择算法

3.2.3动态克隆选择算法(DynamiCS)

3.2.4基于网络的免疫算法

3.3生物免疫系统和基于免疫机理的人工免疫系统的比较

3.3.1基本概念的比较

3.3.2基本流程的比较

第四章 基于免疫原理的入侵检测系统的设计

4.1免疫机理在入侵检测系统中的应用

4.2自然免疫系统和入侵检测系统

4.3基于免疫机理的入侵检测系统的设计

4.3.1系统的检测性能

4.3.2系统的动态防护性

4.3.3系统的健壮性

4.4自然免疫系统与基于免疫机理的入侵检测系统的对比

第五章基于免疫原理和移动代理的IDS检测器模型

5.1基于计算机免疫理论和移动代理的入侵检测系统的理论基础

5.1.1计算机免疫技术

5.1.2移动代理(Mobile-Agent)技术

5.1.3免疫系统和MA的共同特征

5.2基于免疫学原理和移动代理(MA)的IDS框架

5.2.1设计系统的最终目的

5.2.2系统的结构与功能分析

5.3免疫算法原理

5.3.1检测器的构造

5.3.2亲和力的计算

5.4数据实验

5.4.1测试目的及数据集的选取

5.4.2实验仿真

第六章结束语

致谢

参考文献

攻硕期间取得的研究成果