基于移动agent技术的入侵检测系统的设计与实现

摘要

入侵检测技术是目前网络安全领域的一个研究热点,虽然目前入侵检测技术已经有了长足的进步,开发出了许多针对不同需要的产品,但传统的入侵检测系统仍然存在一些缺陷,例如在分布性,智能性,灵活性,效率方面都存在不尽如人意的地方.随着计算机智能化和网络化进程的发展,Agent技术迅速崛起并且得到了广泛应用,移动Agent技术是为解决复杂、动态、分布式智能应用而提出的一种全新的计算手段,本论文提出并深入研究了一个基于移动智能体技术的入侵检测系统的体系结构.该体系结构将移动智能体技术应用于入侵检测,解决了传统的集中式入侵检测系统的缺陷,将任务处理和数据分布到网络各个结点上,自动适应复杂多变的网络环境,能通过自我学习、自我进化提高系统的入侵检测能力,能充分利用网络资源协同完成入侵检测任务.该体系结构是一种混合形结构:一方面,该结构同时利用基于主机和基于网络的数据源,使得IDS能收集到更加全面的信息;另一方面,该结构同时使用了异常检测技术和误用检测技术,既能检测已知的攻击模式,又能发现新的攻击模式.在系统的具体实现中,本文对异常检测技术做了深入的研究,并且把他应用到了相应的检测模块.本文首先详细介绍了入侵检测技术和移动agent技术,然后对本系统做了需求分析,确定了系统的性能要求以及本系统的开发环境和应用环境,并且对系统的测试做了简要的介绍.本文详细论述了所提出的入侵检测系统体系结构的主要特点及其采用的主要技术,并依据此结构设计了一个入侵检测原型系统.论文详细论述了整个原型系统的各功能模块.本文还重点介绍了两种异常检测的方法,一种是针对主机数据源提出的基于隐马尔可夫模型的异常检测,一种是针对网络数据源提出的基于服务特征的异常检测,这两种异常检测方法的使用有效地提高了整个系统的检测能力,极大地增强了系统的自适应能力,在不需要任何攻击领域知识的情况下,能够很好地检测出未知的攻击.

目录

文摘

英文文摘

独创性声明及关于论文使用授权的说明

第一章 引言

1.1网络信息安全概述

1.2计算机网络系统安全问题

1.3解决网络安全问题的一些技术和方法

1.4入侵检测技术发展方向

1.5本文主要内容及其特点

1.5.1基于移动agent技术的入侵检测系统

1.5.2采用了基于隐马尔可夫模型的异常检测方法

1.5.3采用了基于服务特征的异常检测方法

1.6本课题的理论意义和在国民经济中的实用价值

第二章 入侵检测技术

2.1前言

2.2入侵检测技术详细介绍

2.2.1入侵检测的原理和基本结构

2.2.2入侵检测的分类方法学

2.2.3入侵检测的分析技术

2.2.4入侵检测的工作方式

2.3入侵检测系统目前存在的问题

2.4入侵检测技术未来的发展

2.5攻击技术分析

2.5.1入侵系统类攻击

2.5.2缓冲区溢出攻击

2.5.3欺骗类攻击

2.5.4拒绝服务攻击

2.5.5对防火墙的攻击

2.5.6利用病毒攻击

2.5.7木马程序攻击

2.5.8后门攻击

2.5.9信息战

第三章 移动agent技术

3.1智能体技术概述

3.1.1智能体的定义

3.1.2智能体的属性

3.1.3面向智能体(Agent-Oriented)的程序设计方法

3.1.4智能体技术的应用和发展

3.2智能体的结构

3.2.1智能体的理论模型

3.2.2智能体结构

3.2.3智能体的通信

3.2.4智能体的协作

3.2.5智能体的学习

3.3软件Agent

3.4移动Agent

3.4.1移动agent技术的提出

3.4.2移动agent系统的体系结构

3.4.3移动agent的基本特征

3.5基于移动Agent的分布计算模型

第四章 系统需求分析

4.1系统需求

4.1.1入侵检测系统的性能要求

4.1.2标准化要求

4.2系统开发和应用环境

4.2.1操作系统

4.2.2数据库平台-MySQL

4.3系统的测试方法

第五章 基于移动智能体的分布式入侵检测系统

5.1分布式体系结构研究

5.1.1对分布式入侵检测系统的要求

5.1.2结构分析

5.1.3基于智能体的体系结构特点

5.2基于智能体的分布式入侵检测系统体系结构

5.2.1 IDS的部署

5.2.2体系结构设计

5.2.3系统组件

5.2.4对层次式入侵检测系统的改进

5.3本系统与两个典型IDS系统的比较

5.3.1与AAFID比较

5.3.2与无控制中心的系统模型比较

第六章 基于隐马尔可夫模型的异常检测

6.1 HMM概述

6.2算法实现

6.2.1建立模型

6.2.2训练模型

6.2.3检测

6.3特点分析

6.4实验设计及结果

6.5结论

第七章 基于服务特征的异常检测

7.1 分析

7.2设计

7.2.1请求类型

7.2.2请求长度

7.2.3载荷分布

7.2.4异常度

7.3实验结果

7.4结论

第八章 结束语

参考文献

致谢

个人简历