基于多層序列的攻擊特征自動(dòng)提取方法研究.pdf

1、隨著網(wǎng)絡(luò)攻擊日益增多，如何確保網(wǎng)絡(luò)正常、安全、平穩(wěn)地運(yùn)行，已經(jīng)成為信息時(shí)代所需面臨的重大挑戰(zhàn)?；诠籼卣鲙?kù)的入侵檢測(cè)系統(tǒng)效率很高，但特征庫(kù)的建立依靠安全專(zhuān)家事后分析提取的方法難以應(yīng)對(duì)現(xiàn)有復(fù)雜高速網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，攻擊特征自動(dòng)提取無(wú)需人工干預(yù)，從而能快速準(zhǔn)確地為入侵檢測(cè)系統(tǒng)提取出特征。
　　本文針對(duì)現(xiàn)有的攻擊特征自動(dòng)提取方法提出一種通用框架和評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)比分析各類(lèi)方法的原理和特點(diǎn)，總結(jié)特征提取所面臨的問(wèn)題并預(yù)測(cè)未來(lái)趨勢(shì)。序列比對(duì)應(yīng)用于攻擊

2、特征自動(dòng)提出會(huì)產(chǎn)生碎片問(wèn)題、馬賽克效應(yīng)和陰影效應(yīng)，為解決這些問(wèn)題，提出一種INLA(ImprovedNLA)算法，引入鼓勵(lì)連續(xù)匹配函數(shù)，通過(guò)對(duì)連續(xù)字符匹配增加得分使比對(duì)結(jié)果存在更多連續(xù)的具有語(yǔ)義信息的子序列串，同時(shí)為了消除連續(xù)空位對(duì)相似度得分的影響，對(duì)連續(xù)空位使用線(xiàn)性罰分，為了消除馬賽克效應(yīng)，使用動(dòng)態(tài)罰分，如果發(fā)現(xiàn)比對(duì)處于保守區(qū)域加大罰分力度，使比對(duì)更快的走出保守區(qū)域。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，運(yùn)用INLA算法提取出的字符特征擁有更少的碎片和更多的

3、匹配字符，連續(xù)匹配的子序列串?dāng)?shù)目也是最多的。針對(duì)現(xiàn)有攻擊特征自動(dòng)提取方法抗噪能力弱和準(zhǔn)確性不高的問(wèn)題，提出一種利用多層剪枝策略進(jìn)行攻擊特征自動(dòng)提取的HPS(Hierarchically Pruning Strategy)方法。采用多層次架構(gòu)使得各層間的序列比對(duì)相對(duì)獨(dú)立，在同一時(shí)間可進(jìn)行不同層次的多個(gè)雙序列比對(duì)，從而提高計(jì)算效率。通過(guò)剪枝判據(jù)和置信區(qū)間辨別出噪聲序列并保留，再與其他序列比對(duì)完成后生成的序列進(jìn)行比對(duì)，進(jìn)而判斷剪枝，得到最終的