基于免疫原理的入侵檢測(cè)研究.pdf

1、隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)安全問題顯得越來越重要。入侵檢測(cè)系統(tǒng)由于具有主動(dòng)防御能力，已經(jīng)成為信息安全整體架構(gòu)必不可少的一道防線。當(dāng)前的入侵檢測(cè)系統(tǒng)在檢測(cè)性能、自適應(yīng)性、靈活性等方面都遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的需要。因此，研究新的入侵檢測(cè)技術(shù)及其檢測(cè)方法是十分必要的。 本文對(duì)免疫原理的入侵檢測(cè)系統(tǒng)做了較為深入的研究，尤其在免疫檢測(cè)子的結(jié)構(gòu)和檢測(cè)方面取得了一定的成果，提出并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)免疫入侵檢測(cè)系統(tǒng)Immune-Snort。

2、 在本文中，我們首先研究了人體免疫系統(tǒng)中適應(yīng)性免疫系統(tǒng)的免疫過程、克隆選擇算法以及從中抽象出來的多樣性機(jī)制和記憶機(jī)制，并對(duì)當(dāng)前國(guó)內(nèi)外提出的免疫檢測(cè)模型進(jìn)行了深入的研究，分析了它們各自的優(yōu)缺點(diǎn)，并提出了一種新的檢測(cè)子結(jié)構(gòu)，能全面反映攻擊的數(shù)據(jù)特征，大大提高了系統(tǒng)的檢測(cè)性能。 針對(duì)現(xiàn)有免疫檢測(cè)子結(jié)構(gòu)采用單一數(shù)據(jù)包建立特征集，造成檢測(cè)系統(tǒng)大量漏報(bào)、誤報(bào)，影響系統(tǒng)檢測(cè)性能的缺點(diǎn)，我們提出使用漏洞類型與數(shù)據(jù)特征集相關(guān)聯(lián)構(gòu)建檢測(cè)子的

3、方法。采用以漏洞類型為基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)特征檢測(cè)子結(jié)構(gòu)的方法，能夠很好地解決單一數(shù)據(jù)包隨機(jī)性強(qiáng)、范圍廣、變化快的問題，增強(qiáng)檢測(cè)的針對(duì)性，增加判斷的準(zhǔn)確率。所提出的方法中，選取三種漏洞分類模型從不同層面對(duì)漏洞進(jìn)行分析，并采用樹形編碼方式進(jìn)行基因編碼并按序編排，組成2byte的基因編碼，通過整體比較檢測(cè)子中的基因編碼進(jìn)行檢測(cè)。這種檢測(cè)方法能完整地表現(xiàn)該類攻擊的原理、位置以及威脅程度，不僅能提高檢測(cè)的準(zhǔn)確率，還有利于管理員進(jìn)行綜合的判斷和分析。

4、 針對(duì)現(xiàn)有入侵檢測(cè)系統(tǒng)檢測(cè)新型攻擊能力較差的缺點(diǎn)，借鑒免疫原理中的多樣性機(jī)制和記憶機(jī)制，我們提出建立漏洞分類對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)包記憶特征集和抗體特征集的方法。在抗體特征集的設(shè)計(jì)中，使用了一種改進(jìn)的CLOPE聚類算法找出漏洞抗體集內(nèi)部屬性值的最優(yōu)分類，并結(jié)合漏洞分類模型中的漏洞類別，得到所需的基因重組變量和重組方案，完善抗體集，以檢測(cè)未知攻擊。設(shè)計(jì)的Immune-Snort系統(tǒng)，與Snort系統(tǒng)進(jìn)行性能比較，實(shí)驗(yàn)證明，該系統(tǒng)檢測(cè)效率高，誤報(bào)率低