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文檔簡介

1、隨著計算機網絡的大規(guī)模發(fā)展,網絡安全越來越受到人們的重視,而網絡安全審計則是網絡安全技術研究的主要內容之一。本文通過對一系列模型的研究,試圖解決網絡安全審計中的兩個主要問題:安全事件的準確、及時發(fā)現及確認;多代理模式的高效、協(xié)調組織。 論文的主要創(chuàng)新點包括: 1、提出全方位、分布式、多層次、智能化的安全強審計模型框架。通過全方位的信息收集(主機、網絡),分布式的系統(tǒng)部署,多層次的信息處理,該模型框架能最終實現智能化的安全

2、事件發(fā)現及確認。并且針對分布式的系統(tǒng)運行特點提出了基于XML的標準化警告信息描述方案,在保持警告信息具有良好可視化的同時,可以靈活地與各種安全審計軟件實現對接。 2、提出了基于圖論的審計域規(guī)劃模型。該模型建立在對網絡拓撲的數學抽象之上,使用圖論中割點、塊圖等概念,通過計算可得到安全審計域的規(guī)劃分布及關鍵節(jié)點的分布情況,從而解決了安全強審計模型框架中審計節(jié)點的動態(tài)部署問題,還可以對模型框架的運行狀態(tài)起到一定的監(jiān)控作用。 3

3、、提出了基于機器學習的系統(tǒng)調用序列審計模型。該模型建立在Holland分類器框架之上,通過對其規(guī)則演化算法的改進,實現了系統(tǒng)調用序列審計過程的審計規(guī)則自主學習。并且在審計規(guī)則自主學習的基礎上,實現了對未知類型攻擊自動識別的目的。 4、提出了基于模糊邏輯的安全狀態(tài)評估模型。由于模糊邏輯的優(yōu)點:強魯棒性、類似自然語言的邏輯定義等。模型使用模糊邏輯建立了警報數據間的因果關系,分析了警告數據間的相關性問題。模型在分析的基礎上使用模糊理論

4、對系統(tǒng)的安全狀態(tài)進行評價。 5、研究了基于對抗性分析的安全強審計協(xié)同機制及網絡對抗中的代理群落協(xié)同行為。提出了基于對抗性分析的安全強審計協(xié)同機制,該機制的研究目的在于解決在網絡對抗背景下代理間高效協(xié)調工作的問題。通過軟件多代理模式與生物學中生物群落的對比分析,提出了網絡對抗中的代理群落協(xié)同行為研究,嘗試使用生物群落的研究方法對軟件多代理模式進行了研究,希望可以發(fā)現一種新的軟件多代理模式研究方法。 以上成果已分別應用于“黑

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