基于Snort的高速网络入侵检测系统的设计与实现
这是一篇关于入侵检测系统,Snort,PFRING,入侵检测查询分析系统的论文, 主要内容为当今社会,网络在人们的生活中扮演着越来越重要的角色。网络给人们带来了便利,但是它的安全问题也凸显的越来越重要。在传统的网络安全解决方案中,防火墙等工具扮演着重要的角色。而防火墙不能抵御来自网络内部的攻击。在这种情况下,入侵检测系统出现了,它可以在防火墙的基础上为网络提供进一步的安全保障,成为网络安全领域的研究热点。在高速网络环境下,如何实现入侵检测的高速处理和分析能力对入侵检测来说是一个挑战。Snort作为一个典型的开源网络入侵检测系统目前在全世界已经得到广泛应用。基于此,本文选择了基于Snort的高速网络入侵检测系统作为研究方向。本文首先分析了本课题的理论基础入侵检测。入侵检测是用于检测网络和主机系统上的恶意行为的技术和方法。入侵者的特征,就像计算机病毒一样,可以被软件检测到。如果数据包中含有和入侵有关的特征或者和互联网协议有关的异常行为,就可以判断这是入侵行为。入侵检测系统根据特征或者规则就能够发现可疑行为,记录下来,并且生成警告通知用户。基于异常的入侵检测系统通常依靠协议头部的异常来判断入侵。在某些情况下,基于异常的入侵检测系统比基于特征的入侵检测系统的效果要好。入侵检测系统通常从网络捕获数据,应用规则或者检测其中的异常。本文提出了基于Snort的高速网络入侵检测系统的总体设计方案。为了适应高速网络环境,我们改造了Snort的数据包捕获模块,使用了PFRING技术来实现对数据包的高速捕获,通过开启多个Snort进程实现对数据包的高速处理。另外一个重要工作是设计和实现了入侵检测查询分析系统模块,它可以把警告数据方便的展示在用户面前,实现警告数据的可视化显示。它主要包括查询模块、绘图模块、统计模块和警报群组模块。在数据包捕获模块设计与实现的章节中首先分析了提高捕获包效率的相关技术,然后介绍了PFRING技术和接口函数,以及PFRING的内部工作流程。我们用PFRING技术实现对数据包的高速捕获。并且对PF RING+SNORT进行了安装配置和测试。在入侵检测查询分析系统模块设计与实现中对入侵检测查询分析系统进行了概要设计、详细设计和数据库设计。然后介绍了它的主要页面：首页设计、创建警报群组、搜索和生成图示等。接着介绍了入侵检测查询分析系统的安装配置。最后对系统进行了测试。目前该系统已经在山东大学的学校服务器上进行了部署,运行了一年多的时间,获得全部警告数80多万条,取得了较好的运行效果。
基于Snort的高速网络入侵检测系统的设计与实现
这是一篇关于入侵检测系统,Snort,PFRING,入侵检测查询分析系统的论文, 主要内容为当今社会,网络在人们的生活中扮演着越来越重要的角色。网络给人们带来了便利,但是它的安全问题也凸显的越来越重要。在传统的网络安全解决方案中,防火墙等工具扮演着重要的角色。而防火墙不能抵御来自网络内部的攻击。在这种情况下,入侵检测系统出现了,它可以在防火墙的基础上为网络提供进一步的安全保障,成为网络安全领域的研究热点。在高速网络环境下,如何实现入侵检测的高速处理和分析能力对入侵检测来说是一个挑战。Snort作为一个典型的开源网络入侵检测系统目前在全世界已经得到广泛应用。基于此,本文选择了基于Snort的高速网络入侵检测系统作为研究方向。本文首先分析了本课题的理论基础入侵检测。入侵检测是用于检测网络和主机系统上的恶意行为的技术和方法。入侵者的特征,就像计算机病毒一样,可以被软件检测到。如果数据包中含有和入侵有关的特征或者和互联网协议有关的异常行为,就可以判断这是入侵行为。入侵检测系统根据特征或者规则就能够发现可疑行为,记录下来,并且生成警告通知用户。基于异常的入侵检测系统通常依靠协议头部的异常来判断入侵。在某些情况下,基于异常的入侵检测系统比基于特征的入侵检测系统的效果要好。入侵检测系统通常从网络捕获数据,应用规则或者检测其中的异常。本文提出了基于Snort的高速网络入侵检测系统的总体设计方案。为了适应高速网络环境,我们改造了Snort的数据包捕获模块,使用了PFRING技术来实现对数据包的高速捕获,通过开启多个Snort进程实现对数据包的高速处理。另外一个重要工作是设计和实现了入侵检测查询分析系统模块,它可以把警告数据方便的展示在用户面前,实现警告数据的可视化显示。它主要包括查询模块、绘图模块、统计模块和警报群组模块。在数据包捕获模块设计与实现的章节中首先分析了提高捕获包效率的相关技术,然后介绍了PFRING技术和接口函数,以及PFRING的内部工作流程。我们用PFRING技术实现对数据包的高速捕获。并且对PF RING+SNORT进行了安装配置和测试。在入侵检测查询分析系统模块设计与实现中对入侵检测查询分析系统进行了概要设计、详细设计和数据库设计。然后介绍了它的主要页面：首页设计、创建警报群组、搜索和生成图示等。接着介绍了入侵检测查询分析系统的安装配置。最后对系统进行了测试。目前该系统已经在山东大学的学校服务器上进行了部署,运行了一年多的时间,获得全部警告数80多万条,取得了较好的运行效果。
基于Snort的高速网络入侵检测系统的设计与实现
这是一篇关于入侵检测系统,Snort,PFRING,入侵检测查询分析系统的论文, 主要内容为当今社会,网络在人们的生活中扮演着越来越重要的角色。网络给人们带来了便利,但是它的安全问题也凸显的越来越重要。在传统的网络安全解决方案中,防火墙等工具扮演着重要的角色。而防火墙不能抵御来自网络内部的攻击。在这种情况下,入侵检测系统出现了,它可以在防火墙的基础上为网络提供进一步的安全保障,成为网络安全领域的研究热点。在高速网络环境下,如何实现入侵检测的高速处理和分析能力对入侵检测来说是一个挑战。Snort作为一个典型的开源网络入侵检测系统目前在全世界已经得到广泛应用。基于此,本文选择了基于Snort的高速网络入侵检测系统作为研究方向。本文首先分析了本课题的理论基础入侵检测。入侵检测是用于检测网络和主机系统上的恶意行为的技术和方法。入侵者的特征,就像计算机病毒一样,可以被软件检测到。如果数据包中含有和入侵有关的特征或者和互联网协议有关的异常行为,就可以判断这是入侵行为。入侵检测系统根据特征或者规则就能够发现可疑行为,记录下来,并且生成警告通知用户。基于异常的入侵检测系统通常依靠协议头部的异常来判断入侵。在某些情况下,基于异常的入侵检测系统比基于特征的入侵检测系统的效果要好。入侵检测系统通常从网络捕获数据,应用规则或者检测其中的异常。本文提出了基于Snort的高速网络入侵检测系统的总体设计方案。为了适应高速网络环境,我们改造了Snort的数据包捕获模块,使用了PFRING技术来实现对数据包的高速捕获,通过开启多个Snort进程实现对数据包的高速处理。另外一个重要工作是设计和实现了入侵检测查询分析系统模块,它可以把警告数据方便的展示在用户面前,实现警告数据的可视化显示。它主要包括查询模块、绘图模块、统计模块和警报群组模块。在数据包捕获模块设计与实现的章节中首先分析了提高捕获包效率的相关技术,然后介绍了PFRING技术和接口函数,以及PFRING的内部工作流程。我们用PFRING技术实现对数据包的高速捕获。并且对PF RING+SNORT进行了安装配置和测试。在入侵检测查询分析系统模块设计与实现中对入侵检测查询分析系统进行了概要设计、详细设计和数据库设计。然后介绍了它的主要页面：首页设计、创建警报群组、搜索和生成图示等。接着介绍了入侵检测查询分析系统的安装配置。最后对系统进行了测试。目前该系统已经在山东大学的学校服务器上进行了部署,运行了一年多的时间,获得全部警告数80多万条,取得了较好的运行效果。
基于时钟偏斜的车载入侵检测系统设计与实现
这是一篇关于智能联网汽车,控制器局域网,电子控制单元,时钟偏斜,入侵检测系统的论文, 主要内容为智能联网汽车(Intelligent and Connected Vehicle,ICV)作为一种新型的产业,融合了汽车、通信、大数据、人工智能等多项技术,得到了全球各政府、企业的广泛关注。近几年5G技术和深度学习的发展,更是促进了 ICV的信息化与智能化程度,ICV自动驾驶等级不断提高。虽然ICV可以更好地辅助驾驶员,改善驾驶员的驾驶体验,但存在巨大的网络安全问题,且易受攻击。这是因为提供更好的服务通常需要与云、客户端进行交互,而不得不对外开放大量的端口。这导致原本封闭的车载网络与互联网直接或间接相连,扩大了 ICV的攻击面,攻击者有了更多的攻击方式。同时,由于ICV内部系统、协议漏洞,导致ICV的车载网络不再安全,尤其是控制器域网(Controller Area Network,CAN)。本文设计了一种新的基于指纹的车载入侵检测系统(Intrusion Detection System,IDS)用于保护CAN,名为ClockIDS。它根据每个电子控制单元(Electronic Control Unit,ECU)独特的时钟偏斜为每个ECU建立唯一的指纹,从而建立了一个包含CAN总线上所有ECU的指纹库。在此基础上,ClockIDS利用经验规则和动态时间规整算法实现入侵检测和攻击源识别功能。ClockIDS既不占用CAN总线的带宽,也不需要修改CAN协议。它可作为一个监视单元,直接从ICV开放的物理端口访问CAN总线,简单方便地部署在ICV上;同时,它也可以通过系统远程升级部署在中央网关。在两辆真实车辆上的实验表明,ClockIDS能够在不受消息周期大小影响的情况下建立ECU的唯一指纹。这意味着无论攻击者发送何种周期的攻击报文,ClockIDS均能够从报文中提取正确的指纹。此外,它能够检测多种类型的攻击,不仅包括常见的欺骗攻击和bus-off攻击,而且对更为先进的伪装攻击同样有很好的检测效果。这几乎包含了目前所有的针对CAN总线的攻击,并且检测准确率达到98.63%。不仅如此,该系统能够识别攻击源,平均识别准确率为96.77%。这对汽车整体防御系统是关键性的一步,这有利于攻击发生后,及时对攻击进行隔离或减缓攻击速度。最后,本文还对系统的实时性进行了测试。结果显示,ClockIDS每次检测的平均时间成本仅为1.99 ms,具有较高的实时性。因此,它可以快速通知系统或驾驶员采取措施应对攻击,并记录入侵数据,以备后续检修。
针对APT攻击恶意流量的混合式检测防御平台的设计与实现
这是一篇关于网络安全,入侵检测系统,高级持续性威胁,网络杀伤链的论文, 主要内容为在互联网技术发展迅速并且在世界范围内快速普及的今天,其已经推动人类社会快速发展的重要动力。然而,高级持续性威胁(Advanced Persistent Threat,APT)这一新型攻击手段正在不断破坏着网络空间,已经成为企业组织网络安全的严重威胁,并且以其为主要手段的网络空间破坏活动在未来会更加频繁。目前对APT攻击的检测防御存在两大难点,一是对检测方法的特征覆盖度要求高,二是报警数据的挖掘分析难度大。为了实现对APT攻击的有效检测与防御,上述两个难点亟须解决。针对APT攻击检测与防御的两大难点,本文调研了混合式入侵检测系统和网络攻击建模的相关工作,并设计实现了一套针对APT攻击恶意流量的检测防御平台。检测防御平台提出了一种混合式检测方案来检测多种类型的APT攻击,方案采用了基于签名、基于行为和基于神经网络的检测技术,结合了传统检测技术的准确性和神经网络检测技术的通用性;此外,检测防御平台采用知识图谱来存储多源异构的安全信息,并结合网络杀伤链模型对威胁信息进行建模,实现了安全信息的快速检索和高效分析,能够推导出潜在的网络威胁,便于安全管理人员做出防御决策。上述两方面的工作使得检测防御平台在检测出APT攻击步骤的同时,能够推理出APT攻击的完整攻击链,从整体上检测防御APT攻击。为了测试检测防御平台的检测性能和检测功能,本文设计了检测性能实验、检测功能实验和真实场景攻防实验,实验结果表明本文提出的检测防御平台在流量回放环境下能够检测出APT攻击的典型步骤,准确率达98%以上;并且能够完整检测真实场景中的APT攻击链,同时预警潜在攻击。平台已部署在国家电网下属某企业的生产环境中进行过应用示范展示,对未来的APT攻击的检测防御具有参考意义。
基于虚拟蜜罐的入侵检测可视化系统
这是一篇关于入侵检测系统,蜜罐技术,数据挖掘,聚类算法,关联规则算法的论文, 主要内容为伴随着社会与技术的不断发展,计算机和网络已经融入到了社会的各个方面。随着网络的规模、共享性和开放性的不断扩大,网络安全相关的问题也日益严重。虚拟蜜罐是一种部署在虚拟机或者物理主机上,通过主动引诱攻击者对其进行攻击,借此记录攻击行为相关信息的技术。入侵检测技术是一种通过规则库对网络数据进行检测的技术,只能被动的对已知攻击进行检测。主动捕获流量的蜜罐技术,能够弥补入侵检测系统不能检测未知攻击行为的缺陷。入侵检测系统可视化是结合入侵检测技术和可视化技术的一种新兴的网络安全数据分析技术。具有可视界面、易发现网络异常和攻击、提高用户感知能力等优点。本文首先针对入侵检测技术、蜜罐技术、可视化技术的发展现状以及其他专家学者已经完成系统的优缺点进行了分析,并以此为基础设计了一套基于虚拟蜜罐的入侵检测可视化系统。使用Honeyd构建虚拟蜜罐部分,实现了系统的数据捕获功能。基于Snort构建异常检测模块,实现了系统基础的检测功能。根据网络安全和网络流量的特点,使用K-means算法对网络流量进行聚类,而后使用Apriori算法针对聚类后的部分流量进行规则挖掘,将结果转化为符合Snort语法的规则并存入系统的规则库中,实现了规则的动态更新。最后,采用HTML5+CSS+jQuery搭建前端页面,实现系统的功能界面和可视化效果,并且使用SSM框架构建系统后台,实现了对网络流量的统计、算法分析和其他的后续处理,使用户与系统可以进行交互。
电子商务中基于行为模型的入侵检测系统研究
这是一篇关于入侵检测系统,行为模型,Spring-framework,Hibernate的论文, 主要内容为随着互联网技术的发展,电子商务安全成了信息安全领域新的研究热点。电子商务是互联网应用发展的必然趋势,也是商业金融贸易中越来越重要的经营模式。信息安全是保证电子商务健康有序发展的关键因素。 将入侵检测系统引用到电子商务中是较为有效的解决方案,本课题就是研究入侵检测系统的一种算法——行为模型。行为模型算法与其他的算法(如:数据挖掘、专家系统)相比,其算法比较简单,更加容易实现。 本文在绪论部分着重分析了电子商务的安全现状,随后介绍了目前国内外在信息安全方面的研究进展。第2章开始进入了课题的研究内容。该章在分析一般入侵检测系统组成的基础上引出基于行为模型算法的入侵检测系统框架。第3、4、5、6章详细的介绍了行为模型入侵检测系统的四大组件:Web代理、分析引擎、数据库、响应模块。通过这些组件的介绍,可以对入侵检测系统组成和行为模型算法原理有一个更全面、深入的了解。第7章介绍了相关的两个技术:Spring-framework和Hibernate。最后在第8章对该系统做了相关的性能和入侵测试,主要有目录遍历攻击、SQL注射攻击、隐藏域攻击。实验表明,基于行为模型算法的入侵检测系统对现有的攻击可以起到很好的防御作用,对于未出现的攻击行为在出现后通过学习模式也有很好的抵御功能。 对比现有的入侵检测系统,基于行为模型算法的入侵检测系统有其自身的优点,它可以弥补现有入侵检测技术的缺陷,它得出的结果更加准确和有效,从而使用户能够采取更加及时和准确的响应。此外,该系统还具有良好的跨平台性。 总之,基于行为模型算法的入侵检测系统是电子商务的合理补充,它确保了客户交流和网上交易的安全性、合法性。不过,入侵检测技术作为一种发展中的技术,还有待进一步的研究和完善。
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