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基于高频统计的异常检测方法的设计与实现
中文名称: 基于高频统计的异常检测方法的设计与实现
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论文编号: 3406078收藏本论文】【我的收藏】【我要投稿
英文名称: Designs and Implementation of Abnormal Intrusion Detection Based on the High Frequency Statistics
学位类型: 硕士毕业论文
作者: 涉及隐私,隐去***  作者本人请参看权力声明>>
导师: 涉及隐私,隐去***
毕业学校: 涉及隐私,隐去***
专业: 软件工程
毕业年份: 涉及隐私,隐去***
关键字: 入侵检测 异常检测 DDoS攻击 蠕虫 高频统计 大流量 异常检测系统
简介目录: 点击此处 免费索取本论文简介和目录>>
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论文简介:随着世界科学技术的迅猛发展和以Internet为代表的信息技术的广泛应用,信息化引发了全球的产业革命,逐渐成为国际经济竞争的焦点,成为国力和经济增长力的重要标志。Internet的迅速发展带来巨大方便的同时也导致了越来越多的入侵行为的发生。其中以DDoS攻击和蠕虫为代表的大量消耗网络带宽的异常行为危害越来越大。因此,基于网络流量的异常检测作为一种有效的防护手段研究意义非常重大。 本文针对大规模大流量网络环境下的DDoS攻击和蠕虫爆发引起的异常现象,首先提出了大规模大流量网络环境下异常检测系统的框架模型,并提出了基于高频统计异常检测方法,并分别实现了原型系统。为了验证方法的有效性,构架了DDoS攻击和蠕虫扩散模拟仿真实验环境,并对异常检测方法进行了模拟实验。 论文工作主要涉及了四个模块: 1、定时模块:主要功能是控制定时器,判断当前的时间是不是抓包时间,如果是抓包的时间,启动抓包模块开始抓包,如果不是抓包时间,启动异常分析模块进行异常分析工作,这是一个流程控制模块。 2、流量采集模块:本文采用的是基于Libpcap库的通用数据截获技术。一方面要能保证截取到所有网络上的数据包,尤其是检测到被分片的数据包;另一方面,提高流量采集模块截取数据包的效率。 3、异常分析模块:发现异常,准确定位引起异常的原因和异常点的具体信息。主要步骤是:采集一定时间的数据包;按不同特征(源IP,目的IP,目的端口等)进行统计并排名,得到本次采样的前N名的流量数据;将本次采样数据同上一次的相关数据进行比较,得到可疑IP和端口列表; 4、综合分析模块:收集同一时间段内所有异常分析模块上报的报警信息,然后将所有报警信息分类,调用各类报警的分析引擎,进行分析处理,并根据分布密度、危害程度等给出警告。 基于流量高频统计的异常检测方法是对每个采样时间段内进行流量高频统计得到流量排名前N位的IP或端口,通过比较两次相邻统计数据来找到那些流量刚刚进入了排名范围或者流量产生了大幅度变化的IP或端口作为可疑目标,同样使用后续跟踪分析的方法,在其后的连续若干个采样时间段内对这些目标进行跟踪分析从而发现异常。最后通过实验证明了该方法的有效性和更高的精确度。
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