soc中报警聚类及关联的分析技术设计和实现

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1、大连理工丈学硕士尊啦论文摘要送入二卡一整纪戳寒，瓣终安全惹寒越受蘩戆会各令镶壤重援。零稳系统终鬼我爱整个国家笑键基础设施豹不掰分割的一部分，其潮络安全豹重要毪觉楚燕得尤其突出。当今社会计算机网络在人们的生活中扮演着越来越重要的角色，然而人们也被网络中存在的恶意攻击行为所困扰。目前人们所能识别的网络中的风险主要依靠防火堵、入侵检测系统等安全设备在运行过程中所发出的大黛的、独立的、原始的报警信息。这些售患不设数爨缀大、相互之闯魄较独立，嚣且还菇在魄较大的漏摄和谈缀率，因此缀难谴掰络警爨久员歙密及舞、准确豹确应。舞了瓣决上述{霹蘧，蔹撵秀东零秘

2、系统网络筏状，本文对鬈最近邻算法避竿子潋进，率先将具有投值的K最近邻(1ip棚枚K—nn)算法应用到了网络报警的聚类分析中，并设计了基于脆弱性的多源关联分析方法，从而达到降低报警数量、降低误报率、获取真正的攻击事件并完成攻击场景的重构的目的。本系绞采用oraclelog、toad、sqlplus作为数攒艨开发平台，使用gcc语言，利用linux搡箨系绕蒡l：凌绦迁了系统豹惩遴毪、西藏往窝荔麓挂。本文所应用的网络撤警獭类及关联分析技术融经运用到丹东水利系统网络安全豹设计和实现中。通过测试及成用表明，本文所应用的方法在可用性、爱话性、获取攻击

3、事件的准确性以及处理效率上隳优于其它方法．关键镯：聚类；K一职；蔽馕；关联分考}；戆嚣镶大连理工大学硕士学位论文DesignandImplementationofalertaggregationandcorrelationinSoCAbstractSinceentering21stcentury,theonlinesecurityisbeing面dattentiontobyeachfieldofthesociety．11lewaterconservancysystemisregardedasartinalienablepartofourw

4、holenationalkeyinfi-astructure．itsonlinesecurity'simportances咖sespociallyoutstandingespecially．Today,computernetworkplays锄increasinglyimportantroleinpeople’slife．However,themaliciousattacksofthenetworkalsotroublepeople．Currentlypeoplecanrelyonalargenumberofindependent,pri

5、mitivealertinformation,whichoccurredintheceurseofoperationofthenetworkfirewall，IDSandothersecurityequipments．Thefeaturesoftheprimitivealertinformationarenotonlyhugeamountandindependentbutalsoexistinghugeomittingandfalsealertrate．Sothenetworkmanagerisdifticurtomaketimelyan

6、dcorrectresponse．Inordertoresolvetheaboveproblems，AccordingtothewaterconservancysysternaticnetworkcurrentsituationofDandong,thispaperimprovesamethodbasedonK-nearestneighborarithmetic，andappliesamethodbased011K-nearestneighborarithmeticwithparameter(weightValue)inalertaggr

7、egation,Designamulti·soUgcecorrelationmethodbased011vulnerability．Thesemethodsreducethenumberofalertandthe@norrate．Italsogetstherealattacksandachievestheattackse2llereconstructionpurposes．Thesystemusesoracle109andtoadandsqlplusdatabaseasadevelopmentJlsegeelanguageasdevelo

8、pmenttools，dependonlinuxenvironm∞ttOefLsurethesystemadvancednatureopennessandeaseofuse．Thetechno