基于云计算的入侵检测算法研究与分析

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1、浙江工业大学硕士学位论文基于云计算的入侵检测算法研究与分析作者姓名：邓宇乐指导教师：蔡家楣、陈波浙江工业大学计算机科学与技术学院2013年4月DissertationSubmittedtoZhejiangUniversityofTechnologyfortheDegreeofMasterRESEARCHANDANALYSISOFINTRUSIoNDETECTIoNALGoIUTHMBASEDoNCLoUDCoMPUTINGCandidate：DengYuleAdvisor：CaiJiamei，ChenBoCollegeofComputerScienceandTechnologyZhejia

2、ngUniversityofTechnologyApr2013浙江工业大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所提交的学位论文是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的研究成果。除文中已经加以标注引用的内容外，本论文不包含其他个人或集体己经发表或撰写过的研究成果，也不含为获得浙江工业大学或其它教育机构的学位证书而使用过的材料。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体，均己在文中以明确方式标明。本人承担本声明的法律责任。作者签名：文膨日期：。c。易年芗月2一日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，

3、允许论文被查阅和借阅。本人授权浙江工业大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于l、保密口，在年解密后适用本授权书。2、不保密日。(请在以上相应方框内打“√”)作者签名：夕f呼t16f、日期：c》．-弓年彳月≯日导师签名{：_日期：印I；年孑月矽日浙江工业大学硕士学位论文基于云计算的入侵检测算法研究与分析摘要随着云计算的发展和应用范围不断扩大，云环境下的安全和隐私问题日益突出。传统安全手段已经不能满足云环境下的检测需求，无论是在检测能力，响应速度，还是在系统规模等方面都存在着诸多限制。建立云环境下高效的

4、入侵检测系统已经成为入侵检测领域重要的研究方向。基于云计算提供的超大规模计算能力与海量存储能力，本文提出了一种云环境下基于非监督学习的入侵检测系统，系统能够对海量入侵检测数据自主学习，实时检测，检测准确率高，误检率低。本文的主要研究工作和成果包括：首先分析了当前云环境面临的安全威胁，以及常见的攻击手段，入侵检测技术和现阶段云环境下入侵检测系统的优缺点。再通过研究模糊C均值聚类算法在云环境下入侵检测的不足，提出利用正熵和容错距离优化目标函数的改进型模糊C均值算法MEOFCM，解决了算法针对噪声数据敏感和需要预定义模糊加权指数问题。并提出利用Canopy聚类进行改进算法聚类预处理，解决了算法针

5、对初始化分类参数敏感和预定义聚类数目问题。然后针对海量高维入侵检测数据中存在的冗余和噪音严重影响检测时间和检测效率的问题，提出了在MapReduce并行计算框架下基于Lanczos算法的并行化SVD算法PLSVD。利用PLSVD算法对入侵检测数据进行特征提取，实现了对云环境下入侵检测数据的数据降维处理，降低了检测时问，提高了检测效率。针对单机环境下聚类算法很难对海量入侵检测数据进行聚类检测的缺点，提出了两种算法的MapReduce并行化实现，解决了海量数据聚类问题。并结合PLSVD算法，实现了云环境下的并行入侵检测。最后利用提出的分布式入侵检测算法，建立了基于Hadoop云平台分布式入侵检

6、测系统，阐述了系统的检测流程，对系统中的每个模块进行了相应的说明。并展开相关实验，结果表明本文算法具有较高的检测率和较低误报率，系统具有良好的实时性和可扩展性。关键词：云计算，入侵检测，MapReduce，MEOFCM，PLSVD浙江工业大学硕士学位论文RESEARCHANDANALYSIS0FINTRUSIONDETECTIONALGoRITHMBASEDoNCLOUDCoMPUTINGABSTRACTWiththedevelopmentofcloudcomputingandexpandingrangeofapplications，cloudcomputingservices，secur

7、ityandprivacyissueshavebecomeincreasinglyprominent．However,thereisdynamiccomplexityinacloudcomputingenvironment，thetraditionalmeansofsecuritycannolongermeetthedemandforcloudenvironmentdetection，detectioncapabilit