基于聚类和报警先决条件的网络入侵关联分析

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1、上海交通大学硕士学位论文基于聚类和报警先决条件的网络入侵关联分析姓名：吴正桢申请学位级别：硕士专业：通信与信息系统指导教师：李建华20070101上海交通大学硕士学位论文摘要基于聚类和报警先决条件的网络入侵关联分析摘要入侵检测系统（IDS，Intrusiondetectionsystem）是近年来迅速发展的系统安全技术，已经成为继防火墙之后的第二道网络安全防线。然而，传统的入侵检测系统有着两大弱点：1）它通常关注于低级警报和异常，发出对应的孤立报警，而无法发现其中的逻辑联系和攻击策略。2）传统的入侵检测系统会产生

2、大量的误报，混杂于真实的报警之中。针对这一问题，本文结合聚类算法和先决条件关联方法，提出一种新的网络入侵报警关联分析模型。该模型首先利用层次聚类算法，对原始报警数据进行预处理，进而利用报警的先决条件进行关联分析。同时使用DARPA2000数据进行测试，证实提出的模型可对报警信息进行有效预处理。与仅用报警先决条件关联方法相比，成功排除了3个错误报警关联，有效提高了关联效果。关键字：入侵检测，关联分析，聚类算法，先决条件及结果关联方法i上海交通大学硕士学位论文AbstractANOVELAPPROACHOFCORRE

3、LATIINGANDANALYZINGINTRUSTIONALERTSBASEDONCLUSTERINGALGORITHMANDALERTS’PREREQUISITE-CONSEQUENCEATTRIBUTEABSTRACTIntrusiondetectionsystemisoneofthefastdevelopingsystemsecuritytechnologiesinrecentyears.Ithasbecomethesecondsecuritybarrierafterthefirewall.However

4、,thetraditionalintrusiondetectionsystemhastwomajordisadvantages:1)itusuallypaysattentiontosomebasicalertsandabnormal,generatescorrespondingindividualalerts,andisunabletodeveilthelogicrelationandattackstrategies.2)Traditionalintrusiondetectionsystemgeneratesag

5、reatnumberoffalsealarms,mixedwithrealalerts.Inthispaper,anovelapproachofcorrelatingandanalysingintrusionalertsbasedonthecombinationofclusteringalgorithmandprerequisite-consequencemethodisproposed.TheexperimentusingDARPA2000datasetprovedthatthisapproachcanpre-

6、processalertssuccessfully.Comparedwiththeresultofusingonlytheprerequisite-consequencealertcorrelationmethod,theproposedapproachcansuccessfullyeliminate3correlationerrors,thusimprovetheefficiencyofthealertcorrelation.Keywords:intrusiondetection,alertcorrelatio

7、n,clusteringalgorithm,prerequisite-consequencealertcorrelationmethodii上海交通大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：日期：年月日上海交通大学学位论文版权使用授权书本学位论

8、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，允许论文被查阅和借阅。本人授权上海交通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。保密，在年解密后适用本授权书。本学位论文属于不保密（请在以上方框内打“√”）学位论文作者签名：指导教师签名：日期