基于攻击严重性的模糊入侵检测系统模型

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1、摘要随着网绍技术的发展，网络安全日益重要，面对黑客的攻击，传统的安全防护系统难以进行有效的防御。入侵检侧技术是继防火坡、数据加密等传统安全保护措施后新一代的安全保障技术。入俊检测就是对计算机网络和计算机系统的关镇结点的信息进行收集分析，检侧其中是否有违反安全策略的事件发生或攻击迹象，并通知系统安全管理员，对计算机和网络资源上的恶意使用行为进行识别和响应，它不仅检侧来自外部的入俊行为，同时也监督内部用户的未授权活动。在研读大皿文献的墓础上，本文分析了各种入俊事件，在此基础上针对其攻击严重性设计实现了

2、一种基于两级代理的分层的模糊入侵检测系统模型，此模型应有良好的分布性能和可扩展性。将基于传统技术与模枷技术的入侵检侧系统有机地结合，能提供集成化的检测，分析、融合和响应功能。本模型在对影响入侵严重性的模糊信息分析归类的荃础上:提出了墓于比例、积分、徽分模糊推理规则，通过对系统检侧特征进行分类有效的降低了系统设计的复杂度:利用了模栩技术对不确定知识的分析处理能力，有效地提高系统决策能力，降低误报率和泥报率.本文共分为五章。第一章介绍入倪检侧技术的发展现状和本论文研究内容及我做的工作;第二章对现有入任

3、检测技术和模型进行了分析讨论;第三章介绍了签于攻击严重性的模糊入侵检测系统模型及相关技术:第四章对第三章提出的棋型进行了实验分析:第五章是结束语，对论文提出的模型的特性进行了全面分析和讨论，并提出了今后的工作。关键字:入俊检测模糊推理代理蓦于攻击严重性的模糊入俊枪侧系统棋型Withthedevelopmentofnetworktechnology;moreandmoresiteintrudedbyhackers.Networksecuritybecomeevenmoreimportant.Only

4、usingtraditionalsecuritydefenseandprotectsystemisnotenough.TheIntrusionDetectionOD)isakindofnewsecuri妙technology,叩artfromtraditionsecurityprotecttechnology,suchasfirewallanddatacrypt.Disdefinedtocollectandanalyzetheinformationfromthekeynodesofcomputer

5、networksandsystems,towatchanddetect也acomputerandnetworktraficforintrusiveandsuspiciousactivitiesthatcompromisethesecuritypolicy,andtonoti勿thesystemsecurityadministrators.Itnotonlydetects也.intrusionfromtheExtranethacker,but.】5。也01川n川改翻”脂，Basedontherese

6、archofgreatliteratures,thethesis..妙zes胡kindsofintrusionevents.Depend吨onthis,伽authordesignsakindoffancyagem-basedandlayeredintrusiondetectionmodelaimingatattackseveritywhichhasgooddistributeandscalableability.Itcombinesorganicallythetradition-tee加ology

7、-based州比伽zZy-technology-basedintrusiondetectionsystemand.providesintegrateddetection,analysis,fuseandresponsefunctions.Itadvancesaset成脚侧四币的目im铭间andderivativefuzzyinferencerulesbasedonclassi尔rigthefuzzyinformationinfluencingtheintrusionseverity,Throu沙i

8、t,thecomplexityofsystemdes咖isdecreasinggreatly.Besidesthis,themodeltakesadvantagesofthe加zzytechnologythatmaybegood城analyzi阳andprocessing伽uncertainknowledgeandimprove伽decision曲ility可伽systemanddecreasetheFalsePositive(FP)and触FalseNegative(刚)Time