基于协作的网络协议异常检测算法-论文.pdf

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1、2015年01月湖南师范大学自然科学学报Vol_38No．1第38卷第1期JournalofNaturalScienceofHunanNormalUniversityJan．．2015DOI：10．7612／j．issn．1000—2537．2015．01．012基于协作的网络协议异常检测算法邓军，薛辉(1．湖南科技职业学院，中国长沙410004；2．湖南涉外经济学院，中国长沙410205)摘要最近跟踪发现目前现有网络协议异常检测技术只是对常见的协议进行检测，具有一定的片面性，对DoS攻击中的SYNFlooding攻击无法检测到．为了提高检测性能的实用性和实时性，应用

2、协作式方法将基于马尔可夫链检测法和均值评估法共同实现了协议异常检测建模，分析了模型建立的过程并提出了模型系统架构．论述了在马尔可夫链的基础上建立异常检测子模型以及如何使用均值评估法建立检测模型．结果表明该模型对应用层的多种协议和传输层TCP协议进行异常检测以及对SYNFlooding攻击检测效果明显．该算法不仅具有一定的理论创新，还具有较强的实用价值．关键词人侵检测；拒绝服务攻击；SYNFlooding攻击；协议异常检测；马尔可夫链；数据包中图分类号TP393文献标识码A文章编号l000-2537(2015)01-0058-06AlgorithmofAnomalyDe

3、tectionofNetworkProtocolBasedonCollaborationDENGJun，XUEHui。(1．HunanVocationalCollegeofScienceandTechnology，Changsha410004，China；2．HunanInternationalEconomicsUniversity，Changsha410205，China)AbstractTherecenttrackingfoundthatthecurrentanomalydetectiontechnologyfornetworkprotocolsison—lyon

4、thecommonprotocoltesting．Ithascertainonesidedness，andSYNFloodingattacksonDoSattackswerenotdetected．CollaborativemethodwasusedtodetectionmethodbasedonMarkovchainandevaluationmethodofmeanestimatesorganizationtogethertorealizeprotocolanomalydetectionmode1．Themodellingprocesswasanalyzedandt

5、hesystemarchitecturemodelwasproposed，andthedesignprocessofanomalydetectionmodelbasedonMarkovchainprotocolandevaluationofmeanestimateswasmainlyintroduced．TheresultsshowthatthedetectioneffectofmultipleprotocolsintheapplicationlayerandthetransportlayerTCPprotocolanomalydetectionandSYNFlood

6、ingattackcheckisobviousinthemode1．Thealgorithmnotonlyhasacertaintheoreticalinnovation，butalsoastrongpracticalvalue．Keywordsintrusiondetection；denialofserviceattack；SYNFloodingattack；protocolanomalydetection；Markovchain；datapacket目前入侵检测(Intrusiondetection)技术取得了很大的发展，其中最具代表性的就是网络协议异常检测技术，

7、该技术在商业领域使用比较广泛．其基本原理是针对协议的使用行为建模，如果有偏离此模型的行为都可认为是入侵行为．技术较成熟的有基于马尔可夫、基于神经网络和基于遗传算法3种协议异常检测技术．其中第一种技术在人侵检测领域应用最广泛，检测效果也非常显著，但误报率太高．国内当前具有代表收稿日期：2014-09-01基金项目：湖南省科技厅专项基金资助项目(2013FJ6066)；湖南省教育厅一般基金资助项目(14C0651)；湖南科技职业学院青年基金资助项目(KJ13205)}通讯作者。E．mail：xhui_8@126．com第1期邓军等：基于协作的网络协议异常