基于代理的分布式入侵检测系统：设计与实现

"本文档是北京邮电大学硕士研究生周延森的学位论文，主题为‘基于代理的分布式入侵检测系统研究与实现’，探讨了一种新型的入侵检测系统模型——ADIDoS，旨在解决集中式入侵检测系统的局限性，通过代理技术和分布式架构提升检测效率和准确性，同时减少对网络性能的影响。" 入侵检测系统（Intrusion Detection System, IDS）是网络安全的重要组成部分，用于自动识别和防范非法活动。周延森的论文主要关注两种类型的IDS：网络入侵检测系统（Network Intrusion Detection System, NIDS）和主机入侵检测系统（Host Intrusion Detection System, HIDS）。NIDS通过监控网络流量来检测异常，而HIDS则通过分析主机上的日志和其他数据源来识别潜在的入侵。 论文提出的ADIDoS模型是一种分布式IDS，结合了NIDS和HIDS的优点。它利用网络检测代理和主机检测代理进行局部检测，减轻了中心节点的压力，实现了负载均衡。当遇到无法本地处理的可疑事件时，这些代理会将信息传递给全局检测代理进行深入分析和响应。这种设计有助于应对分布式攻击，提供了集中的检测、分析、报告和响应功能。 论文还探讨了将统计分析算法应用于主机异常检测代理，增强了系统的自适应性，使其能适应用户行为变化，有效检测新的攻击模式。此外，通过对BMH和BMHS算法的改进，提出了新的模式匹配算法BMH-E，优化了基于误用的网络入侵检测代理，提高了模式匹配速度，以满足大规模高速网络的实时检测需求。 关键词包括入侵检测、异常检测、误用检测和模式匹配，这表明论文的重点在于研究如何通过这些技术提升IDS的性能和效果。该研究为网络安全领域提供了创新性的解决方案，特别是在应对大规模高速网络环境中的安全挑战方面。