基于代理的分布式入侵检测系统:设计与实现
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更新于2024-08-01
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"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。
tpahut
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