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          基于數(shù)據(jù)挖掘技術的入侵檢測系統(tǒng)解決方案

          作者: 時間:2009-09-23 來源:網(wǎng)絡 收藏

            特征提取器的工作過程可分為數(shù)據(jù)預處理和產(chǎn)生關聯(lián)規(guī)則。

            (1)數(shù)據(jù)預處理特征提取器的輸入為日志記錄.包含很多字段,但并非所有字段都適用于關聯(lián)分析。在此僅選擇和Snort規(guī)則相關的字段,如SrcIP,SrcPort,DstIP,DstPort,Protocol,Dsize,F(xiàn)lags和CID等。

            (2)產(chǎn)生關聯(lián)規(guī)則首先根據(jù)設定的支持度找出所有頻繁項集,一般支持度設置得越低,產(chǎn)生的頻繁項集就會越多;而設置得越高,產(chǎn)生的頻繁項集就越少。接著由頻繁項集產(chǎn)生關聯(lián)規(guī)則,一般置信度設置得越低,產(chǎn)生的關聯(lián)規(guī)則數(shù)目越多但準確度不高;反之置信度設置得越高。產(chǎn)生的關聯(lián)規(guī)則數(shù)目越少但是準確度較高。

            3.4系統(tǒng)模型特點

            該系統(tǒng)在實際應用時,既可以事先存入已知入侵規(guī)則,以降低在開始操作時期的漏報率,也可以不需要預先的背景知識。雖然該系統(tǒng)有較強的自適應性,但在操作初期會有較高的誤報率。因此該系統(tǒng)模型有如下特點:(1)利用進行;(2)利用先進的挖掘算法,使操作接近實時;(3)具有自適應性,能根據(jù)當前的環(huán)境更新規(guī)則庫;(4)不但可檢測到已知的攻擊,而且可檢測到未知的攻擊。

            4系統(tǒng)測試

            以Snort為例,在規(guī)則匹配方面擴展系統(tǒng)保持Snort的工作原理,實驗分析具有代表性,分析攻擊模式數(shù)據(jù)庫大小與匹配時間的關系。

            實驗環(huán)境:IP地址為192.168.1.2的主機配置為PIV1.8G,內(nèi)存512M,操作系統(tǒng)為WindowsXP;3臺分機的IP地址分別為192.168.1.23,192.168.1.32,192.168.1.45。實驗方法:隨機通過TcpDump抓取一組網(wǎng)絡數(shù)據(jù)包,通過該系統(tǒng)記錄約20min傳送來的數(shù)據(jù)包,3臺分機分別對主機不同攻擊類型的數(shù)據(jù)包進行測試。

            異常分析器采用K-Means算法作為聚類分析算法,試驗表明.誤檢率隨閾值的增大而迅速增大,而隨閾值的減小而逐漸減小。由于聚類半徑R的增大會導致攻擊數(shù)據(jù)包與正常數(shù)包被劃分到同一個聚類,因此誤檢率必然會隨著閾值的增大而增大。另一方面,當某一種新類型的攻擊數(shù)據(jù)包數(shù)目達到閾值時,系統(tǒng)會將其判定為正常類,因此閾值越小必然導致誤檢率越高。當聚類半徑R=6時,該系統(tǒng)比Snort原始版本檢測的速度快,并且誤檢率也較低。

            特征提取器采用關聯(lián)分析的Apriori算法,置信度設置為100%,閾值設為1000,支持度50%,最后自動生成以下3條新的規(guī)則:

            alerttcp192.168.1.232450->192.168.1.280(msg:”poli-cy:externalnetattempttoaccess192。168。1。2”;classtype:at-temptesd-recon;)

            alerttcp192.168.1.321850->192.168.1.221(msg:”poli-cy:extemalnetattempttoaccess192.168.1.2”;classtype:at-tempted-recon;)

            alerttcp192.168.1.452678->192.168.1.21080(msg:”policy:extemalnetattempttoaccess192.168。1。2”;classtype:at-tempted-reeon;)

            該試驗結(jié)果說明經(jīng)采用特征提取器對異常日志進行分析,系統(tǒng)挖掘出檢測新類型攻擊的規(guī)則,并具備檢測新類型攻擊的能力。

            5結(jié)束語

            提出一種基于數(shù)據(jù)挖掘的系統(tǒng)模型,借助在處理大量數(shù)據(jù)特征提取方面的優(yōu)勢,可使入侵檢測更加自動化,提高檢測效率和檢測準確度?;跀?shù)據(jù)挖掘的入侵檢測己得到快速發(fā)展,但離投入實際使用還有距離,尚未具備完善的理論體系。因此,解決數(shù)據(jù)挖掘的入侵檢測實時性、正確檢測率、誤警率等方面問題是當前的主要任務,及豐富和發(fā)展現(xiàn)有理論,完善入侵檢測系統(tǒng)使其投入實際應用。


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