ART-2網(wǎng)絡(luò)在IPv6入侵檢測中的研究與應(yīng)用.pdf

1、入侵檢測技術(shù)作為動態(tài)安全系統(tǒng)最核心的技術(shù)之一，在網(wǎng)絡(luò)縱深防御體系中起著極為重要的作用。它是靜態(tài)防護轉(zhuǎn)化為動態(tài)防護的關(guān)鍵，也是強制執(zhí)行安全策略的有力工具。隨著網(wǎng)絡(luò)攻擊手段的日益復雜化、多樣化和自動化，傳統(tǒng)的入侵檢測系統(tǒng)（IDS）已不能滿足安全需求。為了應(yīng)對目前越來越頻繁出現(xiàn)的分布式、多目標、多階段的組合式網(wǎng)絡(luò)攻擊和黑客行為，在下一代IPv6協(xié)議環(huán)境下，引入智能化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學習方法，建立一種高效、實時的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測系統(tǒng)具有重要意義。

2、本文的主要工作是在深入研究IPv6協(xié)議的結(jié)構(gòu)特點的基礎(chǔ)上，將協(xié)議分析和自適應(yīng)諧振理論（ART）應(yīng)用到入侵檢測技術(shù)中。論文在探討入侵檢測基本技術(shù)的基礎(chǔ)上，系統(tǒng)地研究了用于IPv4/IPv6協(xié)議分析的決策樹算法和經(jīng)典的ART-2網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)理論，同時與非線性性能較好的數(shù)據(jù)分析方法主成分分析（PCA）相關(guān)聯(lián)，深入研究了它們在入侵檢測中的應(yīng)用。 在綜合分析經(jīng)典ART-2模型和入侵檢測特點的基礎(chǔ)上，提出了一種PCA-MART2網(wǎng)絡(luò)模型，并且

3、與協(xié)議分析相結(jié)合設(shè)計了一套網(wǎng)絡(luò)入侵檢測系統(tǒng)框架。協(xié)議分析模塊利用決策樹算法對IPv4/IPv6數(shù)據(jù)包進行解碼分析，采用信息增益理論對協(xié)議規(guī)則庫進行分類，創(chuàng)建一棵或多棵決策樹來實現(xiàn)對入侵檢測規(guī)則集的優(yōu)化，大大減少了檢測攻擊的匹配時間。針對傳統(tǒng)ART2模型用于入侵檢測時聚類無序性和無層次性的不足，采用分層的思想將檢測結(jié)果逐層細分，改進后的ART-2聚類算法了提高了檢測速度和精度。而主成分分析根據(jù)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包結(jié)構(gòu)定義網(wǎng)絡(luò)行為，對輸入樣本進行特征