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1、華中科技大學(xué)博士學(xué)位論文網(wǎng)絡(luò)安全事件管理關(guān)鍵技術(shù)研究姓名:劉蘭申請學(xué)位級別:博士專業(yè):計算機(jī)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)指導(dǎo)教師:李芝棠20070527II華中科技大學(xué)博士學(xué)位論文件,提出了基于屬性約束策略的實(shí)時歸約算法;根據(jù)網(wǎng)絡(luò)安全的領(lǐng)域知識,引入時間間隔關(guān)聯(lián)窗口,能夠較為合理的對元安全事件進(jìn)行歸約。目前異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下,存在相似的、重復(fù)的或者不完整的海量安全事件。通過改進(jìn)增量式貝葉斯分類算法,提出了面向混合數(shù)據(jù)類型的安全事件聚類算法,并通過計算混合數(shù)據(jù)類
2、型的事件屬性相似度,能夠有效的將大量由異構(gòu)安全節(jié)點(diǎn)產(chǎn)生的特征相同或性質(zhì)相近的初級安全事件予以融合,生成相應(yīng)的安全事件簇?;谥^詞邏輯的安全事件合并方法,可以將安全事件聚類算法生成的安全事件簇進(jìn)一步合并為高級安全事件。采用基于模糊等量約束的因果關(guān)聯(lián)算法,能夠基于領(lǐng)域知識對安全事件的因果關(guān)系進(jìn)行分析;引入基于模糊等量約束的分析方法,能夠在一定程度上解決安全事件的漏報與領(lǐng)域知識的不完備性問題;通過自動生成安全事件的因果關(guān)聯(lián)規(guī)則庫,并根據(jù)相關(guān)規(guī)
3、則對安全事件進(jìn)行關(guān)聯(lián),重構(gòu)安全威脅場景,以期對當(dāng)前的安全態(tài)勢、安全威脅及其重要程度進(jìn)行全面及時評估提供有力的支持。安全事件管理的聚合和關(guān)聯(lián)模塊的時間窗口一直是懸而未決的問題,而小波分析能將時間域上重疊但頻率域上不重疊的信號進(jìn)行分段,不同的頻段代表了信號中處于該頻段的信號分量,網(wǎng)絡(luò)流量具有時域中頻域重疊的特征,因此,利用小波技術(shù)在檢測網(wǎng)絡(luò)異常流量方面的優(yōu)勢來進(jìn)行異常行為分析,能較好的對網(wǎng)絡(luò)行為中的各種攻擊行為(長程異常和短程異常)進(jìn)行分析
4、和判別,并確定其發(fā)生時間。還將小波分析作為一個輔助工具,對安全事件管理的時間窗口進(jìn)行分析,通過觀察特定網(wǎng)絡(luò)異常流量不同頻率域上的分量,為異常關(guān)聯(lián)時間窗口的選定提供一定的依據(jù),實(shí)驗(yàn)分析中取得了較好的效果。根據(jù)設(shè)計原則與總體架構(gòu),DASN系統(tǒng)的多層架構(gòu)的分布式代理、事件采集流程、通信接口、IDMEF數(shù)據(jù)解析、聚類與關(guān)聯(lián)以及數(shù)據(jù)存取等各個子模塊的實(shí)現(xiàn)各具特色。在算法性能測試與系統(tǒng)集成測試中,DASN系統(tǒng)均得到了較為理想的測試結(jié)果,較好地達(dá)到了
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