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        基于數(shù)據(jù)挖掘的校園網(wǎng)入侵檢測系統(tǒng)研究與應用

        2014-11-29 08:50:34張克柱
        關鍵詞:數(shù)據(jù)包數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)庫

        張克柱

        (宿州職業(yè)技術學院計算機系,安徽 宿州234000)

        1 引 言

        隨著計算機互聯(lián)網(wǎng)和信息化建設的高速發(fā)展,各高校都建立了自己的校園網(wǎng),并對外開啟了WEB服務、FTP服務、遠程教學、資源下載等功能,對內(nèi)開啟了教務管理、人事管理、財務管理、學生管理等功能,實現(xiàn)數(shù)字化校園。每天網(wǎng)絡用戶訪問量較大,網(wǎng)絡安全存在極大隱患,加之網(wǎng)絡攻擊軟件較多,操作系統(tǒng)存在安全漏洞,校園網(wǎng)絡安全防護體系構(gòu)建迫在眉睫。本文根據(jù)用戶訪問網(wǎng)絡的相關日志,利用數(shù)據(jù)挖掘等相關技術,構(gòu)建了基于數(shù)據(jù)挖掘技術的高校網(wǎng)絡入侵檢測系統(tǒng),利用該系統(tǒng)可以高效地檢測出可能出現(xiàn)的各種惡意網(wǎng)絡攻擊行為,并加以防范。

        2 相關技術

        2.1 入侵檢測系統(tǒng)

        入侵檢測系統(tǒng)[1],簡稱IDS,是指對用戶網(wǎng)絡行為、系統(tǒng)日志等信息進行檢測與分析,對可能存在的非法入侵、異常行為等進行提前預警,并進行相應處理。入侵檢測包括來自外網(wǎng)或內(nèi)網(wǎng)的非授權(quán)用戶行為,該系統(tǒng)將檢測數(shù)據(jù)與原先設定好的安全策略進行比對,對違反策略的異常行為進行預警。

        2.1.1 入侵檢測的分類

        (1)根據(jù)檢測原理分類

        異常檢測:把檢測到的網(wǎng)絡行為與正常范圍內(nèi)的網(wǎng)絡行為相比較,超出范圍的,被認定為入侵,稱之為異常檢測。異常檢測的優(yōu)點是漏報率低,還能檢測出很多未知的入侵行為,它的缺點是容易誤報,而且誤報率較高。

        特征檢測:把檢測到的數(shù)據(jù)具有的特征與原先收集到的入侵行為特征庫相比較,如果發(fā)現(xiàn)相匹配,則認定為入侵,并進行警告。特征檢測的優(yōu)點是誤報率低,缺點是未發(fā)現(xiàn)過的入侵行為很難發(fā)現(xiàn),漏報率高,特征庫需要經(jīng)常更新。

        協(xié)議分析:根據(jù)網(wǎng)絡協(xié)議的相關規(guī)定,確定是否存在網(wǎng)絡攻擊。

        (2)根據(jù)檢測的對象分類

        應用軟件入侵檢測:對用戶所訪問的應用軟件的日志等進行分析,判斷用戶是否為非法訪問或存在某種攻擊。

        主機型入侵檢測:是指通過主機的審計記錄和系統(tǒng)日志,發(fā)現(xiàn)主機是否存在可疑事件,并給予及時響應。

        網(wǎng)絡型入侵檢測:對網(wǎng)絡上傳輸?shù)臄?shù)據(jù)進行偵聽與分析,發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡是否存在可疑數(shù)據(jù)。

        分布式入侵檢測:是主機入侵系統(tǒng)與網(wǎng)絡入侵系統(tǒng)相結(jié)合的,每個網(wǎng)段采用的是分布式網(wǎng)絡型檢測方法,對各網(wǎng)段檢測到的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一集中式的管理。

        (3)根據(jù)體系結(jié)構(gòu)分類

        集中式:整個網(wǎng)絡有一個中央入侵檢測服務器,網(wǎng)絡的每個主機都安裝審計程序,中央入侵檢測服務器對各主機審計程序發(fā)來的數(shù)據(jù)進行分析與處理,從而實現(xiàn)入侵檢測功能。

        等級式:將網(wǎng)絡劃分為多個不同等級的檢測區(qū)域,采用樹狀結(jié)構(gòu)管理,每一級管理本區(qū)域的數(shù)據(jù)檢測,并將檢測分析結(jié)果上傳至上一級。

        協(xié)作式:是集中式與等級式體系結(jié)構(gòu)的結(jié)合體,檢測效果較好,但實現(xiàn)起來較難。

        2.1.2 當前入侵檢測系統(tǒng)存在的問題

        (1)不能很好地對網(wǎng)絡上的數(shù)據(jù)包進行全面的檢測

        隨著計算機網(wǎng)絡的快速發(fā)展,網(wǎng)絡速度越來越快,傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)包模式分析入侵檢測技術已顯得力不從心,因為數(shù)據(jù)包模式分析技術是對網(wǎng)絡上接收到的所有數(shù)據(jù)包進行分析、匹配,判斷其是否具有某種攻擊特征,在比較的過程中需要消耗大量的系統(tǒng)資源和花費較多的時間,從而影響用戶訪問網(wǎng)絡的速度。

        (2)入侵檢測系統(tǒng)特征庫更新滯后

        當前入侵檢測系統(tǒng)很多都是采用傳統(tǒng)的特征匹配技術,只能檢測出特征庫中已有的某種攻擊,所以特征庫更新顯得很重要,只有特征庫及時更新才能檢測出最新的某種攻擊,但目前還沒有更好的方法及時更新特征庫。

        圖1 基于數(shù)據(jù)挖掘的入侵檢測系統(tǒng)模型

        2.2 數(shù)據(jù)挖掘技術

        數(shù)據(jù)挖掘也稱為知識發(fā)現(xiàn),它是通過對數(shù)據(jù)庫中大量雜亂無章的數(shù)據(jù)進行分析,挖掘出其中隱含著的某種有價值的信息,并為管理者提供決策支持。

        3 數(shù)據(jù)挖掘在入侵檢測系統(tǒng)中的應用研究

        針對傳統(tǒng)入侵檢測系統(tǒng)存在的問題,本文把數(shù)據(jù)挖掘技術融入到入侵檢測系統(tǒng)中去,利用數(shù)據(jù)挖掘技術從歷史審計數(shù)據(jù)里分別發(fā)現(xiàn)正常和異常數(shù)據(jù)行為所具有的特征,結(jié)合異常檢測和特征檢測技術,對已知入侵行為作出正確判斷,并提高對未知入侵行為的檢測能力,對DOS攻擊等入侵行為有較好的檢測效果[2]。

        3.1 基于數(shù)據(jù)挖掘的入侵檢測系統(tǒng)模型設計

        通過對入侵檢測系統(tǒng)的分析,本文設計了基于數(shù)據(jù)挖掘的網(wǎng)絡入侵檢測系統(tǒng)模型,該系統(tǒng)由數(shù)據(jù)倉庫、感應器、檢測器、自適應模型生成器等組成,其優(yōu)點是性能較高,擴展性較強,網(wǎng)絡中多個入侵檢測系統(tǒng)可以相互協(xié)同工作,如圖1所示。

        感應器:主要是指對網(wǎng)絡中的原始數(shù)據(jù)進行捕捉,得出模型評估用的特征,并把格式化后的數(shù)據(jù)傳輸給檢測器。

        檢測器:利用檢測模型對感應器傳送過來的數(shù)據(jù)進行檢測,檢測其是否存在攻擊行為,并把結(jié)果傳輸至數(shù)據(jù)倉庫。

        數(shù)據(jù)倉庫:它是整個模型的中心,主要用于存儲數(shù)據(jù)和模型。

        模型生成器:是指通過模型生成器,可以把檢測出來的異常數(shù)據(jù)處理后,產(chǎn)生某種特殊的數(shù)據(jù),再將此數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)倉庫結(jié)合起來得出新的入侵攻擊特征,并放入入侵特征庫,便于下次遇到此類攻擊能夠及時檢測出來。

        報警器:當IDS檢測出異常數(shù)據(jù)時,進行報警。

        3.2 入侵檢測系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)挖掘檢測流程設計

        傳統(tǒng)的IDS特征庫建立時,所采用的技術相對單一。如果采用濫用入侵檢測技術,則入侵系統(tǒng)特征庫必須要及時更新;如果采用異常入侵檢測技術,誤報率又很高。為了提高檢測效率,本文采用了關聯(lián)規(guī)則、序列模式和過濾算法等技術,在利用關聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)入侵規(guī)則時,先過濾掉不符合約束條件的數(shù)據(jù)集,從而提高了基于數(shù)據(jù)挖掘的入侵行為檢測的針對性和準確性[3]。

        3.3 入侵檢測系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)挖掘步驟

        入侵檢測系統(tǒng)中數(shù)據(jù)挖掘的基本步驟為:①將網(wǎng)絡上檢測到的原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成ASCII碼表示的數(shù)據(jù)包信息。②再將此信息轉(zhuǎn)換為包含服務類型、連接狀態(tài)、持續(xù)時間等面向網(wǎng)絡連接的記錄放入數(shù)據(jù)倉庫。③利用數(shù)據(jù)挖掘中的關聯(lián)規(guī)則、序列模式挖掘等技術從網(wǎng)絡連接記錄數(shù)據(jù)中得出異常數(shù)據(jù)特征。④根據(jù)數(shù)據(jù)特征利用分類器得出入侵檢測模型。如果此特征檢測效果不明顯,則利用數(shù)據(jù)挖掘技術重新計算,繼續(xù)改進檢測模型。如圖2所示。

        圖2 入侵檢測系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)挖掘步驟

        3.4 數(shù)據(jù)庫過濾算法

        在基于數(shù)據(jù)挖掘的入侵檢測系統(tǒng)中,主要是根據(jù)用戶的需求,確定被挖掘的原始數(shù)據(jù)庫,并設定一個最小閾值。為了提高數(shù)據(jù)挖掘的執(zhí)行效率,準確找出入侵行為,在數(shù)據(jù)挖掘算法中還需加入異常數(shù)據(jù)約束條件。

        假設原始數(shù)據(jù)庫為D,加入異常數(shù)據(jù)約束條件A后生成的數(shù)據(jù)庫為M,則可表示為:

        if(t滿足A) //t是D數(shù)據(jù)庫中的項目

        把t加入數(shù)據(jù)庫M

        endif

        4 測試結(jié)果

        為測試該系統(tǒng)的入侵檢測能力,在局域網(wǎng)中通過3臺電腦做了實驗,安裝了WEB服務、E-mail服務、FTP服務的A機器作為被入侵的對象,安裝基于數(shù)據(jù)挖掘的入侵檢測系統(tǒng)的B機器作為入侵檢測機器,C機器作為攻擊機,其中,C機器在網(wǎng)上下載了很多攻擊軟件,利用攻擊軟件對A機器發(fā)動FTP、CGI等各種攻擊,通過測試發(fā)現(xiàn),安裝了該入侵檢測系統(tǒng)的對網(wǎng)絡綜合性能影響不大,但沒有安裝入侵檢測系統(tǒng)的對網(wǎng)絡綜合性能隨著網(wǎng)絡攻擊的時間增加,網(wǎng)絡性能很差。

        [1]吳慶濤,邵志清.入侵檢測研究綜述[J].計算機應用研究,2005,(12):3-6.

        [2]徐興元,傅和平,熊中朝.基于數(shù)據(jù)挖掘的入侵檢測技術研究[J].微計算機信息,2007,(09):74-75.

        [3]蔡勇,鄢志輝,周強.數(shù)據(jù)挖掘在網(wǎng)絡入侵檢測系統(tǒng)中的應用[J].重慶電子工程職業(yè)學院學報,2010,(03):164-166.

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