隨著互聯網技術的飛速發展,網絡攻擊所帶來的危害也愈加嚴重,如何在被攻擊之前快速、準確、全面的進行識別和防護,對于確保信息系統的安全運行和減少經濟損失具有重大的現實意義。本文基于異常流量的發現和分析,對網絡攻擊檢測技術進行研究,旨在進一步提高網絡攻擊檢測模型的及時性和準確性。具體工作如下:(1)提出基于網絡流量預測的異常流量檢測模型。該模型首先對網絡流量時間序列進行相空間重構,將重構后的流量序列作為模型的輸入;再利用具有全局尋優能力的粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)對Elman神經網絡初始參數進行優化,然后利用訓練好的Elman神經網絡對網絡流量進行預測;最后采用基于K最近鄰(K Nearest Neighbor,KNN)累計距離的異常流量檢測方法,檢測預測流量的異常情況。網絡流量預測精度的提高,使得異常流量的檢測具有及時性。(2)提出基于異常流量的網絡攻擊檢測模型。該模型將異常流量檢測模型檢測到的異常流量作為輸入,首先利用極限學習機(Extreme Learning Machine,ELM)算法將線性不可分的樣本從低維空間影射到高維特征空間,使其變為線性可分;然后用KNN算法對影射到高維特征空間的樣本進行分類,建立攻擊檢測分類器,識別網絡攻擊類型。實驗結果表明,相比其他攻擊檢測方法,本文提出的基于異常流量分析的網絡攻擊檢測模型提高了入侵檢測正確率,能夠有效識別網絡攻擊類型,確保信息系統安全。
【學位單位】：中國民航大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2018
【中圖分類】：TP393.08
【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 研究現狀
        1.2.1 異常流量檢測研究現狀
        1.2.2 網絡攻擊檢測研究現狀
        1.2.3 網絡流量預測研究現狀
    1.3 本文研究內容
    1.4 論文結構
第二章 相關理論研究
    2.1 網絡異常流量
        2.1.1 蠕蟲病毒
        2.1.2 分布式拒絕服務攻擊
        2.1.3 掃描攻擊
        2.1.4 遠程通信
    2.2 相關算法介紹
        2.2.1 PSO-Elman算法分析
        2.2.2 ELM-KNN算法分析
    2.3 本章小結
第三章 基于網絡流量預測的異常流量檢測
    3.1 網絡流量預測模型
        3.1.1 相空間重構
        3.1.2 C-C方法
    3.2 實驗部分
        3.2.1 實驗數據與環境
        3.2.2 數據預處理
        3.2.3 相空間重構和PSO參數選定
        3.2.4 結果與分析
    3.3 異常流量檢測
    3.4 本章小結
第四章 基于異常流量的網絡攻擊檢測模型
    4.1 基于ELM-KNN的網絡攻擊檢測模型
    4.2 實驗部分
        4.2.1 實驗數據及實驗環境
        4.2.2 冗余特征的篩選
        4.2.3 KNN算法的K值的選擇
        4.2.4 ELM隱含層節點個數和激勵函數的選擇
        4.2.5 實驗結果與分析
    4.3 本章總結
第五章 總結與展望
    5.1 全文總結
    5.2 展望
致謝
參考文獻
作者簡介

【參考文獻】

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本文編號：2891391