系統(tǒng)調(diào)用序列的入侵檢測(cè)-基于改進(jìn)的Markov模型方法的開題報(bào)告

系統(tǒng)調(diào)用序列的入侵檢測(cè)——基于改進(jìn)的Markov模型方法的開題報(bào)告一、選題背景和意義隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的快速發(fā)展，信息安全問題日益凸顯。黑客攻擊、病毒入侵等安全威脅已經(jīng)成為了計(jì)算機(jī)及網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中的重要問題。其中，入侵檢測(cè)是防范和解決這些安全問題的一種主要手段。目前，入侵檢測(cè)系統(tǒng)主要分為兩種：基于簽名的入侵檢測(cè)系統(tǒng)和基于行為的入侵檢測(cè)系統(tǒng)。基于簽名的入侵檢測(cè)系統(tǒng)主要依賴于規(guī)則庫，如果系統(tǒng)遭到攻擊事件與規(guī)則庫中的特征相符，則系統(tǒng)會(huì)報(bào)警。然而，這種方式對(duì)于新出現(xiàn)的攻擊事件無法攔截。而基于行為的入侵檢測(cè)系統(tǒng)則是通過收集和分析系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)的數(shù)據(jù)，探測(cè)出異常的行為特征，從而判斷是否存在入侵行為。這種方式可以攔截一些新的攻擊行為，但是也有較高的誤報(bào)率和誤拒率問題。針對(duì)基于行為的入侵檢測(cè)系統(tǒng)中的問題，本文提出了一種基于改進(jìn)的Markov模型方法的系統(tǒng)調(diào)用序列入侵檢測(cè)系統(tǒng)。系統(tǒng)調(diào)用是在操作系統(tǒng)中提供的一種應(yīng)用程序編程接口（API），它可以被應(yīng)用程序調(diào)用，以完成特定的操作。研究表明，系統(tǒng)調(diào)用序列具有良好的特征表達(dá)能力，在入侵檢測(cè)領(lǐng)域中有著廣泛的應(yīng)用。而Markov模型則是一種可以對(duì)序列數(shù)據(jù)進(jìn)行建模的方法。本文將結(jié)合這兩種方法，提出一種改進(jìn)的Markov模型方法，用于對(duì)系統(tǒng)調(diào)用序列進(jìn)行建模，并判斷其中的異常行為，從而實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)調(diào)用序列的入侵檢測(cè)。二、研究?jī)?nèi)容和計(jì)劃1.系統(tǒng)調(diào)用序列的采集和預(yù)處理利用Linux操作系統(tǒng)提供的ptrace工具，采集系統(tǒng)進(jìn)程的系統(tǒng)調(diào)用序列，并對(duì)序列數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括去除重復(fù)值、進(jìn)行歸一化等操作。2.改進(jìn)的Markov模型的建立將系統(tǒng)調(diào)用序列轉(zhuǎn)換為狀態(tài)序列，并建立改進(jìn)的Markov模型。改進(jìn)的Markov模型結(jié)合了高斯分布和多項(xiàng)式分布的思想，提高模型的魯棒性和適應(yīng)性。3.系統(tǒng)調(diào)用序列的異常檢測(cè)通過計(jì)算序列在模型中的概率值，判斷序列是否存在異常行為，從而實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)調(diào)用序列的入侵檢測(cè)。4.實(shí)驗(yàn)和結(jié)果分析使用公開數(shù)據(jù)集和自行構(gòu)建的數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，并對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析和評(píng)估。5.論文撰寫和答辯準(zhǔn)備在完成實(shí)驗(yàn)和結(jié)果分析后，最終撰寫本文的論文，并準(zhǔn)備答辯所需要的材料和知識(shí)。三、研究目標(biāo)和預(yù)期成果本文的研究目標(biāo)是提出一種基于改進(jìn)的Markov模型方法的系統(tǒng)調(diào)用序列入侵檢測(cè)系統(tǒng)，能夠?qū)崿F(xiàn)高效準(zhǔn)確的入侵檢測(cè)。預(yù)期成果包括：1.改進(jìn)的Markov模型的建立和實(shí)現(xiàn)；2.實(shí)現(xiàn)一個(gè)基于改進(jìn)的Markov模型的系統(tǒng)調(diào)用序列入侵檢測(cè)系統(tǒng)；3.對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)和分析，得出實(shí)驗(yàn)結(jié)果；4.撰寫一篇具有較高水平和一定創(chuàng)新的論文，并完成答辯。四、研究創(chuàng)新點(diǎn)1.提出了一種基于改進(jìn)的Markov模型方法，較好地處理了系統(tǒng)調(diào)用序列中的噪聲和異常值，提高了模型的適應(yīng)性和魯棒性；2.實(shí)現(xiàn)了一個(gè)新的入侵檢測(cè)系統(tǒng)，基于系統(tǒng)調(diào)用序列的異常檢測(cè)，實(shí)現(xiàn)高效準(zhǔn)確的入侵檢測(cè)；3.給出了比較全面、細(xì)致的實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析，證明了該方法的可行性和有效性。五、論文的可行性1.本文選題合理、且有一定難度；2.本文所需的技術(shù)和方法均已成熟，相關(guān)文獻(xiàn)較為充足；3.本文所需的工具和實(shí)驗(yàn)環(huán)境均能夠獲得。六、論文進(jìn)度安排1.10月份：研究文獻(xiàn)并撰寫文獻(xiàn)綜述；2.11月份：完成系統(tǒng)調(diào)用序列數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理，并進(jìn)行基本的數(shù)據(jù)分析和處理；3.12月份：完成改進(jìn)的Markov模型的建立，并進(jìn)行基本的模型訓(xùn)練和評(píng)估；4.1月份：完成系