面向復(fù)合攻擊的入侵檢測系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)的開題報告

面向復(fù)合攻擊的入侵檢測系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)的開題報告1.研究背景與意義隨著計算機網(wǎng)絡(luò)的不斷發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)攻擊也呈現(xiàn)出多樣性、復(fù)雜性、隱蔽性等特點，給網(wǎng)絡(luò)安全帶來了極大的挑戰(zhàn)。目前，單一攻擊手段已難以滿足對網(wǎng)絡(luò)安全的保護需求，因此，對于復(fù)合攻擊的檢測與防范成為了當今網(wǎng)絡(luò)安全及信息安全領(lǐng)域的研究熱點之一。入侵檢測系統(tǒng)（IntrusionDetectionSystem,IDS）是網(wǎng)絡(luò)安全防御體系中的重要一環(huán)，能夠通過實時監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)流量和系統(tǒng)日志等信息，識別和報警攻擊行為，并采取相應(yīng)的防范和應(yīng)對措施。然而，傳統(tǒng)的IDS主要針對單一攻擊手段，由于攻擊手段的復(fù)雜性和隱蔽性不斷提高，傳統(tǒng)的IDS在防范復(fù)合攻擊方面存在一定的局限性。面向復(fù)合攻擊的入侵檢測系統(tǒng)能夠從全局出發(fā)，綜合考慮不同攻擊手段之間的關(guān)聯(lián)性和時序性，將多種檢測策略有機組合，從而提升對復(fù)合攻擊的識別和防范能力。因此，開發(fā)一款面向復(fù)合攻擊的入侵檢測系統(tǒng)，對于保障網(wǎng)絡(luò)和信息安全，增強對惡意行為的識別和應(yīng)對能力，具有重要的意義。2.研究內(nèi)容和方法本研究將設(shè)計并實現(xiàn)一款面向復(fù)合攻擊的入侵檢測系統(tǒng)，主要研究內(nèi)容和方法如下：（1）復(fù)合攻擊模型的建立。在現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)攻擊模型的基礎(chǔ)上，考慮不同攻擊手段之間的關(guān)聯(lián)性和時序性，建立復(fù)合攻擊模型，為后續(xù)的系統(tǒng)設(shè)計提供基礎(chǔ)。（2）攻擊行為特征的提取。針對復(fù)合攻擊的特點，選取多種檢測技術(shù)和工具，從網(wǎng)絡(luò)流量、應(yīng)用服務(wù)器、操作系統(tǒng)等方面提取攻擊行為的多維特征。（3）攻擊行為分析和識別。通過分析和分類攻擊行為的特征，綜合運用數(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習等算法，建立面向復(fù)合攻擊的檢測模型，并對攻擊行為進行及時有效的識別和報警。（4）檢測策略與防御措施的優(yōu)化。根據(jù)系統(tǒng)運行過程中的檢測結(jié)果和報警信息，不斷優(yōu)化檢測策略和防御措施，提高系統(tǒng)的識別和防范能力。3.預(yù)期研究成果本研究預(yù)期達到以下研究成果：（1）提出一種針對復(fù)合攻擊的檢測模型，能夠?qū)W(wǎng)絡(luò)中的多種攻擊手段進行綜合識別。（2）設(shè)計并實現(xiàn)一款面向復(fù)合攻擊的入侵檢測系統(tǒng)，能夠?qū)崿F(xiàn)攻擊行為特征的提取、識別和報警等功能。（3）評估系統(tǒng)的性能和可行性，探究其在實際應(yīng)用中的效果和優(yōu)化策略。4.研究進度安排時間節(jié)點研究內(nèi)容2021.6-2021.8復(fù)合攻擊模型的建立，攻擊行為特征的提取2021.9-2021.11面向復(fù)合攻擊的檢測模型的研究與開發(fā)2021.12-2022.2入侵檢測系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)2022.3-2022.4系統(tǒng)性能測試與實驗分析2022.5-2022.6論文撰寫及答辯準備5.參考文獻[1]BaceRG,MellP,LindeC.Intrusiondetection:penetrationtestingandvulnerabilityanalysis[M].Addison-WesleyProfessional,2001.[2]McHughJ.Testingintrusiondetectionsystems:acritiqueofthe1998and1999darpaintrusiondetectionsystemevaluationsasperformedbylincolnlaboratory[J].ACMTransactionsonInformationandSystemSecurity(TISSEC),2000,3(4):262-294.[3]KundurD,TopkaraU,LouW.Arobustreal-timecyber-attackdetectionsystem[J].IEEETransactionsonSignalProcessing,2012,60(6):3122-3137.[4]KimY,ParkK,KimH,etal.Ahybridapproachforintrusiondetectionusingmultipleheterogeneoussensors[J].InformationSciences,2018,437:129-145.[5]WangC,ZhangZ,TangY,etal.Asurveyofresearch