论文摘要
随着互联网技术的不断发展,基于网络的攻击也不断增多。攻击场景是攻击者从探测目标系统或网络到最终达到入侵目标的一系列攻击行为,对攻击场景的识别和展现可以为管理者提供对真正入侵行为的直观认识进而有针对性地进行防范。现有的入侵检测系统多数只能对单步攻击进行报警并包含大量的误报,使得真正的攻击场景信息混杂在大量的误警信息中,给使用人工的方式识别攻击场景带来了困难。本文在将入侵检测系统中解决的主要问题与分类问题进行类比的基础上阐述了一种攻击场景识别及可视化方法。该方法通过对snort的警报进行过滤和分析从中识别出攻击场景,并使用攻击图的方式对攻击场景进行展现。针对snort中的误报信息对攻击场景识别造成的困难,提出了基于统计模型的误报滤除方法并分别介绍了两种统计模型在该方法中的应用。在训练和测试数据方面,对DARPA2000数据集在snort中的警报序列进行攻击场景的标记并以之为基础模拟出多个攻击场景。最后通过对比实验比较两种统计模型在误报滤除方面的效果,并测试了攻击场景识别效果。实验结果表明基于统计模型的误报滤除过滤了大量的误报信息,使得攻击场景识别和展现方法能够识别出测试数据中的攻击场景并绘制出攻击场景中主要的攻击步骤及攻击细节。
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