基于Snort的分布式网络纵深防御系统模型的研究
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基于Snort的分布式网络纵深防御系统模型的研究
Form: 论文之家 作者:刘晓飞 Publish: 2007-11-8 Hits:-
【中文题名】 基于Snort的分布式网络纵深防御系统模型的研究
【英文题名】 Research on Distributed Network Defense-in-depth System Model Based on Snort
【学科专业】 计算机科学与技术
【论文级别】 硕士论文
【投稿时间】 2007-11-8
【中关键词】 Snort,入侵检测系统,入侵防御系统,网络安全,纵深防御,
【英关键词】 Snort,IDS,IPS,network security,defense-in-depth,
【分类导航】 工业技术>自动化技术、计算机技术>计算技术、计算机技术>计算机的应用>计算机网络>一般性问题
【论文摘要】  随着计算机和网络技术的快速发展和广泛应用,网络安全问题越来越显得突出。无论是传统的静态网络安全技术(如防病毒、防火墙等),还是动态网络安全技术(如入侵检测系统、入侵防御系统等),如果单独使用,都难以应对日益先进和复杂的网络入侵。因此,网络纵深防御,势在必行。 网络纵深防御,从技术上讲,就是要在主机、网络和系统边界等各个网络环节,实现预警、防护、检测、响应和恢复等安全内容。其中,检测和响应是关键环节。而开源软件Snort,作为一种高性能的跨平台、轻量级的入侵检测系统,随着inline功能的加入,又可方便地成为入侵防御系统,从而同时具备了入侵检测和主动响应能力,可在网络纵深防御之中大显身手。因此,构建基于Snort的网络纵深防御系统,很有必要。 基于以上原因,我们以网络纵深防御为安全策略,以开源软件Snort为基础,采用分布式体系结构,结合多传感器数据融合技术,构建了一个分布式网络纵深防御系统。该系统可以从大规模网络中异构分布的传感器上融合数据,从而更好地了解整个网络空间的情况,成功地检测和防御利用网络进行的协同攻击。不但克服了Snort局限于单一的主机或网络架构,对大规模异构网络的监测...
【论文题纲】
摘要 3-4
Abstract 4-5
目录 5-7
第1章 绪论 7-13
1.1 课题背景 7-8
1.2 课题的目的和意义 8-10
1.3 国内外研究动态 10-13
第2章 入侵检测/防御系统分析 13-31
2.1 入侵检测系统 13-25
2.1.1 入侵检测系统的发展 13-16
2.1.2 入侵检测系统的分类 16-23
2.1.3 入侵检测系统面临的挑战和发展趋势 23-25
2.2 入侵防御系统 25-31
2.2.1 入侵防御系统简介 25-26
2.2.2 入侵防御系统的分类 26-29
2.2.3 入侵防御系统面临的挑战和发展趋势 29-31
第3章 Snort 分析 31-43
3.1 Snort 的特点 31-32
3.2 Snort 的组成 32-33
3.3 Snort 的插件机制 33-34
3.4 Snort 的流程 34-41
3.4.1 数据包的捕获与解码 36-37
3.4.2 规则解析 37-39
3.4.3 规则匹配 39-41
3.5 Snort 的规则 41-43
3.5.1 规则头 41-42
3.5.2 规则选项 42-43
第4章 构建基于 Snort 的 DNDDS 模型和体系结构 43-56
4.1 分布式 IDS 体系结构分析 44-48
4.1.1 集中式 44-45
4.1.2 网状式 45-46
4.1.3 层次式 46-48
4.2 基于 Snort 的 DNDDS 模型 48-50
4.3 基于 Snort 的 DNDDS 体系结构 50-56
4.3.1 DNDDS 有关定义 51-53
4.3.2 DNDDS 体系结构 53-56
第5章 DNDDS 中的数据融合 56-73
5.1 数据融合基本概念 56-58
5.2 数据融合在入侵检测中的应用 58-65
5.2.1 数据融合应用于 IDS 的目的 58-59
5.2.2 数据融合在入侵检测中的应用 59-63
5.2.3 数据融合算法简介 63-65
5.3 数据融合在基于 Snort 的 DNDDS 中的应用 65-73
5.3.1 融合的级别 66-70
5.3.2 融合的方式 70-73
第6章 DNDDS 功能代理和通信机制 73-81
6.1 功能代理 73-78
6.1.1 入侵检测代理 73-74
6.1.2 入侵防御代理 74-76
6.1.3 通信代理 76-78
6.1.4 管理代理 78
6.1.5 用户界面 78
6.2 通信机制与安全性 78-81
6.2.1 通信机制 78-79
6.2.2 通信机制的安全性 79-81
第7章 总结与展望 81-83
7.1 结论 81-82
7.2 展望 82-83
参考文献 83-87
致谢 87
【DOI】 LunWen.ID:2.2008.376528
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