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内网安全审计系统及审计数据挖掘研究

Form: 论文之家作者：张旭东 Publish: 2007-11-6 Hits:-

【中文题名】

内网安全审计系统及审计数据挖掘研究

【英文题名】

Research on Security Audit System of Intranet and Audit Data Mining

【学科专业】

计算机软件与理论

【论文级别】

硕士论文

【投稿时间】

2007-11-6

【中关键词】

内网,安全审计,CC标准,API钩子,数据挖掘,

【英关键词】

intranet,security audit,CC standard,API hook,data mining,

【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>局域网（LAN）、城域网（MAN）

【论文摘要】

近年来，网络安全问题日益严重，而在众多的安全问题中，由内部产生的安全隐患占很大的比例，包括内部人员的恶意破坏，机密信息窃取，以及内部入侵等。因为在网络内部更容易获得计算机系统的权限，而且管理人员对内部的攻击往往也疏于防范。因此，解决内部网络的安全问题，越来越引起很多安全机构、科研机构及政府部们的关注。目前解决网络安全主要采取的技术手段有防火墙、入侵检测等。它们对防止外部入侵有一定的效果，但并不能完全阻止入侵者的攻击，特别对于内部安全问题的防范比较薄弱。在这种情况下，内网安全审计系统应运而生。本文主要依照TCSEC和CC制定的标准对构建一个内网安全审计系统展开了研究。首先研究了安全审计的理论，包括审计机制的提出，安全审计的诸多国内外标准等，对审计理论进行了比较全面的总结。接着对Windows下内网安全审计系统进行了详细的设计，设计了一种适合记录用户行为的审计数据格式和审计点集，以及一个适合内网行为审计的总体框架。然后对内网安全审计系统的关键功能的实现进行了讨论，采用了API钩子和GINA等技术实现了Windows下的审计数据获取。数据挖掘是一种知识发现技术，可以在大量的历...

【论文题纲】

摘要	5-6
ABSTRACT	6-8
目录	8-11
第一章绪论	11-19
1.1 研究背景	11-17
1.1.1 内网安全问题的严重性	11-12
1.1.2 内网安全问题的特点	12
1.1.3 内网安全审计系统的提出	12-13
1.1.4 国内外安全审计研究现状	13-16
1.1.4.1 防火墙技术的不足	13-14
1.1.4.2 入侵检测技术的不足	14
1.1.4.3 目前的安全审计系统	14-16
1.1.4.4 目前安全审计系统存在的问题	16
1.1.5 数据挖掘在安全审计中的应用现状	16-17
1.2 研究内容	17
1.3 论文的组织	17-19
第二章安全审计理论与概述	19-27
2.1 安全审计概述	19-20
2.2 安全审计相关标准比较	20-23
2.2.1 TCSEC 标准	20-21
2.2.2 TNI 标准	21
2.2.3 CC 标准	21-23
2.2.4 国标 GB17859-1999	23
2.3 审计系统可以完成的目标	23
2.4 审计系统主要功能	23-27
2.4.1 安全审计自动响应	24
2.4.2 安全审计数据产生	24
2.4.3 安全审计分析	24-25
2.4.4 安全审计浏览	25
2.4.5 安全审计事件选择	25-26
2.4.6 安全审计事件存储	26-27
第三章数据挖掘技术概述	27-31
3.1 数据挖掘的概念	27
3.2 数据挖掘的一般过程	27-28
3.3 数据挖掘的常用方法	28-31
第四章内网安全审计系统设计	31-39
4.1 审计点(审计事件)的选择	31-32
4.2 审计数据的格式	32-34
4.3 系统结构设计	34-39
4.3.1 审计数据采集 Agent	34-35
4.3.2 审计数据存储中心	35-37
4.3.2.1 存储负荷	35-36
4.3.2.2 存储方式	36-37
4.3.3 审计数据浏览	37-38
4.3.4 审计数据分析	38
4.3.5 安全告警	38-39
第五章内网安全审计系统实现	39-51
5.1 系统实现框架	39-40
5.2 采集模块的实现	40-49
5.2.1 用户登录行为审计的实现	40-43
5.2.2 强制审计的实现	43-44
5.2.3 审计事件点数据获取的实现	44-49
5.2.3.1 钩子技术概述	44-46
5.2.3.2 API 钩子	46-47
5.2.3.3 API 钩子在审计数据获取中的应用	47-49
5.3 数据通信模块的实现	49-51
第六章审计数据挖掘	51-71
6.1 审计数据挖掘过程	51-52
6.2 用户正常行为模式的建立	52-64
6.2.1 审计数据关联规则挖掘	52-60
6.2.1.1 关联规则挖掘的基本思想	52-54
6.2.1.2 Apriori 算法	54-56
6.2.1.3 Apriori 算法的应用和改进	56-60
6.2.2 审计数据序列模式挖掘	60-64
6.2.2.1 序列挖掘的基本思想	60
6.2.2.2 间隔序列挖掘思想	60-61
6.2.2.3 序列挖掘算法	61-62
6.2.2.4 序列挖掘算法的应用	62-64
6.3 用户异常行为的判别	64-66
6.3.1 相似度算法	64-65
6.3.2 相似度算法的应用和改进	65-66
6.4 审计数据挖掘实验	66-71
6.4.1 正常用户环境的搭建	67
6.4.2 正常用户行为库的建立	67-69
6.4.3 异常用户行为的判别	69-71
第七章总结与展望	71-73
7.1 总结	71-72
7.2 展望	72-73
参考文献	73-76
致谢	76-77
攻读学位期间发表的学术论文目录	77

【DOI】

LunWen.ID:2.2008.362673



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