IDS告警信息关联分析系统的研究与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 课题背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 研究目的和内容 | 第12-13页 |
| 1.4 论文结构 | 第13-14页 |
| 第二章 相关理论与关键技术 | 第14-25页 |
| 2.1 告警日志 | 第14-15页 |
| 2.2 多步攻击和攻击图 | 第15-17页 |
| 2.2.1 多步攻击 | 第15-16页 |
| 2.2.2 攻击路径和攻击图 | 第16-17页 |
| 2.3 误报消除 | 第17-19页 |
| 2.3.1 相关警报数量不同 | 第18-19页 |
| 2.3.2 报警时密度不同 | 第19页 |
| 2.3.3 周期性误报 | 第19页 |
| 2.4 常见警报聚合方法 | 第19-23页 |
| 2.4.1 基于属性相似度的警报聚合方法 | 第20-21页 |
| 2.4.2 基于贝叶斯分类器的警报聚合方法 | 第21-23页 |
| 2.5 常见警报关联方法 | 第23-24页 |
| 2.5.1 基于因果关系的关联方法 | 第23页 |
| 2.5.2 基于机器学习的关联方法 | 第23-24页 |
| 2.6 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 IDS警报误报消除算法 | 第25-33页 |
| 3.1 IDS警报特点分析 | 第25-26页 |
| 3.2 误报消除算法 | 第26-31页 |
| 3.2.1 基于相关警报数目的误报去除方法 | 第26-28页 |
| 3.2.2 基于报警密度的误报去除方法 | 第28-29页 |
| 3.2.3 基于周期性误报的误报去除方法 | 第29-31页 |
| 3.3 实验分析 | 第31-32页 |
| 3.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 IDS警报聚合及警报关联算法 | 第33-43页 |
| 4.1 基于属性相似度的警报分层聚合算法 | 第33-37页 |
| 4.1.1 警报聚合算法 | 第33-34页 |
| 4.1.2 警报分层聚合算法 | 第34-37页 |
| 4.2 基于因果关系的警报关联算法 | 第37-41页 |
| 4.2.1 因果关联算法 | 第37-38页 |
| 4.2.2 反向因果关联算法 | 第38-41页 |
| 4.3 实验分析 | 第41-42页 |
| 4.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 第五章 系统设计与实现及实验验证 | 第43-51页 |
| 5.1 系统设计与实现 | 第43-45页 |
| 5.1.1 系统设计 | 第43-44页 |
| 5.1.2 系统实现 | 第44-45页 |
| 5.2 实验测试及验证 | 第45-50页 |
| 5.2.1 实验环境和实验数据 | 第45页 |
| 5.2.2 实验过程和实验结果 | 第45-50页 |
| 5.3 本章小结 | 第50-51页 |
| 第六章 总结与展望 | 第51-53页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第51页 |
| 6.2 未来展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第58页 |
