浅析引导型蜜罐群在网络安全中的应用

随着入侵攻击的复杂多样化和网络管理的难度加大,蜜罐技术作为网络安全主动防御技术的重要组成部分越来越受到人们的重视,它主要经历了欺骗系统、蜜罐和蜜网等几个发展阶段,旨在对入侵攻击进行监视、检测和分析。本文结合中小型网络安全的实际需求,提出一种新的蜜罐思路：引导型蜜罐群,设计了相应的网络安全模型,并分析它的关键技术及实际应用。     

基于蜜罐技术的主动防护网络入侵探究

随着信息技术的快速发展,网络安全问题日益突出,如何保护网络安全成为人们研究的重点.在实际工作过程中应用蜜罐技术来进行主动防护网络入侵是一种新方式.由蜜罐技术和分布式代理构成的防护体系,能够有效降低攻击检测误报率.网络安全形势日益复杂的背景下加强对蜜罐技术的研究具有重要意义.本文将重点探讨如何利用蜜罐技术来实现对网络入侵的主动防护.     

网络入侵诱骗技术--蜜罐系统的应用

介绍了一种网络入侵诱骗技术——蜜罐系统在网络安全中的应用。描述了网络诱骗系统的系统结构和功能。总结了3种蜜罐级别的功能和特点,提出了蜜罐系统在网络中的部署方案和应用特点。实验结果证明,蜜罐系统可以有效地欺骗、减缓和阻止对敏感主机的网络入侵攻击。     

蜜罐技术在网络安全系统中的应用与研究

随着网络技术的不断发展,网络安全技术已经从早期对攻击和病毒的被动防御开始向对攻击者进行欺骗并且对其入侵行为进行监测的方向发展。基于蜜罐技术的网络安全系统可以实现对内部网络和信息的保护,并且可以对攻击行为进行分析和取证。文中对蜜罐系统分类特点、部署位置以及配置数量进行了分析,同时对蜜罐系统中关键部分取证服务器的实现进行了研究,并进行了实验测试,测试结果表明该蜜罐系统可以实现对攻击行为进行捕捉和记录的功能。对蜜罐系统的部署和保护模式进行研究,可以从理论上优化蜜罐系统的配置和部署,具有很高的实践意义。     

基于蜜罐技术的局域网安全研究

蜜罐技术是一种主动防御技术,可以诱骗攻击并记录入侵过程,及时获得攻击信息并以此来深入分析各种攻击行为。本文根据蜜罐技术的原理,结合传统的入侵检测技术设计了一个基于蜜罐技术的局域网安全模型。     

针对应用层未知攻击的蜜罐系统框架的研究与实现

随着网络攻击事件越来越多,特别是新的漏洞以及其攻击的不断发布,网络安全受到严重的威胁。传统的安全技术如防火墙、入侵检测等都不能很好地对新的漏洞和攻击进行检测,所以未知攻击的检测问题已成为难点。利用蜜罐技术来解决未知攻击的检测问题,简要概述了现有的蜜罐技术,提出并实现了一种针对应用层未知攻击的蜜罐系统框架。最后进行了测试并给出了结论。     

基于蜜罐的网络病毒特征研究模型

HSWS(基于蜜罐的网络病毒特征研究模型)利用蜜罐技术的优势,收集网络病毒在蜜罐上的活动信息;根据蜜罐响应的信息和网络截获的攻击数据包,用攻击树方法重构病毒攻击过程;并根据目标对攻击信息进行分类,用LCS算法在同类攻击数据中生成网络病毒的特征。对收集的新型网络病毒特征扩充IDS的特征库,弥补入侵检测系统对未知病毒攻击无法识别问题,完善防御系统。     

一种自适应的动态取证机制

随着网络入侵技术和计算机犯罪技术的发展,动态取证变得越来越重要.利用入侵检测系统和蜜罐来实现入侵取证的方法在取证的实时性方面有很大优势,但这些方法没有过多考虑系统被入侵时证据可靠性以及系统可靠性的问题,而且取证的时机难以掌握.提出了一种自适应的动态取证方法,该方法采用入侵检测系统作为取证触发器,利用影子蜜罐对疑似攻击进行确认和进一步观察分析,自适应调整取证过程,获取关键证据,最后采用有限状态机对该机制进行建模,并对该机制中的状态转换时机、影子蜜罐、证据安全存储等关键技术进行描述.利用该机制来实现动态取证,可以使得取证过程更可控,可以减少不必要的证据量,并增强系统的容侵性.     

基于蜜罐的入侵检测系统的设计与实现*

传统的入侵检测系统无法识别未知的攻击,提出在入侵检测系统中引入蜜罐技术来弥补其不足,并设计和实现了一个基于人工神经网络的入侵检测系统HoneypotIDS。该系统应用感知器学习方法构建FDM检测模型和SDM检测模型两阶段检测模型来对入侵行为进行检测。其中,FDM检测模型用于划分正常类和攻击类,SDM检测模型则在此基础上对一些具体的攻击类型进行识别。最后,设计实验对HoneypotIDS的检测能力进行了测试。实验结果表明,HoneypotIDS对被监控网络中的入侵行为具有较好的检测率和较低的误报率。     

蜜罐与入侵检测技术联动系统的研究与设计

针对单一技术在网络安全防御上的局限性,对入侵检测和蜜罐技术进行了认真研究.构建了一个新的入侵检测与蜜罐技术联动的防御系统.通过蜜罐收集入侵信息,用无监督聚类算法分析入侵数据,将数据集划分为不同的类别,提取新的攻击特征,扩充了入侵检测系统的特征库.通过实验分析和采用KDDCUP99入侵数据集进行测试,证明对于误报和漏报问题有一定的改进,提高了对未知入侵攻击的检测效率.