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为了揭示入侵检测系统所生成的报警数据之间的关联关系和重构入侵攻击场景,提出了一种基于攻击图与报警数据相似性分析的混合报警关联模型。该模型结合攻击图和报警数据分析的优点,首先根据入侵攻击的先验知识定义初始攻击图,描述报警数据间的因果关联关系,再利用报警数据的相似性分析修正初始攻击图的部分缺陷,进而实现报警关联。实验结果表明,混合关联模型能够较好地恢复攻击场景,并能够完全修复攻击图中单个攻击步骤的缺失。 相似文献
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针对目前电子取证入侵重构多用事后分析的方式导致分析信息不完整的问题,定义入侵事件的形式化描述和黑客攻击场景的表示,将事件关联方法引入电子取证入侵重构分析中,建立了事件关联的动态实时电子取证入侵重构系统,该系统预先了因果关联表,找出事件问的因果关联度,并消除它们的冗余关系,来获得入侵过程图。最后,通过一个实例来说明通过关联部分攻击片断来构建一个完整的攻击场景的过程。 相似文献
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为了能够自动分析入侵证据,提出了一种层次化入侵场景重构方法.其原理是:首先,基于报警关联技术重构出入侵者的抽象攻击步骤及步骤间关系;然后,基于攻击特征和依赖追踪技术重构出各步骤的行为细节;最后,通过两层重构结果的彼此映射,调整获得完整的入侵行为图.基于DARPA 2000的实验结果表明,该方法的重构结果准确性和完备性均比较高,而且抽象与细节相结合的表示方法更易理解,也更适合作为法律证据.而与现有方法相比,该方法在重构场景的完整性、适用行为的复杂性以及方法安全性等方面也有一定的改善. 相似文献
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基于场景重构与报警聚合的网络取证分析技术 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种包含报警标准化、去冗余、场景重构和报警聚合的网络取证分析方法. 通过去除失败攻击的报警, 减少了对证据分析的干扰. 在场景重构中, 通过反向关联, 减少了不必要的证据, 同时通过对孤立报警的补充, 保证了证据链的完整性. 在报警聚合中, 提出了聚合同一攻击步骤的不同报警的方法, 以抽象层和具体层两个层次重构入侵场景. 最后通过实验验证了所提出方法的有效性. 相似文献
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基于可信报警事件的在线攻击场景重构算法 总被引:1,自引:0,他引:1
传统的入侵检测系统仅提供大量独立的、原始的攻击报警信息,不利于用户和入侵响应系统对攻击及时做出响应,迫切需要根据低层的报警信息,建立高层的攻击场景,提高安全管理员对当前发生的攻击的认知度。本文利用贝叶斯规则首先对多个安全设备产生的报警信息进行过滤,生成了可信的报警事件集,在此基础上完成攻击场景的重构工作,减少了安全设备产生的误报信息对关联算法的影响,提高了关联算法的健壮性和可扩展性。描述的关联方法可以使报警事件的聚合操作和攻击场景重构同时进行,实现了对报警事件的在线分析功能,弥补了现有算法的不足。试验结果表明,该算法在场景重构和报警事件约减两个方面都表现出了良好的性能。 相似文献
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针对目前电子取证入侵重构多用人工分析的方式导致效率低的问题,将AI领域中加权模糊推理方法引入电子取证入侵重构分析中,建立了基于加权模糊推理的电子取证入侵重构专家系统,该系统采用预先定义好的入侵特征,与取证现场获取的入侵痕迹相匹配,并结合相应的权值来推断实际可能的攻击场景。 相似文献
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攻击者通过从一个攻击序列衍生出大量变种攻击序列来逃避基于规则及其它误用检测技术的检测.基于此,针对可序列化的入侵,从攻击机理入手,提取攻击的关键操作序列,构造入侵行为表达式,再对攻击序列进行拓扑排序和同构变换,以扩展形成一个入侵场景或一类入侵.进而提出了面向场景和检测一类入侵行为的方法,通过构建基于场景和检测一类入侵行为的PN(Petri Net)机来实现检测已知攻击及其未知变种攻击的目标.未知变种攻击也是一些新的攻击形态,因而从这种意义上说,该方法能检测到新的攻击行为. 相似文献
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传统的入侵检测系统只提供大量独立的、原始的攻击报警信息,不利于用户和入侵响应系统对攻击及时作出响应,迫切需要根据低层的报警信息,建立高层的攻击场景。本文提出一种利用有色Petri网理论实时、动态构造攻击场景的方法。该方法首先用有色Petri网描述攻击场景,然后用扩展关联矩阵的比值快速匹配、构造攻击对应的攻击场景;并根据已构造的子攻击场景网,验证和检查漏报的攻击,预测下一步可能的攻击;同时,利用子攻击场景合并的方法构造新的攻击场景模式。 相似文献
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针对目前入侵检测系统(IDS)存在的误报、漏报等问题,首先分析了存在误警的原因,设计并实现了一个入侵检测报警信息融合系统的模型。该模型提出一种相似隶属函数对报警事件进行关联,最后对系统进行了实验验证。结果表明该系统能有效地减少报警数量,降低误报、漏报率,从而提高了报警的有效性。同时通过事件关联完成攻击场景的重构,为加深对攻击者攻击意图的了解带来了方便,达到预警的目的,具有较强的实用价值。 相似文献
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针对目前入侵检测系统(IDS)存在的误报、漏报等问题,首先分析了存在误警的原因,设计并实现了一个入侵检测报警信息融合系统的模型。该模型提出一种相似隶属函数对报警事件进行关联,最后对系统进行了实验验证。结果表明该系统能有效地减少报警数量,降低误报、漏报率,从而提高了报警的有效性。同时通过事件关联完成攻击场景的重构,为加深对攻击者攻击意图的了解带来了方便,达到预警的目的,具有较强的实用价值。 相似文献
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就单一传统入侵检测系统而言,其异构性和自治性使得针对同一攻击行为产生的警报,在包含内容、详略程度、不确定性等方面存在很大的差异,导致大量重复性警报涌现.而这些大量、重复的警报信息不仅影响了入侵检测系统的性能,又不能体现出完整的黑客入侵过程.为了有效地分析和处理入侵警报,提出了一种入侵场景构建模型--BPCRISM,其能够利用警报的检测时间属性的接近程度将警报关联分为两大类:警报概率关联和警报因果关联,然后给出了概率关联和因果关联的算法,并从关联的警报信息中分辨出完整的黑客攻击流程和重构出入侵场景.初步实现该模型后,使用DARPA Cyber Panel Program Grand Challenge Problem Release 3.2(GCP)入侵场景模拟器进行了测试,实验结果验证了该模型的有效性. 相似文献
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基于攻击意图的报警信息关联研究 总被引:2,自引:0,他引:2
当前的入侵检测系统往往只提供给安全管理员大量低级的报警信息,分析这些报警信息极大地加重了安全管理员的负担,并且使得一系列相互关联的重要报警信息常常被淹没在大量不重要的报警信息中,因此迫切需要对于低级的报警信息进行进一步的关联,建立较为高层的攻击场景.本文提出了一个基于攻击意图的报警关联的模型,使用报警信息所对应的攻击行为的目的即攻击意图构建攻击场景.该模型先把入侵检测系统产生的报警信息转化为相应的攻击意图,再根据预先建立的攻击场景对这些攻击意图进行关联,从而实现了报警信息关联. 相似文献
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现有的利用入侵检测告警来构建攻击场景、识别多步攻击意图的方法存在着需要定义复杂的关联规则、过于依赖专家知识和难以发现完整场景等不足,为此提出了一种基于攻击行为序列模式挖掘方法的攻击意图识别技术.通过分析入侵告警的攻击行为序列,挖掘出多步攻击的行为模式,再进行在线的告警模式匹配和告警关联度计算来发现攻击者的攻击意图,预测攻击者的下一步攻击行为.实验结果表明,该方法可以有效的挖掘出攻击者的多步攻击行为模式,并能有效的实现在线的攻击意图识别. 相似文献