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      1. 論析網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用流分析與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估系統(tǒng)

        時(shí)間:2023-03-26 00:56:16 論文范文 我要投稿
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        論析網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用流分析與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估系統(tǒng)

          論文關(guān)健詞:應(yīng)用流分析;風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估;流量分組

          論文摘要:針對(duì)網(wǎng)絡(luò)中的各種應(yīng)用服務(wù)的識(shí)別檢測(cè),采用應(yīng)用層協(xié)議簽名的流量識(shí)別技術(shù)和流量分組技術(shù),實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用流的分析和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估系統(tǒng)——RAS,提出基于流量分組技術(shù)的應(yīng)用流風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型。該系統(tǒng)為網(wǎng)絡(luò)資源分配和網(wǎng)絡(luò)安全的預(yù)測(cè)提供有價(jià)值的依據(jù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,TARAS系統(tǒng)具有良好的流量分析效率和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估準(zhǔn)確性。

          1概述

        基于互聯(lián)網(wǎng)的新技術(shù)、新應(yīng)用模式及需求,為網(wǎng)絡(luò)的管理帶來(lái)了挑戰(zhàn):(1)關(guān)鍵應(yīng)用得不到保障,OA, ERP等關(guān)鍵業(yè)務(wù)與BT,QQ等爭(zhēng)奪有限的廣域網(wǎng)資源;(2)網(wǎng)絡(luò)中存在大量不安全因素,據(jù)CNCERT/CC獲得的數(shù)據(jù)表明,2006年上半年約有14萬(wàn)臺(tái)中國(guó)大陸主機(jī)感染過(guò)Beagle和Slammer蠕蟲;(3)傳統(tǒng)流量分析方法已無(wú)法有效地應(yīng)對(duì)新的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、動(dòng)態(tài)端口和多會(huì)話等應(yīng)用,使得傳統(tǒng)的基于端口的流量監(jiān)控方法失去了作用。

        如何有效地掌握網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行狀態(tài)、合理分配網(wǎng)絡(luò)資源,成為網(wǎng)絡(luò)管理者們的當(dāng)務(wù)之急。針對(duì)以上需求,作者設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一套網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用流分析與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估系統(tǒng)(Traffic Analysis and Risk Assessment System, TARAS)。

        當(dāng)前,網(wǎng)絡(luò)流量異常監(jiān)測(cè)主要基于TCP/IP協(xié)議。文獻(xiàn)[5]提出使用基于協(xié)議簽名的方法識(shí)別應(yīng)用層協(xié)議。本系統(tǒng)采用了應(yīng)用層協(xié)議簽名的流量分析技術(shù),這是目前應(yīng)用流分析最新技術(shù)。然而,簡(jiǎn)單的流量分析并不能確定網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行狀態(tài)是否安全。因此,在流量分析的基礎(chǔ)上,本文提出了應(yīng)用流風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型。該模型使用流量分組技術(shù)從定量和定性兩方面對(duì)應(yīng)用流進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估,使網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行狀態(tài)安全與杏這個(gè)不確定性問(wèn)題得到定性評(píng)估,這是當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)管理領(lǐng)域需要的。

          2流量分析模型

        目前應(yīng)用流識(shí)別技術(shù)有很多,本文提出的流量識(shí)別方法是對(duì)Subhabrata Sen提出的應(yīng)用協(xié)議特征方法的改進(jìn)。針對(duì)種類繁多的應(yīng)用層協(xié)議采用了兩級(jí)匹配結(jié)構(gòu),提高效率。

        應(yīng)用識(shí)別模塊在Linux環(huán)境下使用Libpcap開發(fā)庫(kù),通過(guò)旁路監(jiān)聽的方式實(shí)現(xiàn)。在設(shè)計(jì)的時(shí)候考慮到數(shù)據(jù)報(bào)文處理的效率,采用了類似于Linux下的NetFilter框架的設(shè)計(jì)方法,結(jié)構(gòu)見圖1。

        采取上述流量識(shí)別框架的優(yōu)點(diǎn):(1)在對(duì)TCP報(bào)文頭的查找中使用了哈希散列算法,提高了效率;(2)借鑒狀態(tài)防火墻的技術(shù),使用面向流(flow)的識(shí)別技術(shù),對(duì)每個(gè)TCP連接的只分析識(shí)別前10個(gè)報(bào)文,對(duì)于該連接后續(xù)的數(shù)據(jù)報(bào)文則直接查找哈希表進(jìn)行分類,這樣避免了分析每個(gè)報(bào)文帶來(lái)的效率瓶頸;(3)模式匹配模塊的設(shè)計(jì)使得可擴(kuò)展性較好。

        在匹配模塊設(shè)計(jì)過(guò)程中,筆者發(fā)現(xiàn)如果所有的協(xié)議都按照基于協(xié)議特征的方式匹配,那么隨著協(xié)議數(shù)量的增大,效率又會(huì)成為一個(gè)需要解決的問(wèn)題。

        因此,在設(shè)計(jì)應(yīng)用流識(shí)別模塊時(shí),筆者首先考慮到傳輸層端口與網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用流之間的聯(lián)系,雖然兩者之間沒(méi)有絕對(duì)固定的對(duì)應(yīng)關(guān)系,但是它們之間存在著制約,比如:QQ協(xié)議的服務(wù)器端口基本不會(huì)出現(xiàn)在80, 8000, 4000以外的端口;HTTP協(xié)議基本不會(huì)出現(xiàn)在80, 443, 8080以外的端口等,因此,本文在流量分析過(guò)程中首先將一部分固定端口的協(xié)議使用端口散列判斷進(jìn)行預(yù)分類,提高匹配效率。

        對(duì)于端口不固定的應(yīng)用流識(shí)別,采用兩級(jí)的結(jié)構(gòu)。將最近經(jīng)常檢測(cè)到的業(yè)務(wù)流量放在常用流量識(shí)別子模塊里面,這樣可以提高查找的速度。另外,不同的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境所常用的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用流也不同,因此,也沒(méi)有必要在協(xié)議特征庫(kù)中大范圍查找。兩級(jí)查詢匹配保證了模型對(duì)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的自適應(yīng)性,它能夠隨著網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的改變以及網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的變化而改變自己的查詢策略,但不降低匹配效率。應(yīng)用流識(shí)別子模塊的設(shè)計(jì)具體結(jié)構(gòu)見圖2。

          3風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型

        本文采用基于流量分組技術(shù)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法。流量分組的目的是為流量的安全評(píng)估提供數(shù)據(jù)。

          3.1應(yīng)用流的分組

        網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用種類多、變化頻度高,這給應(yīng)用流的評(píng)估帶來(lái)了麻煩,如果要綜合考慮每一種應(yīng)用流對(duì)網(wǎng)絡(luò)帶來(lái)的影響,顯然工作量是難以完成的。因此,本文引入應(yīng)用流分組的概念。應(yīng)用流分組的目的是從網(wǎng)絡(luò)環(huán)境和安全角度的考慮,將識(shí)別后的流量進(jìn)行歸類分組。筆者在長(zhǎng)期實(shí)驗(yàn)過(guò)程中,根據(jù)應(yīng)用的重要性、對(duì)網(wǎng)絡(luò)的占用率、對(duì)網(wǎng)絡(luò)的威脅性等因素得到一個(gè)較為合理的分組規(guī)則,即將網(wǎng)絡(luò)流量分為:關(guān)鍵業(yè)務(wù),傳統(tǒng)流量,P2P及流媒體,攻擊流,其他5類。應(yīng)用流分組確定了流量評(píng)估的維度,這樣有利于提高評(píng)估的效率。表1列舉了部分應(yīng)用流的分組。

        應(yīng)用流分組模塊有2個(gè)功能。首先是將檢測(cè)到的各種應(yīng)用流量按照表1中的分組歸類,并計(jì)算各分組應(yīng)用流量的大小、連接數(shù)目、通信主機(jī)數(shù)目3個(gè)方面的信息,并以一定的時(shí)間周期向流量安全評(píng)估模塊傳送數(shù)據(jù)。另外一個(gè)是在安全事件出現(xiàn)時(shí),向安全響應(yīng)模塊提供異常應(yīng)用流名稱和其他相關(guān)信息。應(yīng)用流分組模塊的輸入是各應(yīng)用流的流量大小,而輸出有2個(gè):

        (1)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的流量分布矩陣。

        (2)異常主機(jī)流量分組中的成份。

          筆者引入流量矩陣的概念。流量矩陣A的數(shù)學(xué)定義為

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