基于云计算的异常检测研究.pdf

南京邮电大学
硕士学位论文
基于云计算的异常检测研究
姓名：侯楠
申请学位级别：硕士
专业：信息安全
指导教师：陈丹伟
20100301
摘要一种基于互联网的超级计算模式——云计算引起了人们极大的关注。云计算通过互联网将超大规模的计算存储资源整合起来，形成一个虚拟的计算资源池，并以服务的形式按需提供给用户。由于云计算巨大的应用价值，与其相关的技术研究正成为全世界科技工作者研究的热点问题，同时也面临着越来越多的安全威胁。入侵检测技术成为云计算安全的核心检测系统数据预处理模块设计和分析模块设计，论证模型在防止恶意网络攻击中的作用。关键词：云计算，入侵检测，异常检测，支持向量机，流形学习随着网格技术、分布式计算技术和并行计算技术的飞速发展和日益成熟，新近出现的问题之一。本文主要构建能够适应云计算环境的入侵检测系统框架，着眼于基于虚拟组织的入侵将非线性流形学习算法引入了本课题所提出的模型，作为特征提取模块对云计算环境下采集的网络数据进行预处理，给出经典流形学习算法母慕芯浚蕴岣吆笮掷嘈阅堋同时将支持向量机作为分类器引入模型，并研究基于粒子群的．掷嗨惴ㄖ械牟问选择问题，使其在达到适合云计算特点的前提下，具有较高的检测性能。最后通过对实验结果的分析对比，验证本文所提出的模型是可行和高效的，并给出了该课题未来的深入研究方向。摘要南京邮电大学硕士研究生学位论文
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第一章绪论课题背景及意义目前，全球行业正在进行着一场浩浩荡荡的“云”端之旅。《商业周刊》发表评论文章指出，云计算技术的出现使得人们可以直接通过网络应用获取软件和计算能力，这一模式将会给传统的业带来一场巨大的变革，云计算正在成为业的一种发展趋势。云计算是一种基于互联网的超级计算模式，其原理非常类似于网格计算。它是把存储在大量分布式计算机产品中的大量数据和处理器资源整合在一起协同工作【。作为一种新企业能够将资源切换到需要的应用上，根据需求访问计算机和存储系统。云计算作为互联网的新一代浪潮，有望提供下一代分布式应用和服务。云计算已经成为热点，它所带来的低成本、高性能以及方便的计算资源共享正是众多企业所追求的。云使得在互联网上运行的云计算作业面临着各种各样的安全威胁，如数据被截取、信息的内容被篡改或删除、假冒合法用户和服务器等等。特别是云计算服务提供商，在为云计算用户提供存储、计算和各种软件式服务的过程中，很有可能遭受到各种安全威胁攻击的考验，因此在云计算环境中，需要采取有效的安全措施，确保系统安全。更是将入侵检测作为信息系统安全的三大支柱之一。但是这个在网络安全领域占据重要地位的应用至今仍未出现任何针对云计算的成熟的产品。这主要是因为云计算是一个异构的环境，用户和资源数量庞大，动态可变，而且可属于多个组织。云计算作业可在其执行过程中动态地申请、启动进程和申请、释放资源，而且资源分布在不同的机器上，其所在位置的结构和协议也不尽相同。作为一个全新的研究领域，云计算安全问题特别是入侵检测技术在基础理论和工程技术两个层面向科技工作者提出了大量的挑战性课题。本课题在分析云计算的特点和安全需求的基础之上，提出适合云计算环境的分布式入侵检测模型，利用目前较流行的支持向量机算法训练分类器，以提高系统的检测准确度及时间效率。同时，将在图像等领域已被证明其高效性的非线性流形学习方法引入检测模型，对云计算环境中采集的网络流量数据进行预处理，提取出有助于分类的特征并移除噪声等兴的共享基础架构的方法，它可以将巨大的系统池连接在一起以提供各种服务。这使得计算以互联网作为通信支撑平台，而互联网是一个开放性、异构性极大的公共网络，这就入侵检测系统是构建动态防御和事后分析的基础，现代信息系统安全的动态防御模型南京邮电大学硕士研究生学位论文第一章绪论．
国内外研究现状无关特征，提高分类器的检测性能，更好地保障云计算环境的安全。目前云计算安全技术的研究成为网络研究的一个焦点问题，本课题研究具有较强的理论意义和实践指导价值。和网格计算的发展，或者说是这些计算机科学概念的商业实现【俊Ｔ萍扑闶切槟饣、效用计算、∩枋┘斗、教ḿ斗、砑斗等概念混合演进并跃升的结果。由于云计算的巨大应用价值，它已经引起了世界许多国家的界包括工业界和学术界的极大关注。美国几乎所有著名的院校都有研究小组从事云计算相关技术的研究，鏒疘大学洛杉矶分校、康奈尔大学、麻省理工学院和加州大学伯克利分校等先后开展了云计算方面的研究工作。纫慌疽苍谠萍扑懔煊蛲度氪罅康娜肆ξ锪Γ:芏研究机构搭建起了硬件平台，并提出了部分有关于云安全领域的研究成果【。年月推出了“改变游戏规则”的“蓝云”计算平台，为