文獻(xiàn)標(biāo)識碼： A
文章編號： 0258-7998(2013)07-0060-03
現(xiàn)有的入侵檢測系統(tǒng)中存在虛假報警、報警量巨大、不相關(guān)報警多等問題，極大地限制了它的應(yīng)用。因此，報警信息的關(guān)聯(lián)是目前入侵檢測領(lǐng)域一個重要的發(fā)展方向。在這些研究中，HU W M等[1]提出了一種基于AdaBoost算法通過機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行報警的方法。GIACINTO G等[2]提出了一種基于多個分類系統(tǒng)的方法，降低了誤報率并提高了檢測率。TSANG C H等[3]提出了一種基于基因和模型規(guī)則的方法，取得了較好的檢測率，并降低了誤報率。SHON T等[4]提出了一種基于支持向量機(jī)以及遺傳算法的混合異常檢測算法。劉利軍等[5]提出了一種基于二級決策進(jìn)行報警過濾從而消除誤報、濫報問題的方法，設(shè)計實現(xiàn)了一種基于報警緩沖池的報警優(yōu)化過濾算法。肖云等[6]提出了一種基于粗糙集、支持向量機(jī)理論的過濾誤報警的方法。穆成坡等[7]提出了一種基于模糊綜合評判的方法來處理入侵檢測系統(tǒng)的報警信息、關(guān)聯(lián)報警事件，并引入有監(jiān)督的確信度學(xué)習(xí)方法，通過確信度來對報警信息進(jìn)行進(jìn)一步的過濾。
總體說來，現(xiàn)有絕大多數(shù)入侵檢測關(guān)聯(lián)模型或方法都是在所有的事件發(fā)生后再對所有的事件進(jìn)行報警關(guān)聯(lián)分析，相當(dāng)于“事后諸葛亮”。另外，這些模型或算法難以判斷或計算所面臨的網(wǎng)絡(luò)危險，因此實際應(yīng)用中受到了一定的限制。目前，超過90％商業(yè)運(yùn)營的入侵檢測系統(tǒng)都是在Snort檢測引擎的基礎(chǔ)上進(jìn)行二次開發(fā)而來。盡管Snort獲得了巨大的成功，但作為通過攻擊特征進(jìn)行檢測的入侵檢測系統(tǒng)，Snort存在傳統(tǒng)入侵檢測系統(tǒng)的缺陷。
目前，基于人工免疫AIS(Artificial Immune System)的網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)具有多樣性、自適應(yīng)、魯棒性等特點，并被認(rèn)為是一條非常重要且有意義的研究方向[8]。參考文獻(xiàn)[8]依據(jù)人體發(fā)燒時抗體濃度增加的原理，提出了一種基于免疫的網(wǎng)絡(luò)安全危險檢測模型。該方法能對網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)所面臨的攻擊進(jìn)行準(zhǔn)確的實時危險評估，被證實了為網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險在線檢測提供了一種有效的新途徑。基于人工免疫原理，本文提出一種基于Snort的入侵檢測關(guān)聯(lián)報警模型(A Snort-based Associated Intrusion Alarm model，SAIM)，理論分析和實驗結(jié)果均表明，SAIM模型為網(wǎng)絡(luò)入侵關(guān)聯(lián)報警提供了一種有效的新途徑。
在主機(jī)實時危險計算過程中，先統(tǒng)計出每類攻擊的總危險性，然后與對應(yīng)的該類攻擊的危險權(quán)重進(jìn)行乘積和運(yùn)算，據(jù)此分別計算出主機(jī)的分類攻擊和主機(jī)整體危險性。
1.4 危險報警模型
基于實時網(wǎng)絡(luò)的“危險”報警模型依據(jù)2個條件進(jìn)行報警，即網(wǎng)絡(luò)實時危險與攻擊強(qiáng)度。對主機(jī)中報警信號的產(chǎn)生，主要來自2個方面：對主機(jī)m，(1)主機(jī)的整體危險rm(t)大于γ1(0<γ1<1)，并且主機(jī)遭遇的所有的攻擊(假設(shè)主機(jī)中包含了I類攻擊)的攻擊強(qiáng)度大于n；(2)主機(jī)遭遇的某類攻擊的網(wǎng)絡(luò)危險rm，t(t)大于ω1，i(0<ω1，i<1)，并且主機(jī)遭遇的該類攻擊（第i類攻擊）的攻擊強(qiáng)度大于Ni。對于檢測的一些報警信息，例如入侵者對所有端口進(jìn)行的掃描探測活動，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)危險達(dá)到一定數(shù)值時，模型就進(jìn)行報警，SAIM將所有的報警信息關(guān)聯(lián)起來，這有助于解決當(dāng)前入侵檢測系統(tǒng)模型中海量的報警信息關(guān)聯(lián)的問題。
2 報警實驗
為證明SAIM能有效減少虛假警報、提高報警質(zhì)量，采用1999年DARPA入侵檢測系統(tǒng)測試數(shù)據(jù)集[9]對模型進(jìn)行了測試。該數(shù)據(jù)集是麻省理工學(xué)院的林肯實驗室在實際網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中進(jìn)行攻擊而產(chǎn)生的真實數(shù)據(jù)，用于評估入侵檢測系統(tǒng)的性能。DARPA 1999年評測數(shù)據(jù)包括覆蓋了Probe、DoS、R2L、U2R和Data等五大類攻擊，是目前最為全面的攻擊測試數(shù)據(jù)集。測試過程中使用的Snort規(guī)則庫中有5 991條規(guī)則，采用第4周周五為試驗數(shù)據(jù)。
圖1給出了Snort在檢測過程中的報警數(shù)。其中總報警數(shù)3 496條，虛警2 814條(80.5%)，真實報警682條(19.5%)。采用SAIM模型，當(dāng)主機(jī)總體實時危險報警閾值取值為0.3時，報警數(shù)共20個，虛警率為45%，檢測結(jié)果表明了本文所提出的報警模型在減小虛假報警、合并同類無關(guān)報警、提高報警質(zhì)量上是可行的。
實驗結(jié)果表明，SAIM模型能實時定量地計算出主機(jī)當(dāng)前所面臨攻擊的類別、數(shù)量、強(qiáng)度及危險數(shù)值等；另外，模型根據(jù)檢測的網(wǎng)絡(luò)實時危險強(qiáng)度進(jìn)行報警，有助于減小入侵檢測的誤報率和報警數(shù)量，從而提高報警質(zhì)量。
與同類報警相關(guān)研究[1-7]相比，本文所提出的報警方法不需要先驗報警知識訓(xùn)練，更不是事后根據(jù)所有的報警記錄來進(jìn)行分析，同時可查看主機(jī)和網(wǎng)絡(luò)當(dāng)前所面臨的攻擊類別、數(shù)量、強(qiáng)度及具體的網(wǎng)絡(luò)實時危險數(shù)值數(shù)據(jù)，這有助于網(wǎng)絡(luò)安全管理員掌握實時的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢，因此本文所提出的方法具有一定的實用價值。
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