自学习的入侵防卫系统

2512814 2009-09-10 | rar | 154 | 次下载 | 2积分

资料介绍

         受到疫苗和人体免疫系统工作方式的启发，本文提出一种入侵预防系统模型，它模拟人体注射疫苗后免疫系统产生相应抗体抵抗抗原的机理：通过设置捕获器捕获最新的外部入侵病毒并将其加入病毒特征库，通过特征匹配和异常检测两种方式检测识别病毒并将其隔离消除。
关键字：入侵防卫；陷阱；自学习；免疫系统
        目前，抵御入侵的方法主要是安装防火墙或使用入侵检测系统。防火墙的问题在于它只会报警，不会阻塞网络通讯；入侵检测系统的问题在于它只能检测出病毒库中已知存在的病毒。实施及监控这类系统会给IT 人员增添管理负担，同时也会给网络和用户活动带来障碍，最终影响性能[1]。
         我们从疫苗和人体免疫系统的工作方式中得到了一些启示。给人体注射疫苗可以使免疫系统产生相应抗体，从而抵抗真正的病毒的入侵。类似的，如果能够在未知病毒真正入侵系统之前通过放置事件捕获器的方式捕获之，提取其特征并加入病毒库，就可解决无法检测出未知病毒的难题。通过研究和比较这两种系统（人体免疫系统和我们设计的入侵防卫系统），我们设计了本系统的工作方式：捕获未知入侵，将其属性加入病毒库(犹如给人体接种疫苗)；模拟人体免疫系统的工作过程，检测出符合病毒库中特征的病毒时对其隔离，从而达到预防入侵的目的。该系统具有自学习新型病毒特征的功能，能大大减轻系统维护人员的工作，同时大大增强了系统的安全性。