诱捕式网络防御技术研究

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网络安全攻防技术研究及应用

网络安全攻防技术研究及应用

网络安全攻防技术研究及应用随着信息技术的快速发展,网络安全已经成为我们生活中不可或缺的一部分。

无论是个人或企业,都需要掌握网络安全攻防技术,以保障在线信息的安全。

本文将从技术层面出发,探究网络安全攻防技术研究及应用。

一、网络安全攻防技术1.防御技术网络安全防御技术是保障网络系统和数据安全的重要手段,它涉及网络安全的各个方面。

防火墙技术是网络系统安全的第一道防线,通过对网络流量的检查和过滤,防火墙可以起到防御攻击的作用。

此外,入侵检测与防御系统(IDS/IPS)也是防御技术的重要一环。

IDS/IPS通过对网络流量的监测和分析,可以及时发现和防御攻击威胁,使网络系统得到加强保护。

2.渗透技术渗透测试是一种安全检测手段,它可以检测网络系统的安全性,并找出其中的安全漏洞,从而及时加以修补。

渗透技术涉及利用漏洞进行攻击、破解密码以及绕过认证等技术,通过模拟黑客攻击行为,找出网络系统中的漏洞和弱点,为企业提供强有力的安全保障。

3.加密技术加密技术是网络安全中不可或缺的一部分。

它通过对数据进行加密,保障了数据的机密性,从而防止数据在传输过程中被窃取或篡改。

加密技术的应用范围广泛,涉及网络传输加密、文件加密,甚至是对整个存储设备进行加密等。

二、网络安全攻防技术研究1.大数据分析大数据分析已成为网络安全攻防技术中不可或缺的一部分。

通过对数据进行挖掘和分析,可以及时发现和防范网络攻击,从而有效保障网络安全。

大数据分析技术涉及机器学习、数据挖掘和数据分析等技术,可以对海量的数据进行实时处理,从而及时发现和预测网络攻击。

2.安全运维安全运维是企业保障网络安全的重要一环,它涉及到企业网络系统的设计、实施、管理和维护等方面。

安全运维通过对网络系统进行全面维护和管理,实时跟踪网络攻击和漏洞,从而及时发现和应对网络攻击威胁。

三、网络安全攻防技术的应用1.金融行业金融行业是一个重要的网络安全应用领域,它涉及到人们的财产安全。

金融行业需要对各种支付、转账等网络功能进行安全保护,以保障客户的信息安全和财产安全。

基于深度学习的网络入侵检测与防御技术研究

基于深度学习的网络入侵检测与防御技术研究

基于深度学习的网络入侵检测与防御技术研究引言:网络安全问题一直是互联网发展中不可忽视的方面之一。

随着信息技术的迅猛发展,网络入侵事件也日益增多,给社会带来了巨大的损失。

传统的网络入侵检测与防御方法往往局限于规则匹配和特征提取,无法适应新型入侵行为的变化。

基于深度学习的网络入侵检测与防御技术的出现,为网络安全提供了创新的解决方案。

本文旨在探讨基于深度学习的网络入侵检测与防御技术的研究现状和应用前景。

一、基于深度学习的网络入侵检测技术原理1. 传统网络入侵检测方法的局限性传统网络入侵检测方法主要基于规则匹配和特征提取,但这些方法无法应对新型入侵行为的变化,且存在较高的误报率和漏报率。

2. 深度学习在网络入侵检测中的应用深度学习作为一种强大的机器学习技术,通过构建多层神经网络模型,能够自动从原始数据中学习和提取特征,从而实现对网络入侵行为的准确检测。

3. 基于深度学习的网络入侵检测技术原理基于深度学习的网络入侵检测技术主要分为数据预处理、特征提取和分类预测三个步骤。

其中,数据预处理主要包括数据清洗和归一化;特征提取通过设计合适的神经网络结构,实现对网络数据的特征学习;分类预测则利用已训练好的模型对新的网络数据进行入侵判断。

二、基于深度学习的网络入侵检测技术的优势1. 高准确率基于深度学习的网络入侵检测技术能够自动从原始数据中学习和提取特征,相较于传统方法,其分类准确率更高,对新型入侵行为有更好的应对能力。

2. 自适应性基于深度学习的网络入侵检测技术具有较强的自适应性,能够自动学习和适应网络环境的变化,对网络入侵行为的检测能力更加稳定。

3. 抗干扰能力基于深度学习的网络入侵检测技术对于网络噪声和干扰具有较好的抑制能力,降低了误报率和漏报率。

三、基于深度学习的网络入侵防御技术研究现状1. 基于深度学习的入侵防御系统基于深度学习的入侵防御系统主要通过分析网络数据流量和行为模式,检测出隐藏在数据中的入侵行为,并及时采取相应的防御措施。

基于诱骗技术的网络安全系统应用规划

基于诱骗技术的网络安全系统应用规划

基于诱骗技术的网络安全系统应用规划摘要Honeypot“蜜罐”技术主要是一个包含漏洞的诱骗系统,它通过模拟一个或多个易受攻击的主机,给攻击者提供一个诱饵。

运用此技术可以引诱攻击者掉入布好的陷阱,来保护真正的系统。

:近年来,honeypot技术的研究引起了人们很大的关注,它是一种应用欺骗思想的主动防御技术。

Honeypot技术已经在安全领域得到了大量的应用,体现了其独得的价值和优势。

本文分析了honeypot技术在网络安全中的主动防御特性,将其应用部署到校园网络中,提出一种新型的主动式校园网安全模型,并给出了其主要功能模块的具体实现。

分析表明该模型能够在校园网络中检测出未知的攻击,详细收集攻击者的信息,进一步提高校园网络的主动防御性能。

关键词:honeypot、网络安全、校园网、主动防御AbstractHoneypot technology is mainly one of the leak into the system. it was through one or more vulnerable to attacks of the host, and to provide a bait. use the technology can lure the cloth off into the trap, to protect the system. in recent years, honeypot technology research caused great concern, it is a kind of application of the initiative on the defensive. honeypot technology has in the safe areas, a large number of applications,Embodies the independence of the value and advantage. this paper analysed honeypot technology in the network security initiative within the defensive nature and apply it to deploy to the network, a new kind of active cn campus network security model, and gives its main function of the realization of the modules. the analysis shows that the models can in the detection of the unknown network attack and collect the information, further enhance the active network of the defensive .Keywords :honeypot, network security,cn campus network,proactive detection.目录摘要 (1)Abstract (1)1前言 (3)1.1蜜罐的起源 (3)1.2蜜罐的定义 (3)1.3蜜罐的价值 (3)2蜜罐的分类方式 (4)2.1基于产品的设计目的 (4)2.2基于交互方式的程度 (4)2.3基于配置的方式 (5)2.4基于蜜罐的位置 (5)3 Honeypot的产品 (6)3.1 BoF(BackOflicer Friendly) (6)3.2 Specter (6)3.3 Homemade Honeypots (6)3.4 Honeyd (6)3.5 Mantrap (6)3.6 Honeynets (6)4蜜罐中的主要技术 (7)4.1网络欺骗技术 (7)4.2端口重定向技术 (7)4.3报警技术 (7)4.4数据控制技术 (7)4.5数据捕获技术 (7)5系统设计 (8)5.1 Honeypot系统总体设计 (8)5.2数据捕获模块设计 (9)5.3协议解码模块的设计 (10)5.4分析模块设计 (11)6蜜罐在校园网中的应用 (12)6.1校园网安全现状分析 (12)6.2传统与主动防御技术 (14)6.2.1传统防护技术 (14)6.2.2主动防御技术 (14)6.3校园网安全模型的设计 (15)6.3.1设计目标 (15)6.3.2系统模型及结构 (15)6.3.3主要模块及其实现 (16)6.3.4系统组成与网络结构 (18)6.4 总结 (19)7结语 (19)致谢 (19)1前言1.1蜜罐的起源蜜罐的思想最早可追溯到1988年5月,加州大学伯克利分校的Clifford Stoll 博士在Communications of the ACM杂志上发表的一篇题为“Stalking the Wily Hacker”的论文。

网络攻击防御与入侵检测技术研究

网络攻击防御与入侵检测技术研究

网络攻击防御与入侵检测技术研究引言:随着互联网的飞速发展,网络攻击日益增多,对个人和组织的信息安全造成了巨大威胁。

网络攻击形式多样,从个人电脑到大型企业服务器都可能成为攻击目标。

为了保护网络安全,网络防御技术和入侵检测系统不断发展和完善。

本文将重点探讨网络攻击防御和入侵检测技术的研究进展和发展趋势。

一、网络攻击类型分析网络攻击可以分为主动攻击和被动攻击两大类。

主动攻击包括计算机病毒、木马、蠕虫等破坏性攻击,它们通过操纵或破坏目标系统的功能来获取或修改信息。

被动攻击则是通过监听、窃取或篡改网络通信来获取目标信息,如黑客通过网络监听来窃取密码等。

二、网络攻击防御技术2.1 防火墙技术防火墙是网络攻击防御的基本工具,可以通过限制不安全的网络活动来保护计算机和网络资源。

防火墙可根据预先设定的规则来过滤进出网络的数据包,通过允许或阻止流量来防止攻击者进入目标系统。

2.2 入侵检测系统入侵检测系统(IDS)可以监视网络流量并尝试识别恶意活动。

IDS分为主机IDS和网络IDS两种类型。

主机IDS通过监视主机上的文件和系统调用来检测潜在的攻击。

网络IDS则通过监听网络流量来发现和阻止攻击者。

三、入侵检测技术的发展趋势3.1 基于深度学习的入侵检测随着人工智能和深度学习的进步,许多新的入侵检测技术正在应用和发展。

传统的IDS主要依赖规则和特征来检测攻击,但是这些方法往往不能准确地捕捉到新出现的攻击。

基于深度学习的入侵检测技术可以通过学习大量数据来发现隐藏的攻击特征,从而提高检测准确性。

3.2 入侵检测系统的自适应能力入侵检测系统应具备自适应能力,即能够根据网络环境和攻击形态的变化自动调整参数和策略。

自适应入侵检测系统可以根据实时情况调整阈值和规则,提高检测的精度和性能。

3.3 多种检测方法的结合为了提高入侵检测的准确性和可靠性,研究人员将多种检测方法进行结合。

例如,结合基于签名的检测方法和基于异常行为的检测方法,可以有效地捕捉到不同类型的攻击。

网络攻击检测与防御技术研究

网络攻击检测与防御技术研究

网络攻击检测与防御技术研究摘要:随着互联网的快速发展,网络攻击的威胁日益严重。

网络攻击检测与防御技术的研究对于保护网络安全至关重要。

本文将深入探讨网络攻击检测与防御技术的研究现状和挑战,并介绍一些常见的网络攻击检测与防御技术,如入侵检测系统(IDS)、入侵预防系统(IPS)等。

此外,我们还将分析一些网络攻击的实例和发现网络攻击的方法,进一步说明网络攻击检测与防御技术的重要性。

1. 引言随着信息技术的高速发展,网络攻击已经成为对网络安全构成威胁的重要因素之一。

网络攻击的方式多种多样,包括端口扫描、DDoS攻击、恶意软件等。

尽管网络管理员部署了各种防御措施,但网络攻击依然是一个持续不断的威胁。

因此,研究网络攻击检测与防御技术成为至关重要的任务。

2. 网络攻击检测技术网络攻击检测是指通过监控网络流量和系统活动来发现潜在的网络攻击。

常见的网络攻击检测技术包括入侵检测系统(IDS)、入侵预防系统(IPS)等。

IDS通过对网络流量和系统日志的实时监测,识别和报告潜在的入侵行为。

而IPS不仅可以检测到入侵行为,还可以采取自动防御措施,如封堵攻击源IP地址。

传统的IDS和IPS主要基于特征检测和模式匹配算法,但这种方法容易受到零日攻击等新型攻击的绕过。

3. 异常检测技术为了解决传统网络攻击检测技术的缺陷,研究者们开始关注基于机器学习和数据挖掘的异常检测技术。

异常检测技术通过学习网络流量和系统行为的正常模式,然后检测出与正常模式不一致的异常行为。

这种方法不依赖于特定的攻击特征,可以更好地应对未知的攻击类型。

常见的异常检测技术包括基于统计的方法、基于聚类的方法、基于关联规则的方法等。

4. 网络攻击防御技术网络攻击防御技术主要包括网络边界防御和主机防御。

网络边界防御主要通过防火墙、入侵防御系统等技术来防止未经授权的访问和恶意流量的进入。

而主机防御则通过安全补丁、防病毒软件等技术来保护主机免受攻击。

此外,安全意识教育也是防御网络攻击的重要环节,用户在使用网络时需要保持警惕,并且了解识别网络攻击的常见方法。

工业控制系统网络安全的主动防御技术研究与实践

工业控制系统网络安全的主动防御技术研究与实践

工业控制系统网络安全的主动防御技术研究与实践摘要:目前国际网络空间日益复杂。

分析伊朗核电站、2019年委内瑞拉电瘫痪等网络安全事件,从“网络利用”到“网络攻击”,对目标工控网络进行破坏和摧毁的威胁越来越严重,网络攻击频次逐年增加,网络威胁程序长久潜在目标系统。

鉴于此,本文对工业控制系统网络安全的主动防御技术进行分析,以供参考。

关键词:工业控制系统;网络安全;主动防御;工控诱捕系统引言工业控制系统安全防护的重点需要以其业务运行安全为中心,以保障其可用性为前提,其主动安全防御能力需要与物理、网络、系统、应用、数据与用户等各个层级深度结合,并将网络安全防御能力部署到信息化基础设施和信息系统的每一个业务环节,建设以态势感知为核心的威胁情报驱动的动态主动防御能力体系,将安全管理与防护措施落实到其全生命周期的每一个阶段,并将态势感知驱动的实时防护机制与系统运行维护过程深度融合,实现主动协同联动的实战化运行和现常态化的威胁主动发现与自适应智能响应处置,渐进提升整个工控网络安全主动防御水平。

1新的网络空间时期的网络定向攻击的特点(1)定向网络攻击的监测越来越高随着有组织攻击技术手段不断提升、对社会工程学的利用以及攻击者的身份越来越隐蔽,使得网络攻击的实时监测与溯源变得越来越难。

(2)网络攻击的范围与涉及的领域越来越广随着大规模定向网络攻击倾向越来越明显,涉及民生市政、核心工业生产、能源与军工,甚至太空领域的网络攻击屡见不鲜。

美国国家基础设施咨询委员会(NIAC)多次公开强调“国家(美国)不足以抵抗敌对组织的针对关键基础设施等敏感网络系统的攻击性策略”已充分说明这一特性。

2工业控制系统网络安全现状分析工厂控制系统如图1用于生产操作、监控,同时系统通过交换机、OPC服务器与MES、MIS系统进行连接,现场生产数据和报警信息可实时上传,管理层可以通过外网或手持移动设备直接查看生产的实时数据,为生产决策的执行提供了便利,然而在便捷的同时,现有系统网络安全存在的一些隐患,操作站和服务器之间没有病毒防护措施,但操作站经常出现盘插入带来病毒、员工值班期间看视频、玩游戏、进行与工作无关事情等行为,这些危险行为一旦影响生产将给企业带来巨额损失。

网络安全攻防技术研究综述

网络安全攻防技术研究综述

网络安全攻防技术研究综述摘要:网络安全攻防技术是现代社会中不可或缺的重要领域。

本文通过研究和总结现有的网络安全攻防技术,对其进行了综述和分析。

文章从网络攻击的类型、攻击者和目标、常见的网络安全威胁、网络安全防御技术等多个方面进行了详细介绍。

最后,本文对未来的网络安全攻防技术发展趋势进行了展望。

1. 引言随着互联网的快速发展,我们的社会变得越来越依赖于网络。

然而,互联网的广泛应用也带来了许多安全隐患和威胁。

网络安全攻防技术的研究和应用成为了保护网络安全的关键。

本文旨在总结和分析现有的网络安全攻防技术,以期为今后的网络安全研究和实践提供参考。

2. 网络攻击类型网络攻击是指以非法手段侵犯网络系统的安全,目的是获取或破坏数据、信息和资源。

常见的网络攻击类型包括:计算机病毒、木马、网络钓鱼、拒绝服务攻击(DDoS)等。

这些攻击手段多种多样,攻击者可以通过利用系统漏洞和社会工程学手段来实施攻击。

3. 攻击者和目标网络攻击者可以是个人、组织或国家,他们有不同的动机和目标。

个人黑客可能是为了满足自己的好奇心或获取不正当利益,而组织和国家可能是出于商业或政治目的进行攻击。

网络攻击的目标也多种多样,包括企业的商业机密、个人的隐私信息和政府的重要网络系统等。

4. 常见的网络安全威胁为了更好地理解网络安全威胁,我们需要了解常见的网络安全威胁类型。

恶意软件是指通过植入病毒、蠕虫或木马等恶意代码来感染计算机系统的软件。

网络钓鱼是指攻击者假冒合法的机构或个人,诱骗用户泄露个人敏感信息。

拒绝服务攻击(DDoS)是指攻击者通过使网络或系统过载,使正常用户无法访问服务。

5. 网络安全防御技术网络安全攻防技术包括各种方法和手段来预防、检测和应对网络攻击。

其中,防火墙是最常见和基本的网络防御工具,它可以监控和控制网络流量。

入侵检测系统(IDS)和入侵防御系统(IPS)是用于监测和阻止恶意网络流量的技术。

网络加密技术可以保护数据的机密性和完整性。

基于人工智能的网络入侵检测与防御研究

基于人工智能的网络入侵检测与防御研究

基于人工智能的网络入侵检测与防御研究简介随着互联网的不断发展和普及,网络安全问题也日益凸显,网络入侵成为现代社会中常见的威胁之一。

传统的网络安全防御手段已经无法满足对于不断进化和变化的网络攻击的需求。

因此,基于人工智能的网络入侵检测与防御技术应运而生。

本文旨在探讨并研究基于人工智能的网络入侵检测与防御技术的原理、方法以及其在网络安全领域中的应用。

一、网络入侵检测与防御技术概述网络入侵检测与防御技术是指通过对网络流量和系统行为进行实时监测与分析,识别潜在的网络入侵行为并及时采取相应的防御措施。

传统的网络入侵检测与防御技术主要基于规则匹配和特征库的方式,但由于网络攻击手段的日益复杂和多样化,传统方法已经不足以应对这些威胁。

基于人工智能的网络入侵检测与防御技术通过机器学习、深度学习和自然语言处理等技术手段,具备更强大的智能化和自适应性,能够实现对网络攻击的实时检测和防御。

二、基于人工智能的网络入侵检测技术1. 机器学习方法基于机器学习的网络入侵检测技术通过构建合适的特征向量和选择适当的算法模型,实现对网络数据流量的分类和识别。

其中,监督学习和无监督学习是常用的机器学习方法。

监督学习根据已标记的样本数据训练模型,再对未知样本进行分类,而无监督学习则通过分析样本数据的相似性和异常性,实现对网络入侵的检测。

2. 深度学习方法深度学习技术是人工智能领域的热点研究方向,也被广泛应用于网络入侵检测。

深度学习通过构建深层神经网络结构,实现对网络数据的高层次抽象和特征学习。

卷积神经网络(CNN)和递归神经网络(RNN)是常用的深度学习模型,在网络入侵检测领域取得了一定的成果。

三、基于人工智能的网络入侵防御技术1. 强化学习方法强化学习是一种通过试错和奖励机制来训练智能体的机器学习方法。

在网络入侵防御中,强化学习可以用于构建网络入侵防御策略和动态调整系统参数。

智能体通过与环境的交互和学习,逐渐提高对网络攻击的应对能力,并实现自适应的网络入侵防御。

网络攻击与防御技术研究与应用

网络攻击与防御技术研究与应用

网络攻击与防御技术研究与应用第一章: 引言随着互联网的快速发展,网络攻击已经成为当前亟需解决的一个重要问题。

网络攻击不仅给个人、企业和政府带来了巨大的经济损失,还严重威胁到国家的信息安全。

因此,研究和应用网络攻击与防御技术变得至关重要。

本文将重点探讨网络攻击的不同类型,阐述相关的防御技术研究与应用。

第二章: 网络攻击的类型网络攻击根据其目的和手段的不同,可分为多种类型,例如:黑客入侵、拒绝服务攻击、病毒和蠕虫攻击、木马攻击等。

本章将详细介绍这些不同类型的网络攻击,包括攻击的原理、方式以及造成的影响。

第三章: 防御技术的研究为了应对不断增长和日益复杂的网络攻击威胁,研究防御技术变得越来越重要。

本章将介绍一些主要的防御技术研究方向,包括入侵检测系统(IDS)、入侵防御系统(IPS)、加密通信技术等。

针对不同类型的攻击,这些技术采用了不同的策略和机制,以保护网络系统的安全。

第四章: 防御技术的应用防御技术的应用是保护网络免受攻击的重要手段。

本章将重点介绍一些防御技术的具体应用,包括网络安全设备的配置、安全软件的选择和部署、访问控制策略的制定等。

通过合理地应用这些技术,可以有效提高网络系统的安全性。

第五章: 实践案例分析本章将结合实际案例,对网络攻击与防御技术的研究与应用进行深入分析。

通过对一些经典的攻击事件进行剖析,探讨防御技术在实际应用中的效果和挑战。

同时,还将对一些成功的案例进行总结和介绍,以供读者参考。

第六章: 未来发展趋势最后一章将展望网络攻击与防御技术的未来发展趋势。

随着人工智能、大数据和物联网等新技术的迅速发展,网络攻击与防御领域也将面临新的挑战和机遇。

本章将对一些前沿研究方向和新兴技术进行探讨,以期为读者描绘一个发展的蓝图。

结论网络攻击与防御技术研究与应用是一个庞大而复杂的领域。

本文从网络攻击的类型开始阐述,然后重点介绍了防御技术的研究与应用。

结合实践案例的分析,探讨了未来的发展趋势。

我们希望这篇文章能对读者理解网络攻击与防御技术的重要性,并为相关研究和应用提供一些参考和启示。

蜜罐与诱捕技术

蜜罐与诱捕技术
▪ 蜜罐与诱捕技术定义
1.蜜罐是一种网络安全技术,通过模拟真实系统或服务,引诱 并侦测攻击者的行为。 2.诱捕技术则是通过设置陷阱,捕获并分析攻击者的手法和工 具,以便更好地防御。 3.蜜罐与诱捕技术结合使用,可以有效提升网络安全的防护能 力。

▪ 蜜罐与诱捕技术的应用场景
1.蜜罐与诱捕技术适用于各种网络环境,包括企业内网、云计 算环境等。 2.可以用于侦测各种攻击行为,如恶意软件、僵尸网络等。 3.通过分析攻击者的行为,可以为防御措施提供有针对性的改 进。
▪ 诱捕技术的合规与道德考虑
1.在实施诱捕技术时,需要遵守相关法律法规和道德规范,确保合法合规。 2.诱捕技术的使用需要在确保网络安全和保护个人隐私之间进行平衡。 3.需要在诱捕技术的实施过程中,充分考虑道德和伦理因素,避免滥用和不当使用。
蜜罐与诱捕技术
蜜罐与诱捕的部署策略
蜜罐与诱捕的部署策略
▪ 分布式部署
蜜罐与诱捕技术
诱捕技术的原理与应用
诱捕技术的原理与应用
▪ 诱捕技术的原理
1.诱捕技术是一种通过模拟真实系统或资源,引诱攻击者进行攻击,从而对其进行 监测、分析和防御的技术。 2.诱捕技术利用欺骗和伪装手段,创建虚假的网络资产或信息,使攻击者误入歧途 ,暴露其攻击行为和工具。 3.诱捕技术的核心是构建一个具有高度仿真性和吸引力的诱饵环境,以引起攻击者 的注意并诱导其进行攻击。
蜜罐与诱捕的部署策略
▪ 动态调整策略
1.蜜罐和诱捕技术的部署策略应随着网络环境和威胁情况的变化进行动态调整。 2.通过实时监控网络流量和行为,及时发现新的威胁,调整蜜罐设置以应对。 3.动态调整策略要求具备高效的威胁情报获取和分析能力,以及快速的响应机制。
▪ 模拟真实环境

基于Hyper-V技术的虚拟蜜网系统的研究

基于Hyper-V技术的虚拟蜜网系统的研究
陶 文林
( 州 市 职 业 大 学 电子 信 息 工 程 系 ,江 苏 苏 州 2 5 0 ) 苏 I 1 14
摘 要 :介 绍 了一种 全新 的基于H pr 技 术 的 网络 安 全方 案—— 虚拟 蜜 网, ye-V 阐述 了H pr 和 虚 ye-V
拟 蜜 网 的概 念 及 其 实 施 的 步骤 . 网是 一 种 诱 捕 性 质 的 网络 安 全 技 术 , 传 统 的 蜜 网 构 建 需 要 较 蜜 但 多 的硬 件 资 源 , 加 了管 理 成 本 . 利 用 Wno s evr ye-V 术 构 建 的 虚 拟 网 络 的 基 础 上 建 增 在 i w sre的H pr 技 d
ea o ae . T e o e n t lb rtd h h n y e( HN)i ewo k sc r y eh oo y b sd n u e r p . Ho v r s n t r eu i tc n lg ae o lr ta s a t we e ,
t a to l r dii na H N r qu r s l t e i e a o of ha dw a e e o c s w hi h i c e s s he r r r s ur e . c n r a e t m a a e e t o t n g m n c s
A bs r c :Thi p p r r p ss b a n w n t o k e urt p a b sd n Hy r ta t s a e p o o e a r nd e ew r sc iy ln a e o e p -V , t vit a he ru l
Ho y e . Th c n e t f ne n t e o c p o Hyp r e -V a d i t a h n y e a d he r m p e e t t n r c d r s r n v r u l o e n t n t i i lm n a i p o e u e a e o

网络攻击防御对策研究的开题报告

网络攻击防御对策研究的开题报告

网络攻击防御对策研究的开题报告一、选题背景及研究意义随着互联网的普及和信息技术的发展,网络安全问题成为了当前社会面临的一个严峻挑战。

网络攻击如病毒、木马、黑客攻击等种类繁多,攻击手段也越来越隐蔽、复杂,网络安全问题日益凸显。

为保障信息系统和网络的安全,在网络安全领域研究网络攻击防御对策显得十分重要。

本项目研究网络攻击防御对策,将有助于提高网络安全防御意识,加强信息保障,提高信息处理能力,促进经济、科技的发展。

同时,该研究还有助于提高网络应用系统的安全性能,并有望推动科学技术进步,促进经济发展和社会进步。

二、研究目标本项目旨在通过研究网络攻击的发展趋势及方法,总结网络攻击方式和方法,探讨网络攻击防御对策,并提出有效的防御对策,从而增强网络安全性能。

三、研究内容1.网络攻击的类型和方式的研究通过对网络攻击的类型和方式的研究,了解网络攻击手段的演变及其最新发展趋势,以便为网络安全防御工作提供科学依据。

2.网络攻击防御技术的研究通过研究现有的网络攻击防御技术,分析其优缺点及适用范围,并提出改进意见或新的网络攻击防御技术。

3.网络安全管理的研究通过研究网络安全管理的内容及其运作机制,探讨如何实现对网络攻击的实时监测、防御和处理,并对网络安全管理体系进行优化和改进。

四、研究方法1.文献资料法通过搜集网络攻击防御方面的文献和资料,全面了解和掌握网络攻击防御技术的研究现状和相关理论知识,构建本研究的理论框架。

2.现场调研法通过实地考察,了解公司或机构的网络攻击防御技术的运用实际情况,进行实地测试和技术评估,为网络攻击防御技术的应用提出具体建议。

3.案例分析法通过分析历史安全事件,探索网络攻击行为特点、攻击方式,总结防御方法和相关管理经验,得出有效防御对策。

五、阶段安排第一阶段:对网络攻击类型和方式进行分类和整理,构建本研究的理论框架,撰写文献综述和研究方案,完成开题报告。

第二阶段:调查公司网络安全状况,分析存在的网络安全问题,结合技术现状和公司特点,提出防御建议和解决方案,并进行论证和实地测试。

网络安全攻防对抗技术研究与应用

网络安全攻防对抗技术研究与应用

网络安全攻防对抗技术研究与应用在当今数字化时代,互联网的快速发展和普及已经成为人们日常生活的一部分。

然而,随着网络的普及和应用,网络安全问题也日益突出。

网络攻击已经成为一个全球性的威胁,涉及各个行业和领域。

为了保护个人和机构的网络安全,网络安全攻防对抗技术的研究与应用变得尤为重要。

网络攻击形式多样,包括但不限于黑客入侵、病毒传播、数据泄露等。

为了应对这些攻击,网络安全领域涌现出各种技术手段。

例如,入侵检测系统(IDS)可以监测和阻止潜在的攻击行为,防火墙可以对网络流量进行过滤和控制,数据加密技术可以保护敏感信息的安全传输等等。

这些技术手段都是网络安全攻防对抗的利器,它们的研究和应用对于网络安全的保护至关重要。

首先,网络安全攻防对抗技术的研究是网络安全发展的基础。

通过深入研究网络攻击的原理和方式,了解黑客的行为特征和攻击手段,可以为网络安全防御提供重要的参考和指导。

例如,研究人员可以通过分析已知漏洞和攻击方式,开发相应的防御措施,提高网络的安全性。

此外,还可以通过模拟攻击来测试和评估网络安全系统的强弱,及时发现和修复存在的安全漏洞。

这些研究成果的应用可以帮助各行各业更好地保护网络安全,减少网络攻击带来的损失。

其次,网络安全攻防对抗技术的应用对于网络系统的安全保护至关重要。

随着信息化和数字化的普及,越来越多的敏感信息和个人隐私都存储在网络中。

这些信息的泄露将给个人和机构带来巨大的损失。

因此,部署高效、可靠的网络安全防御系统成为每个组织的首要任务。

通过使用先进的防火墙、入侵检测系统和数据加密技术,可以有效地保护网络系统的安全。

同时,及时更新和升级网络设备和软件也是保护网络安全的必要手段。

只有将研究成果应用于实际,才能真正提升网络的安全性和可靠性。

最后,网络安全攻防对抗技术的研究和应用需要与全球网络安全社区共同努力。

网络攻击是全球性的问题,它们来自不同地区、不同组织,具有高度的匿名性和隐蔽性。

因此,针对网络安全威胁的研究和应对需要进行全球合作。

网络诱捕与蜜罐技术研究

网络诱捕与蜜罐技术研究

网络诱捕与蜜罐技术研究随着信息技术的快速发展,网络安全问题日益突出。

网络诱捕和蜜罐技术作为网络安全领域的重要手段,扮演着保护网络安全的关键角色。

本文将从网络诱捕与蜜罐技术的定义、原理及应用等方面进行研究与探讨。

网络诱捕是一种诱使攻击者自愿暴露其攻击行为的策略。

它通过模拟脆弱系统或提供虚假信息来吸引黑客或网络攻击者,以获取他们的攻击方式和手法。

网络诱捕的目的是为了收集黑客活动的信息,以便进一步分析和研究,并制定相应的防范措施。

而蜜罐技术是一种主动的网络安全防御技术,指在网络中设立虚拟的、看似有价值的系统或资源,诱使攻击者进攻,并获取攻击者的行为特征。

与网络诱捕不同的是,蜜罐技术通过刻意暴露虚假目标而非诱导,来吸引攻击者,以便将他们的攻击行为留下记录和信息,进一步提供给安全人员进行分析研究。

网络诱捕和蜜罐技术在实践中有着广泛的应用。

首先,它们能够有效收集黑客的攻击数据,帮助安全人员分析攻击方式和手法。

其次,通过挖掘黑客的攻击行为,可以提供有效的威胁情报,从而更好地预防和应对网络攻击。

此外,它们还能够降低网络安全风险,提高系统的网络安全保护能力。

网络诱捕和蜜罐技术的作用并不仅止于此,还具有重要的研究意义。

通过对攻击者的行为特征和攻击手法进行深入研究,可以更好地理解黑客的心理和行为规律,为后续的安全研究提供基础。

同时,依托网络诱捕和蜜罐技术,可以不断提升网络防御策略和网络安全技术,从而对未来的网络攻击进行预测和防范。

然而,网络诱捕和蜜罐技术同样存在一定的挑战和风险。

首先,网络诱捕和蜜罐技术的实施需要大量的资源投入,包括硬件设备、人力成本等,这对于一些中小型企业和个人而言可能构成一定的难题。

其次,网络诱捕和蜜罐技术需要安全人员具备高超的技术水平和对攻击手法和工具的深入了解,否则可能会导致蜜罐设备被破解或者被黑客利用,从而适得其反。

要充分发挥网络诱捕和蜜罐技术在网络安全中的作用,可以采取以下措施。

首先,加强安全人员的培训与技术研发,提升应对网络攻击的能力。

基于人工智能的网络攻击预测与防御研究

基于人工智能的网络攻击预测与防御研究

基于人工智能的网络攻击预测与防御研究随着互联网的快速发展与普及,网络攻击的威胁也日益增加。

传统的网络安全防护手段已经开始显得力不从心,因此,基于人工智能的网络攻击预测与防御成为了当前热门的研究领域。

一、人工智能在网络攻击预测中的应用1. 异常检测人工智能技术可以通过学习正常网络流量的特征,来识别与正常行为不符的异常流量。

通过对历史数据的分析,人工智能系统可以发现潜在的网络攻击行为,提前预警并采取相应的防御措施。

这种基于异常检测的预测方法具有较高的准确率和实时性,能够及时发现隐藏的网络攻击活动。

2. 威胁情报分析人工智能可以通过对网络上的大量数据进行分析,提取出有关网络威胁的关键信息,并进行有效的分类与归纳。

通过对不同类型的网络攻击进行建模和分析,人工智能系统可以不断学习攻击者的策略和技巧,并根据新的威胁情报来预测未来的攻击行为。

这种基于威胁情报分析的预测方法具有较高的准确性和全面性,能够帮助网络管理员更好地了解和应对不同类型的网络攻击。

二、人工智能在网络攻击防御中的应用1. 自动化响应人工智能技术可以对网络攻击进行实时监测和分析,并根据预先设定的规则和策略来自动化地响应。

通过与安全策略的整合,人工智能系统能够快速判断攻击的类型和严重程度,并采取相应的防御措施,如封堵攻击源IP、隔离受攻击的主机等。

这种自动化响应的方法大大提高了网络安全防护的效率和准确性。

2. 智能威胁情报共享人工智能系统可以通过分析多个组织和机构的威胁信息,并将其转化为智能威胁情报共享平台。

这种共享平台可以帮助不同的组织共同应对网络攻击,及时分享最新的威胁情报,并协同防御更加复杂和先进的网络攻击。

通过智能威胁情报共享,网络安全防护能够实现全局化和集中化,提高对各种威胁的阻止和拦截能力。

三、挑战与展望虽然基于人工智能的网络攻击预测与防御具有巨大潜力,但也面临一些挑战。

1. 数据隐私与安全在进行网络攻击预测和防御时,人工智能系统需要收集和处理大量的网络数据。

中性粒细胞外诱捕网检测方法的研究进展

中性粒细胞外诱捕网检测方法的研究进展

中性粒细胞外诱捕网检测方法的研究进展①马雪妮程龙许慧梅杨一蕃张德奎(兰州大学第二医院消化内科,兰州730030)中图分类号R392-3文献标志码A文章编号1000-484X(2021)24-3056-06[摘要]中性粒细胞胞外诱捕网(NETs)是中性粒细胞受到刺激后产生的以DNA为骨架,其间镶嵌多种颗粒蛋白、蛋白水解酶、抗菌肽、组蛋白等的网状结构。

研究表明,NETs在宿主稳态中发挥双重作用,既能保护宿主免受病原体的侵袭,也参与多种自身免疫/炎症性疾病、代谢性疾病、血栓、肿瘤等的病理生理过程。

因其组成部分的复杂性、释放类型的差异性及释放过程中的易降解性,准确检测NETs存在一定的困难。

本文就目前NETs在体内、体外及原位检测方法的研究进展进行综述。

[关键词]中性粒细胞外诱捕网;检测方法;进展Advances in detection of neutrophil extracellular trapsMA Xue-Ni,CHENG Long,XU Hui-Mei,YANG Yi-Fan,ZHANG De-Kui.Department of Gastroenterology,the Second Hospital of Lanzhou University,Lanzhou730030,China[Abstract]Neutrophil extracellular traps(NETs)is a kind of DNA-based skeleton released by neutrophils to the outside of cell,in which a variety of granular proteins,proteolytic enzymes,antibacterial peptides,histones and other network structures are em⁃bedded.Studies have shown that NETs play a dual role in host homeostasis,not only protecting the host from pathogens,but also par⁃ticipating in various autoimmune/inflammatory diseases,metabolic diseases,thrombosis,tumors and other pathophysiological pro⁃cesses.Due to the complexity of its composition,the difference of the types,and the uncertainty of the release process,there are cer⁃tain difficulties to detect NETs accurately.This article focuses on the current methods to detect NETs in vivo,in vitro,and in situ.[Key words]Neutrophil extracellular traps;Detection;Progress中性粒细胞是人外周血中最丰富的白细胞,约占白细胞总数的50%~70%,在先天免疫系统中扮演重要角色,是机体应对病原体入侵时的第一道防线,可通过吞噬作用、脱颗粒、产生活性氧等多种途径抵御外界病原体的入侵[1]。

网络攻击及防御技术的最新研究进展

网络攻击及防御技术的最新研究进展

网络攻击及防御技术的最新研究进展随着互联网的快速发展,网络攻击已经成为我们日常生活中的一个现实挑战。

黑客攻击、网络钓鱼、数据泄露等威胁给个人、企业和国家的信息安全带来了极大的风险。

为了保护网络和数据的安全,研究人员一直致力于开发创新的网络防御技术。

在这篇文章中,我们将介绍一些网络攻击及防御技术的最新研究进展。

1. 人工智能在网络安全中的应用人工智能(AI)已经成为网络安全的新趋势。

AI技术能够分析大量的网络数据和用户行为,对异常活动进行检测和识别。

例如,基于AI的入侵检测系统可以识别和阻止未知的攻击,并快速响应。

此外,AI还可以用于密码破解、垃圾邮件过滤等任务,提高网络安全的防御能力。

2. 区块链技术的网络安全应用区块链作为一种去中心化的分布式账本技术,已经开始在网络安全领域得到应用。

区块链可以提供去中心化的身份验证和数据传输方式,这对于防止恶意攻击和数据篡改非常重要。

区块链技术的应用还包括智能合约的安全审计和加密货币的管理。

通过区块链技术的应用,网络安全可以更加透明和可靠。

3. 零信任安全模型传统的安全模型通常依赖于边界控制和信任认证,而零信任安全模型则彻底改变了这种传统思维。

零信任安全模型基于“从不信任,总是验证”的原则,认为不管是内部用户还是外部用户,都应该经过身份验证和访问授权。

这种模型通过对用户、设备和应用的细粒度访问控制来保护网络安全。

4. 量子安全通信技术随着量子计算机的发展,传统的加密算法将面临破解的风险。

为了应对这一挑战,研究人员开始探索量子安全通信技术。

量子密钥分发和量子随机数生成是量子安全通信的关键技术,通过利用量子力学的原理来保证通信的安全性。

这些技术的研究进展为未来的量子安全通信提供了可行的解决方案。

5. 威胁情报和情报共享威胁情报是指有关网络攻击和威胁的信息,其中包括攻击者的行为、攻击方式和目标等。

威胁情报的收集和共享对于网络安全至关重要。

研究人员和安全团队开发了各种技术和工具来收集和分析威胁情报,以便及时识别和应对网络攻击。

基于人工智能的网络入侵检测与防御研究

基于人工智能的网络入侵检测与防御研究

基于人工智能的网络入侵检测与防御研究作者:丁宝星来源:《中国信息化》2023年第11期本研究专注于基于人工智能的网络入侵检测与防御方法,以迎接不断升级的网络安全威胁。

运用迁移学习和开放集识别等技术,实现显著突破。

首先,通过迁移学习构建分类模型,解决新数据标签缺失和分布差异,跨数据集迁移提升检测准确率。

其次,引入极值理论,OpenCNN模型实现未知攻击检测,在CICIDS2017和CTU数据集达到98.72%准确率。

同时,针对标签数据稀缺,基于主动半监督学习选择和标注未标样本,优化模型性能。

研究发现,该方法在CTU和CICIDS2017数据集上效果显著。

尽管人工智能在网络入侵检测中关键,但需解决数据匮乏和可解释性等挑战。

(一)背景和动机在数字化时代,互联网已成为全球信息交流、商业和社交的核心平台。

然而,网络入侵与攻击的复杂程度与频率日益上升,给个人、企业和国家带来严重安全威胁。

传统网络安全手段难以抵御智能攻击,因此,基于人工智能的网络入侵检测与防御显得迫切。

本研究旨在探索如何运用机器学习和深度学习等先进技术,提升网络入侵检测与防御水平,建立更智能、准确和适应性强的安全体系。

通过这些技术,我们有望及时识别并阻止复杂入侵行为,从而保护用户隐私和信息资产的安全。

(二)研究目的与意义本研究旨在利用人工智能技术,增强网络入侵检测与防御的智能性和效率,以迎接不断进化的网络安全威胁。

通过机器学习和深度学习技术,提高入侵检测准确性,识别潜在网络威胁;通过实时数据分析,实现即时响应新型入侵行为,增强网络防御能力;同时促进网络安全技术创新,提升整体网络安全水平。

旨在构建坚固网络安全体系,维护数字领域的稳定与保障。

(三)研究内容与结构本研究包含以下主要部分:回顾传统入侵检测方法,介绍机器学习与深度学习在网络安全的应用,研究基于机器学习的入侵检测模型,探讨深度学习模型构建与优化,探索自适应防御和智能代理系统在网络入侵防御中的应用,描述实验设置与数据集,展示人工智能方法在实验和实际应用中的性能。

基于人工智能的网络攻击与防御技术研究

基于人工智能的网络攻击与防御技术研究

基于人工智能的网络攻击与防御技术研究近年来,随着人工智能技术的快速发展,网络攻击也越来越普遍和复杂。

传统的网络防御方法往往只能发现已知的攻击模式,而无法应对新型攻击。

因此,基于人工智能的网络攻击与防御技术成为了当前研究的热点之一。

一、基于人工智能的网络攻击技术1.1 网络仿真技术网络仿真技术可以通过模拟攻击者的攻击行为,提高网络的防御能力。

通过收集数据包、分析流量等技术,识别出潜在的攻击行为。

同时,通过深度学习算法,不断优化攻击检测模型,提高攻击检测的准确率。

1.2 恶意代码分析技术恶意代码分析技术是指利用虚拟环境对恶意代码进行解析、检测和分析的技术。

通过利用虚拟机器对恶意代码进行动态测试,发现攻击行为并防止攻击的发生。

1.3 装备网络探针网络探针是指能够实时监控网络流量、网络事件和攻击数据、并及时发出警报的设备。

它能够帮助网络管理员发现潜在的攻击行为,识别网络威胁,并及时采取应对措施。

二、基于人工智能的网络防御技术2.1 基于机器学习的网络安全评估基于机器学习的网络安全评估是指利用机器学习技术,通过分析网络流量、恶意代码等大量数据,对网络安全风险进行评估的技术。

通过预测网络攻击可能发生的时间和方式,网络管理员可以根据评估结果及时采取应对措施。

2.2 区块链技术应用区块链技术具有不可篡改、去中心化的特点,可以构建安全可靠的网络环境。

通过利用区块链技术,网络管理员可以实现网络数据的安全存储和共享,有效防止网络攻击和数据泄露。

2.3 人工智能防御系统人工智能防御系统是指利用人工智能技术和深度学习算法,构建智能化的网络防御系统。

它可以自动检测网络流量、识别攻击行为,并及时采取防御措施。

同时,系统可以不断学习和优化,提高攻击检测的准确率和效率。

总之,基于人工智能的网络攻击与防御技术的研究正处于快速发展的阶段。

未来,随着人工智能技术的不断进步,网络攻击与防御技术也将不断升级和演进,为网络安全提供更加可靠的保障。

欺骗防御技术发展及其大语言模型应用探索

欺骗防御技术发展及其大语言模型应用探索

欺骗防御技术发展及其大语言模型应用探索
王瑞;阳长江;邓向东;刘园;田志宏
【期刊名称】《计算机研究与发展》
【年(卷),期】2024(61)5
【摘要】欺骗防御作为主动防御中最具发展前景的技术,帮助防御者面对高隐蔽未知威胁化被动为主动,打破攻守间天然存在的不平衡局面.面对潜在的威胁场景,如何利用欺骗防御技术有效地帮助防御者做到预知威胁、感知威胁、诱捕威胁,均为目前需要解决的关键问题.博弈理论与攻击图模型在主动防御策略制定、潜在风险分析等方面提供了有力支撑,总结回顾了近年来二者在欺骗防御中的相关工作.随着大模型技术的快速发展,大模型与网络安全领域的结合也愈加紧密,通过对传统欺骗防御技术的回顾,提出了一种基于大模型的智能化外网蜜点生成技术,实验分析验证了外网蜜点捕获网络威胁的有效性,与传统Web蜜罐相比较,在仿真性、稳定性与灵活性等方面均有所提升.为增强蜜点间协同合作、提升对攻击威胁的探查与感知能力,提出蜜阵的概念.针对如何利用蜜点和蜜阵技术,对构建集威胁预测、威胁感知和威胁诱捕为一体的主动防御机制进行了展望.
【总页数】20页(P1230-1249)
【作者】王瑞;阳长江;邓向东;刘园;田志宏
【作者单位】广州大学网络空间安全学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.大语言模型的技术发展及金融领域应用展望
2.大语言模型在网络安全领域的应用探索
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诱捕式网络防御技术之研究前言网络共享计算机资源,方便之余,也给有心人士一个最佳入侵途径,不管其入侵目的为何,每个人所业管的机密数据是保护重点。

现行国军网络环境在安全实体隔离的政策执行下,似乎保有了一块网络净土。

但资安泄密事件仍频传,木马攻击事件仍发生,就表示系统漏洞、人员管制、信息贮存媒体携出入管理都出现了严重的问题。

根据CERT/CC在1995年至2006年第一季的统计资料,现行操作系统厂商所发现的系统漏洞共有24,313项系统弱点报告[1],这是官方的统计数据。

从黑客社群、黑帽黑客(Black Hat)社群等非官方网站中,则流传许多未公开的系统漏洞,根本无法统计,因此,面对尚未发现的漏洞要如何防范,不明的入侵行为模式如何察觉,是信息防护需要努力的课题。

从趋势科技全球病毒实验室TrendLabs发表的2005年上半年度病毒报告[2]中可得知,蠕虫、特洛依木马、手机病毒、混合式攻击( Malware Tandem)等四大病毒威胁性为全部病毒之冠。

主要的病毒型态仍以特洛依木马病毒为主,共侦测到2,997只的木马程序,占所有病毒的39%;其中高达2,292只为新产生的特洛伊木马,高居所有新型病毒型态的47%。

特洛依木马程序的隐匿入侵功能、蠕虫的迅速散播能力、再加上间谍程序高超的混合式攻击愈来愈普及,而目的意在窃取系统与使用者的相关信息、机密文件、网络银行账户与密码。

间谍软件会突破反间谍软件的侦测,进而终止程序并删除之,轻易地窃取机密档案。

而在2005年2月9日现身的间谍软件TSPY_ASH.A造成反间谍软件(Microsoft Antispyware)程序被终止,并且删除其相关档案,然后潜入网络银行窃取受害者重要数据。

而变种的间谍软件TSPY_ASH.B会修改IE首页设定,甚至具备远程下载自我更新的能力。

针对以上系统漏洞的程序缺陷,再加以病毒、木马、蠕虫混合式攻击的不断变化,假设不知情的人员将来路不明的软件在国军「封闭式网络」中执行,计算机发生中毒现象,可以想象其所面临的危机是何等巨大。

综合上论,虽然信息安全的范畴虽不断的推展,但是良好的信息基础是永久不变的,其包含着所谓的安全三D:防御(Defense)、遏阻(Deterrence)、侦察(Detection),并藉以订定适用的资安政策。

因此传统的信息安全技巧,主要是在阻挡攻击(防火墙)或实时侦测攻击(IDS入侵侦测系统)。

这两种技术都非常重要,但也有其限制。

只要有足够的时间和信息,攻击者就可以得知防火墙允许外界存取哪些服务。

一旦攻击者可通过防火墙存取内部服务器,防火墙就无法提供进一步的防护。

IDS只有在攻击开始时才会提供信息。

但这却无法为您争取足够的时间,以适度的保护所有易被攻击的系统。

此外,IDS 无法判断新的攻击是否成功,或者被入侵系统是否成为跳板,成功攻击其它系统。

而网络诱捕系统便是一个成功的反制措施,可以实质上拖延攻击者,同时能提供防御者足够的信息来了解敌人,避免攻击造成的损失。

若能成功使用,就可以达到上述目标。

藉由欺骗攻击者,防卫者透过提供错误信息,迫使对方浪费时间做无益的进攻,以减弱后续的攻击力量。

此外,良好的诱捕机制让企业无须付出被成功入侵的代价,即可为防卫者提供攻击者手法和动机的相关信息。

这项信息日后可以用来强化现有的安全措施,例如防火墙规则和IDS 配置等。

本文一、诱捕式网络防御技术之研究目的「兵者,诡道也。

故能而示之不能,用而示之不用,近而示之远,远而示之近;……攻其无备,出其不意。

此兵家之胜,不可先传也。

」──《孙子兵法》数千年来,军事领袖为了战胜,都曾经欺骗过敌人。

第二次世界大战期间,盟军诱使德国人相信,真正的攻击会发生在加来(Pas de Calais)而不是诺曼底;甚至在诺曼底登陆之后,希特勒还确信这是佯攻,因此未能及时响应。

在「沙漠风暴」军事行动时,美国使用假士兵、军营,甚至战车来分散伊拉克军队的注意力,而真正的士兵却从别处攻进伊拉克,几乎如入无人之境。

在战场上运用的技巧,同样也可以用来防御网络上的资产不受今日狡狯的攻击者破坏。

因特网为攻击者提供了一个自动化的公共知识库,可以用来向企业发动新型态的战争。

例如,攻击者可以使用因特网,沉着地研究新的弱点。

或者,只要下载一个自动化的黑客工具(exploit),一个新手也可能看似拥有专家的技能。

在网络上甚至可以轻松的搜寻到如何绕过防火墙及「入侵侦测系统」(IDS)的相关信息。

此外,自动化技术意味着攻击者可以花费几个月的时间找寻防御漏洞,而不必采取可能引人注意的互动方式。

最后,由于网络的互连特性,来自各地的攻击者可对他们选定的任何系统发动攻击。

因此诱捕式(decoy-based)网络防御系统技术或所谓的“Honeypot”便在此扮演一重要的角色。

所谓「诱捕」有隐藏本体、布置陷阱、放入诱饵、吸引猎物这四层涵意,引申其意,在信息安全领域中,诱捕式网络防御技术的目的便是让重要的主机或设备被隐藏保护起来,在可能被攻击的前线布置陷阱等,例如防火墙的非军事区(DMZ)建置虚拟诱捕系统,或是在企业网络内部(Intrant)混合建置虚拟诱捕系统。

同时,在诱捕系统中放入让黑客心动的假情报或假数据(诱饵),当黑客或有心人士采取行动的时候,除了目标错误而误中副车外,其具备的监控机制回报机制也能让管理人员立即处理、管制与预警和收集电子证物等。

二、网络诱捕系统的演进Honeypot其实并不是一个新的概念。

自从计算机开始互连以来,信息安全研究人员与专家就使用过不同形式的Honeypot。

计算机的诱捕系统会被部署成吸引攻击者的目标,如一罐用来吸引并会困住昆虫的蜂蜜。

使用Honeypot可以获得许多的好处。

第一,它会消耗攻击者的时间。

看诱敌深入到什么程度,攻击者可能耗费大量时间尝试刺探及研究诱捕系统─因此用在攻击Honeypot的时间,就不会用来攻击真实主机。

第二,这会让攻击者对于现有的安全措施产生错误的印象,对方可能会花很多时间寻找工具攻击Honeypot,但这些工具在真实系统上可能无法运作。

第三,有Honeypot的存在,可降低真实系统受到随机攻击或刺探的可能性。

许多攻击者会大规模扫描计算机,来找寻受害者。

即使是针对特定机构的攻击,也会扫描该机构所拥有的公众系统,寻找一台计算机来入侵,做为攻击的起点。

使用Honeypot会降低攻击者选择一台重要计算机作为目标的机率,而诱补系统也会侦测并记录最初的扫描,以及任何后续的攻击。

不像其它的入侵侦测机制,Honeypot不会有任何误报(false positive)。

IDS 产品大都会产生不同程度的误报,这是因为正常的通讯总是有可能刚好符合IDS用来侦测攻击的特征。

但Honeypot 就不会有这种情形。

任何连往Honeypot 的通讯都是可疑的,因为这个装置除了侦测攻击之外并没有任何其它的用途。

换句话说,没有任何合法的通讯会产生误报。

如此一来,Honeypot可以比其它任何IDS 解决方案侦测到更多攻击。

Honeypot可以发现和分析新的弱点,因为攻击者采取的所有行动都会被记录下来。

通往Honeypot的所有通讯都是可疑的,所以新的攻击工具可根据其与系统的互动被侦测出来─即使是所谓的「第八层」攻击,如针对信息流而不是针对程序或通讯协议等OSI七层架构下的攻击,亦可被侦测出来。

例如将假信息输入某个服务或数据库,或使用已被破解的凭证来取得未经授权的存取。

最后,Honeypot能侦测和记录可能持续数月的资安事端(incident)。

这些所谓的「慢速扫描」(slow scan)很难透过IDS侦测到,因为它所用的时间很长,让它看起来像正常的通讯内容。

Honeypot可以分为三大类:待宰羔羊(sacrificial lamb)、伪装系统(facade)以及傀儡系统(instrumented system)。

第一代发展出来的Honeypot是「待宰羔羊」,由数台设定为攻击目标的计算机所组成。

待宰羔羊通常是由一个「现成」或「现有」的系统所构成,它会放在某个易被攻击的位置,留在那里当牺牲品。

它是攻击者最显著的目标─但遗憾的是,分析攻击数据非常耗时,而且待宰羔羊本身也可能被攻击者用来作为攻击其它计算机的跳板。

第二代的Honeypot,因为它只有仿真网络服务,而不会让真正的计算机受到攻击,排除了遭入侵的诱捕系统所造成的信息安全威胁。

这些「伪装系统」通常具有待宰羔羊的弱点,但不会提供这么丰富的数据。

伪装系统提供的攻击数据记录更容易存取,因此让攻击者更难躲避侦测。

伪装系统是最轻量级的Honeypot形式,通常是由某种仿真的服务应用程序所构成,目的是要提供受害系统的假象。

新一代的「傀儡系统」则兼具了待宰羔羊和伪装系统的优点。

类似待宰羔羊,它们也提供非常可信的系统,让攻击者进行破坏。

也就像伪装系统那样,这些系统很容易存取却很难回避,因为它们会记录攻击信息。

此外,进阶的傀儡系统提供了预防攻击者使用这台系统作为进一步攻击的基地防御机制。

傀儡系统型的Honeypot是一种现有的系统,但做了额外的修改,因此可提供更多信息、牵制或控制。

三、网络诱捕系统之建置架构本系统建置的架构图如下:图一网络诱捕系统架构图(一)平台建构基于成本考虑及系统便利性、安全性,本文选用Vmware[3]这套软件来构建网络仿真系统,Vmware可以仿真任何操作系统的运作环境,假若计算机的设备等级较高的条件下,亦可仿真多台计算机,也就是建立多台虚拟操作系统。

所以,不论你的主机操作系统为何,都可以跑另一个不同或相同的操作系统。

例如:在Linux 的操作系统跑一个Windows系统仿真环境,或是在Windows的操作系统跑一个Linux系统仿真环境。

Vmware不同于多重开机系统,它算是在主机操作系统中跑的一个程序,而这个程序在仿真另一个操作系统,以致于在感受上像是兩个操作系统同时在一台计算机启动运作。

为了明确区别操作系统的主副关系,将安装执行VMware软件的操作系统称为「主机操作系统」,而VMware虚拟机器下所安装的操作系统称为「虚拟操作系统」;假若,同时启动许多虚拟机器,每一台机器都拥有自己的网路地址,再加上主机操作系统的数量,在网路上便形成一个诱捕系统网(Honey Net)。

VMware 在主机操作系统与虚拟操作系统间有一层虚拟层(VMware Virtualization Layer),虚拟层的功能是把实际的硬件资源对映到虚拟机器上的硬件资源,因此每一个虚拟机器都有它自己独立的CPU、内存、硬盘及各项I/O 设备,同时,VMware使用了X86的保护模式,让各操作系统是独立运作的,不会互相影响,因此在一台X86计算机上同时仿真多个不同的操作系统是可行的。

VMware的虚拟网路功能提供了三种网络模式:Bridged模式、NAT模式与Host-only模式。

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