基于人工免疫的入侵检测模型在云计算平台下的研究

作     者：宋诗阳 

作者单位：暨南大学 

学位级别：硕士

导师姓名：姚国祥

授予年度：2013年

学科分类：08[工学] 0839[工学-网络空间安全] 

主      题：云计算 人工免疫 动态克隆选择 M-hr匹配 vsphere 

摘      要：经济的发展，促进了各类通信技术的商业化，云计算作为其中的佼佼者，表现的格外出色。云计算带来的不仅仅是极大地便利性，随之而来安全问题也让人十分关注。云计算中的安全问题带来的损害相比传统网络大得多，涉及的数据资料不是用户个人的，而是面向整个用户群的。因此研究云计算下的安全问题变得十分的迫切。 云计算作为分布式计算，并行计算和虚拟技术的发展，给传统的入侵检测系统的部署提供了很好的条件。本文基于云计算技术研究一种能够很好适应云计算平台的入侵检测模型，模型利用了人工免疫系统的中的动态克隆选择算法和通用入侵检测系统进行设计。现有的动态克隆选择算法在生成的过程中有大量的高相似度的未成熟检测器通过自体耐受，这导致检测器在变异后出现大量的自体匹配的检测器的概率增大，同时降低了检测器的多样性，系统的二次收敛也将受到影响。针对现有动态克隆选择算法的不足，本文提出了混合型的M-hr匹配规则，综合考虑了整体与局部的关系，是一种更加通用的匹配规则，使整个系统能够更好的工作。 生物免疫系统(Biology Immune System,BIS)是一个分布式、自组织、多样性、动态平衡能力的自适应系统，人工免疫算法是基于生物免疫系统基本机制，模仿了人体的免疫系统，是一种具有普遍指导意义的生物模拟算法，其中的动态克隆选择算法是由进化和变异两个过程，这使得基于该算法的入侵检测系统能够更好地适应动态变化的数据环境。本文在研究通用入侵检测模型的基础上，提出了云计算平台vsphere上的人工免疫入侵检测模型，通过在vsphere平台上虚拟多台主机，使入侵检测模型分布在多个虚拟主机上，在避免单点部署的同时，更能有效地利用主机的资源。提出模型后详细地介绍了模型各个功能模块的工作流程，重点介绍了基于动态克隆免疫算法的入侵检测模块。 文章最后对改进的动态克隆选择算法进行了实验分析，实验采用了KDDCUP99数据集，对数据进行了预处理工作。通过实验的对比分析，改进后的动态克隆选择算法具有较优的性能，能够很好地应用于云计算平台vsphere下的检测工作。