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基于FP-Growth算法的设备日志关联分析

基于FP-Growth算法的设备日志关联分析

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作者：刘朋龙北京邮电大学

学位级别：硕士

随着网络技术的发展,网络安全问题出现的频率越来越高。分布式拒绝服务攻击是黑客频繁使用的一类攻击,通过向网络中发送大量的icmp ECHO报文,产生ICMP泛洪,被攻击者将花费大量时间和资源处理icmp ECHO报文,而无法处理正常的请求或响应... 详细信息

随着网络技术的发展,网络安全问题出现的频率越来越高。分布式拒绝服务攻击是黑客频繁使用的一类攻击,通过向网络中发送大量的icmp ECHO报文,产生ICMP泛洪,被攻击者将花费大量时间和资源处理icmp ECHO报文,而无法处理正常的请求或响应。因此如何定位攻击源,找出攻击信息,对抵抗泛洪攻击具有重大意义。日志分析是追踪攻击路径的重要方法之一,但对于海量日志的处理,存在精确度不高的问题。针对ICMP泛洪攻击问题,本文提出了一个基于FP-Growth算法的日志分析方案,并在该方案基础上实现了一个设备日志分析系统。其中,日志分析方案应用频繁模式挖掘FP-Growth算法,在日志记录上找到频繁模式集,最终利用IP回溯算法,在频繁模式集上挖掘出从攻击源到攻击目标的路径信息;日志分析系统模型包括采集端、处理端、分析端、数据库、服务端五个模块。采集端主要采集日志流;处理端对网络设备上提取的日志进行过滤、格式化处理,生成日志记录;分析端是系统的分析逻辑,是日志分析系统中最关键的模块;数据库储存以上模块产生的结果信息;服务端展示结果。通过实验模拟了 icmp洪泛攻击,分析攻击日志,找出了从攻击源到攻击目标的攻击路径。实验结果表明,本文针对icmp洪泛攻击提出的方案中,相比以往的频繁模式挖掘算法结果更加精确,准确度相比以往提高了 25%,并最终提取出了攻击信息。

关键词：日志 IP回溯 ICMP泛洪模式

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