一个基于混合式网路流量分析之新的异常侦测模型ANewModelof.PDFVIP

一個基於混合式網路流量分析之新的異常偵測模型 A New Model of Anomaly Detection Relying on the Analysis of Network Traffic 王智弘 郭力瑋 國立嘉義大學資訊工程研究所 國立嘉義大學資訊工程研究所 wangch@.tw s0930313@.tw merging real traffic into simulated traffic for a detector usually leads to a lower detection rate and 摘要 higher false alarm rate. Consequently, in this paper we provide an intrusion detection module which relies on the analysis of the combination of manual 入侵偵測系統扮演著為系統偵測可能的攻擊 and real traffic. To minimize the obstruction of 行為、再通知防火牆機制進行各種惡意行為應變機 training process, the real traffic is required to be 制之重要角色；入侵偵測技術主分為「異常偵測」 filtered by a misuse detector to remove all known 與「誤用偵測」，前者定義網路上的正常行為，應 attacks. This work has an important result that can be 用各種相關的技術來判斷、預測可能的異常行為， used to get an “on-line” anomaly detector into 後者已定義已知攻擊行為為主，為目前入侵偵測軟 practice in the future. 體所使用之方式。在許多異常偵測的相關研究中， 其偵測的工作，往往仰賴著他人所蒐集好之人工網 Keywords ：Anomaly detection, Network intrusion, 路資料來進行異常分析，但是使用此類資料來分析 False alarms, Network traffic 異常行為，即使在分析該離線資料時有良好的偵測