基于演化博弈的6LoWPAN入侵检测技术研究

基于演化博弈的6LoWPAN入侵检测技术研究

论文摘要

物联网时代赋予物件网络身份,促使家居生活、办公和工业生产得到了较大改善。以6LoWPAN网络为代表的无线个域网作为物联网的组成之一,其低功耗、支持IPv6、自组织和广连接等特点能够适配诸多应用场景。6LoWPAN网络节点通常是由处理、存储、通信以及能源受限的嵌入式设备组成,其薄弱的安全防护能力容易遭到个域网侧与互联网侧的攻击,借助入侵行为检测技术建立安全屏障,可以有效抵御恶意网络攻击。本文针对6LoWPAN安全问题较为突出的网络层和应用层开展入侵检测技术研究,主要包括四个方面的内容。第一,深入分析入侵与检测的对抗场景,借鉴生物演化中的博弈现象,将其各个要素与演化博弈进行一一对应,抽象出具有有限理性的入侵者群体与检测者群体,并将0day漏洞的出现类比于生物突变机制。第二,根据群体间信息的不对称性,将共同掌握的博弈信息定义为公共知识,将0day为代表的潜在安全威胁定义为潜行知识,采用CVSS v3.0标准量化策略成本与收益,在公共知识信息之上构建入侵检测演化博弈模型(Intrusion-Detection Evolutionary Game Model,IDEGM),通过计算群体复制动态的方程组得到公共知识演化稳定检测策略。第三,为了能检测潜在的入侵行为,定义策略鱼鳔因子γ以指示潜行知识策略是否应该被选取,通过策略之间的原子相关性可以计算γ,最后结合IDEGM设计最佳检测策略选取算法(Optimal Detection Strategy Selection Algorithm,ODSSA)。第四,针对网络层RPL协议的选择转发、陷洞、女巫等攻击和应用层MQTT协议的DoS、远程代码执行、任意内存读取等CVE漏洞,根据ODSSA得到的最佳稳定策略设计原型系统。其中,首次基于开源IDS Suricata扩展了MQTT协议的检测引擎,并提出自适应节能算法(Adaptive Energy Saving Algorithm,AESA)对RPL检测引擎SVELTE做了改进。为验证算法理论和原型系统对入侵行为的检测有效性,以及引入演化博弈对检测率、整体效用和系统资源占用的影响,搭建了实验环境并设计实验测试方案。由实验结果,本文设计的原型系统能够维持90%以上的检测率且将虚警率控制在6%以内,引入博弈决策能够平均提高策略效用值达3.5%,并能够降低检测系统对CPU、内存资源的占用率。最后得出结论,本文提出的检测模型和原型系统能够高效地检测6LoWPAN网络中的入侵行为。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 1 绪论
  •   1.1 研究背景
  •   1.2 国内外研究现状
  •   1.3 主要研究内容
  •   1.4 本文组织结构
  • 2 相关概念及基础理论概述
  •   2.1 引言
  •   2.2 6LoWPAN技术
  •     2.2.1 6LoWPAN适配层
  •     2.2.2 RPL路由层
  •     2.2.3 MQTT应用层
  •   2.3 入侵检测技术
  •     2.3.1 常见的入侵手法
  •     2.3.2 入侵检测的基本原则
  •     2.3.3 影响入侵检测的关键要素
  •   2.4 博弈论基础
  •     2.4.1 博弈论的起源
  •     2.4.2 博弈类型
  •     2.4.3 演化博弈
  •   2.5 本章小结
  • 3 基于演化博弈模型的最佳检测策略
  •   3.1 引言
  •   3.2 入侵检测博弈场景分析
  •   3.3 构建入侵检测演化博弈模型
  •   3.4 计算最佳潜行知识检测策略
  •   3.5 最佳检测策略选取算法设计
  •   3.6 本章小结
  • 4 基于最佳检测策略的入侵检测原型系统
  •   4.1 引言
  •   4.2 入侵检测原型系统框架
  •   4.3 博弈信息知识库
  •   4.4 检测引擎设计与实现
  •     4.4.1 针对MQTT的入侵检测引擎
  •     4.4.2 针对RPL的入侵检测引擎
  •   4.5 功能模块设计
  •     4.5.1 数据采集模块
  •     4.5.2 数据预处理模块
  •     4.5.3 博弈决策模块
  •     4.5.4 数据管理模块
  •     4.5.5 交互模块
  •     4.5.6 可视化模块
  •   4.6 本章小结
  • 5 系统测试与结果分析
  •   5.1 引言
  •   5.2 搭建实验测试环境
  •     5.2.1 实验软硬件准备
  •     5.2.2 组网与配置
  •   5.3 系统测试
  •     5.3.1 测试数据来源
  •     5.3.2 实验实施方案
  •   5.4 结果分析
  •   5.5 本章小结
  • 6 总结与展望
  •   6.1 论文工作总结
  •   6.2 未来工作展望
  • 参考文献
  • 致谢
  • 在校期间的科研成果
  • 文章来源

    类型: 硕士论文

    作者: 张荣槟

    导师: 李焕洲

    关键词: 演化博弈,入侵检测,鱼鳔因子

    来源: 四川师范大学

    年度: 2019

    分类: 基础科学,信息科技

    专业: 数学,电信技术,计算机软件及计算机应用

    单位: 四川师范大学

    分类号: O225;TP391.44;TN92

    DOI: 10.27347/d.cnki.gssdu.2019.001110

    总页数: 68

    文件大小: 3525K

    下载量: 70

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