基于SOM算法的HTTP隧道攻击检测  

Detecting HTTP Tunnelling Attacks Using SOM

作　　者：杨照芳[1] 

机构地区：[1]西南大学计算机与信息科学学院,重庆400715

出　　处：《微计算机信息》2006年第08X期175-176,226,共3页Control & Automation

基　　金：国家自然科学基金(基金号:70272002);西南大学科技基金资助项目(SWNUQ2004030)

摘　　要：基于自组织映射网络聚类算法,提出HTTP隧道攻击异常检测模型,讨论HTTP连接样本特征、SOM网络分步优化训练、漏报与误报率的平衡等问题,实现模型并对检测结果进行验证,结果表明系统较好地识别了正常HTTP连接和HTTP隧道连接,漏报/误报率达到最佳平衡。Propose a new self-organizing neural model that performs anomaly detection of HTTP tunnelling activities; discuss the features of HTTP connections, the optimization of SOM training, and the reduction of false-positive/false-negative. Experimental results are reported, which show that the new model has distinguished normal HTTP connection and HTTP tunnel connection well, and false-positive/false-negative reaches best balance.

关 键 词：自组织映射网络 超文本传输协议 隧道 入侵检测 

分 类 号：TP302.1[自动化与计算机技术—计算机系统结构]