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手机安全支付异常流量监测技术的研究

作　者: 孙琳
导　师: 张振江
学　校: 北京交通大学
专　业: 信息网络与安全
关键词: 手机支付安全监测神经网络信息熵
分类号: TN929.53
类　型: 硕士论文
年　份: 2014年
下　载: 57次
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内容摘要

摘要：近年来,手机移动支付因其便利性和快捷性具有了广大的市场,但因其应用层的安全机制和技术还不够完善,外加手机病毒的出现、移动终端与银行接口以及系统的开放性等方面存在的漏洞,使得手机支付的安全性成为当前的研究热点之一。本论文主要以研究手机支付中恶意行为带来的网络流量异常变化的安全威胁问题为切入点,以网络流量的分析提取为基础,以信息熵为基本度量方法,建立了基于多层前馈神经网络(Back Propagation Neural Network,简称BP神经网络)的手机安全支付异常流量监测模型。系统通过对网络流量变化过程中异常行为的提取和对比,给出了一个完整的从异常发现到异常分析及判断异常指标动态调整的工作流程。本文所作的工作主要体现在以下几个方面：1.通过对手机移动支付过程的分析,讨论了其安全威胁的主要来源,并选取了特征参数对其流量进行监测从而达到保证其安全性的目的。其中,通过分析手机支付中能够充分体现其流量特征的参数,提取出四个特征参数并计算熵值。2.详细设计了基于信息熵和BP神经网络的异常流量监测系统的结构。利用BP神经网络最突出的再学习机制,将初步监测结果再次送入神经网络内部,达到动态分析和调整的目的。3.提出了动态调整网络流量阈值区间的算法,通过该算法可以实时更新流量监测指标,做到适应当前网络状况的要求。此外,考虑到监测任务中监测结果的效率问题,设计该算法时只选取变化显著的特征参数参与调整,从而减少了网内数据的存储量和计算量。本论文最后利用matlab实现了本文提出的异常流量监测模型,并对系统进行了测试和分析。结果表明：该模型较为成熟有效,能够起到一定的抵制网络恶意攻击的作用,适用于手机安全支付系统异常流量监测。

全文目录

致谢  5-6
中文摘要  6-7
ABSTRACT  7-11
1 绪论  11-16
  1.1 论文研究背景及意义  11-13
  1.2 国内外研究现状  13-14
  1.3 论文结构  14-16
2 移动支付安全监测技术  16-28
  2.1 移动支付中的安全威胁和安全需求  16-19
    2.1.1 移动支付面临的安全威胁  16-19
    2.1.2 移动支付的安全需求  19
  2.2 神经网络概论  19-23
    2.2.1 BP网络结构和学习规则  20-21
    2.2.3 BP网络的优点  21-23
  2.3 信息熵  23-25
    2.3.1 信息熵概述  23-24
    2.3.2 信息熵在异常检测中的应用  24-25
  2.4 网络流量异常监测技术  25-28
    2.4.1 异常监测系统的通用模型  25-26
    2.4.2 典型的异常检测方法  26-28
3 异常流量监测模型  28-46
  3.1 需求分析与问题描述  28-29
  3.2 模型的总体架构  29-30
  3.3 特征值的选取  30-31
  3.4 信息熵指标的选取  31-33
    3.4.1 熵值计算方法  31-32
    3.4.2 将熵值分散到不同转接节点  32-33
  3.5 正常网络流量函数的确定  33-35
  3.6 PCA主成分分析  35-38
    3.6.1 PCA主成分分析法概述  35
    3.6.2 PCA主成分分析法具体算法  35-38
  3.7 BP网络建模  38-42
    3.7.1 BP网络层数的确定  38-40
    3.7.2 BP网络主要流程  40-42
  3.8 阈值区间的设定  42-44
  3.9 阈值区间的动态调整  44-45
  3.10 本章小结  45-46
4 安全监测系统的实现  46-60
  4.1 系统结构设计  46-48
    4.1.1 安全监测点和信息采集点  47-48
  4.2 两种安全监测功能  48-51
    4.2.1 旁路接入DPI设备方式  49-51
    4.2.2 核心数据库用ETL方式导入数据  51
  4.3 移动终端安全监测控件  51-55
    4.3.1 监测控件层次结构  52-53
    4.3.2 监测评估指标体系  53-54
    4.3.3 安全监测实施流程  54-55
  4.4 安全性测试  55-57
    4.4.1 流量信息收集  55
    4.4.2 测试结果返回  55-57
  4.5 系统界面  57-59
  4.6 本章小结  59-60
5 总结与展望  60-62
  5.1 本文工作总结  60
  5.2 进一步的工作展望  60-62
参考文献  62-64
作者简历  64-66
学位论文数据集  66

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