[发明专利]一种基于区块链技术的雾计算入侵检测特征共享系统有效

专利信息
申请号: 201911081879.6 申请日: 2019-11-07
公开(公告)号: CN111079136B 公开(公告)日: 2022-02-11
发明(设计)人: 林福宏;鞠伟佳;周成成;陆月明;许海涛;安建伟 申请(专利权)人: 北京科技大学;北京邮电大学
主分类号: G06F21/55 分类号: G06F21/55;G06F21/33
代理公司: 北京市广友专利事务所有限责任公司 11237 代理人: 张仲波
地址: 100083*** 国省代码: 北京;11
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 基于 区块 技术 计算 入侵 检测 特征 共享 系统
【说明书】:

发明提供一种基于区块链技术的雾计算入侵检测特征共享系统,能够保证入侵检测特征库内容的安全,且有助于提高入侵检测准确率。所述系统包括:身份认证模块,用于对要加入联盟链的节点进行身份认证,若通过认证,则允许该节点加入联盟链;特征共享模块,用于对已加入联盟链的任一节点A,若A要共享自身更新的入侵检测特征库,则将其广播到网络中进行共享;特征验证模块,用于网络内其他节点对网络中广播的入侵检测特征库进行正确性验证,若验证通过,则上链保存在区块链系统中。本发明涉及信息安全技术领域。

技术领域

本发明涉及信息安全技术领域,特别是指一种基于区块链技术的雾计算入侵检测特征共享系统。

背景技术

近年来随着物联网以及大数据技术的进一步发展,越来越多的终端用户设备(即:节点,例如,手机、笔记本等)接入到网络中,雾计算为了解决云计算中的延迟、位置敏感等问题而出现,缓解了云服务器(简称:云服务层)计算压力过重等问题,但是作为一种新兴的计算范式,雾计算中仍存在着许多安全问题。

为了识别网络中的威胁,入侵检测系统已经广泛应用于计算机网络中,按照检测方法有误用检测和异常检测;其中,

误用检测首先需要对攻击情况进行分析,然后编写出对应的检测规则和特征模型,通过将已有的特征与监测到的数据进行模式匹配来进行检测,由于只能根据已有的规则模型进行匹配,而网络中的攻击种类繁多且变化多端所以存在漏报率较高的问题;

异常检测需要先定义正常的行为,是对不符合预期行为的数据进行识别,关键在于构建系统和行为的正常轮廓,由于其采用定量的方式来确定可以接受的正常行为,所以会存在误报率较高的问题。

目前许多检测系统采用协同入侵检测的方案,但是数据安全和信任管理仍然是目前入侵检测系统中的两个挑战。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种基于区块链技术的雾计算入侵检测特征共享系统,通过引入区块链技术解决了各节点之间共享数据而无需可信任第三方的问题,且能够保证入侵检测特征库内容不被篡改,降低入侵检测特征库被攻击的风险,还通过联盟的力量使入侵检测特征库尽可能涵盖更多的入侵检测特征,有助于提高检测准确率,降低误报率、漏报率。

为解决上述技术问题,本发明实施例提供一种基于区块链技术的雾计算入侵检测特征共享系统,包括:

身份认证模块,用于对要加入联盟链的节点进行身份认证,若通过认证,则允许该节点加入联盟链;

特征共享模块,用于对已加入联盟链的任一节点A,若A要共享自身更新的入侵检测特征库,则将其广播到网络中进行共享;

特征验证模块,用于网络内其他节点对网络中广播的入侵检测特征库进行正确性验证,若验证通过,则上链保存在区块链系统中。

进一步地,所述身份认证模块,具体用于利用认证中心颁发的公钥解密要加入联盟链的节点的数字证书,得到第一摘要值;利用与生成数字证书相同的摘要算法对要加入联盟链的节点提交的身份信息进行摘要运算,得到第二摘要值,判断第一摘要值与第二摘要值是否相同;若相同,则通过认证,允许节点加入联盟链;否则不通过认证,不允许节点加入联盟链。

进一步地,所述身份认证模块,还用于对数字证书定期进行更新检查,若过期,对节点权限进行限制或者踢出联盟链;若节点有威胁其他节点利益的行为,则扣除其保证金并将其列入黑名单。

进一步地,节点A,用于监控网络数据流并捕获数据包,对网络中的攻击行为进行分析、描述,生成入侵检测特征库。

进一步地,所述特征共享模块,用于对已加入联盟链的任一节点A,若A要共享自身更新的入侵检测特征库,则生成入侵检测特征库的数字摘要,并利用A的私钥对得到的数字摘要进行数字签名,将数字签名信息和入侵检测特征库的关键词广播到网络中进行共享。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于北京科技大学;北京邮电大学,未经北京科技大学;北京邮电大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201911081879.6/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top