入侵检测系统的智能检测技术研究综述
入侵智能检测实验报告(3篇)
第1篇一、实验背景随着信息技术的飞速发展，网络安全问题日益凸显。
入侵检测技术作为网络安全的重要手段，能够实时监控网络系统的运行状态，及时发现并阻止非法入侵行为，保障网络系统的安全稳定运行。
本实验旨在通过构建一个入侵智能检测系统，验证其有效性，并分析其性能。
二、实验目的1. 理解入侵检测技术的基本原理和实现方法。
2. 掌握入侵检测系统的构建过程。
3. 评估入侵检测系统的性能，包括检测准确率、误报率和漏报率。
4. 分析实验结果，提出改进建议。
三、实验材料与工具1. 实验材料：KDD CUP 99入侵检测数据集。
2. 实验工具：Python编程语言、Scikit-learn库、Matplotlib库。
四、实验方法1. 数据预处理：对KDD CUP 99入侵检测数据集进行预处理，包括数据清洗、特征选择、归一化等操作。
2. 模型构建：选择合适的入侵检测模型，如支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）等，进行训练和测试。
3. 性能评估：通过混淆矩阵、精确率、召回率等指标评估入侵检测系统的性能。
4. 实验结果分析：分析实验结果，总结经验教训，提出改进建议。
五、实验步骤1. 数据预处理（1）数据清洗：删除缺失值、异常值和重复数据。
（2）特征选择：根据相关性和重要性选择特征，如攻击类型、服务类型、协议类型等。
（3）归一化：将数据特征进行归一化处理，使其在相同的量级上。
2. 模型构建（1）选择模型：本实验选择SVM和Random Forest两种模型进行对比实验。
（2）模型训练：使用预处理后的数据对所选模型进行训练。
（3）模型测试：使用测试集对训练好的模型进行测试，评估其性能。
3. 性能评估（1）混淆矩阵：绘制混淆矩阵，分析模型的检测准确率、误报率和漏报率。
（2）精确率、召回率：计算模型的精确率和召回率，评估其性能。
4. 实验结果分析（1）对比SVM和Random Forest两种模型的性能，分析其优缺点。
入侵检测技术研究综述
入侵检测技术研究综述提要本文介绍入侵及入侵检测的概念,分析各种入侵检测技术与特点。
关键词:入侵;异常数据;入侵检测中图分类号:F49 文献标识码:A近年来,计算机网络的高速发展和应用,使网络安全的重要性也日益增加。
如何识别和发现入侵行为或意图,并及时给予通知,以采取有效的防护措施,保证系统或网络安全,这是入侵检测系统的主要任务。
一、入侵及入侵检测入侵是指任何企图危及计算机系统资源的完整性、机密性和可用性或试图越过计算机或网络安全机制的行为。
入侵不仅包括发起攻击的人取得超出合法范围的系统控制权,也包括收集漏洞信息,造成拒绝服务等对计算机系统造成危害的行为。
入侵检测顾名思义,是对入侵行为的发觉,它是为保证计算机系统的安全而设计与配置的一种能够及时发现并报告系统中未授权或异常现象的技术,是一种用于检测计算机网络中违反安全策略行为的技术。
二、入侵检测系统的分类入侵检测系统的任务是在所提取到的大量检测数据中找到入侵的痕迹。
入侵分析过程需要将提取到的事件与入侵检测规则进行比较,以判断是否发生入侵行为。
一方面IDS需要尽可能多地提取数据以获得足够的入侵证据;另一方面由于入侵行为的多变性和复杂性而导致判定入侵的规则越来越复杂。
对于入侵检测系统,可以根据所采用的审计数据源、检测策略、检测的实时性、对抗措施、体系结构等方面进行不同的分类。
(1)依据审计数据源的不同可将IDS分为基于网络的IDS与基于主机的IDS;(2)从入侵检测的策略来看,可以分为滥用检测与异常检测;(3)按IDS处理数据的实时性,可以分为实时检测与事后检测;(4)从入侵检测系统的对抗措施来看,可以分为主动系统与被动系统;(5)从入侵检测系统的体系结构来看,可以分为集中式系统与分布式系统。
三、入侵检测主要研究技术目前,在IDS研究领域的主要研究方向包括IDS的性能评价、IDS集成中通用的通讯格式、面向大规模分布式网络的IDS框架以及采用一些最新的智能技术来识别新型未知攻击。
网络安全中的入侵检测技术综述
网络安全中的入侵检测技术综述网络安全是当前社会发展的重要方向之一，而网络入侵成为了网络安全的一个重要问题。
随着互联网的普及和发展，网络入侵手段也日益复杂多样化。
为了保护网络的安全，提高网络系统的防御能力，入侵检测技术应运而生。
本文将对网络安全中的入侵检测技术进行综述。
一、入侵检测技术的发展历程网络入侵检测技术起源于20世纪80年代，那时主要是基于对网络流量的分析进行入侵检测。
随着技术的进步，入侵检测技术从最初的基于规则的检测方法逐渐发展到了基于特征、行为和机器学习等方法。
目前，入侵检测技术已经成为了网络安全体系中不可缺少的一部分。
二、入侵检测技术的分类根据入侵检测技术的不同方式和目标，可以将其分为两大类，即基于签名的入侵检测和基于行为的入侵检测。
基于签名的入侵检测主要通过事先确定的规则和模式来识别已知的入侵行为，而基于行为的入侵检测则通过监测系统的行为特征来发现异常和潜在的入侵行为。
三、基于签名的入侵检测技术基于签名的入侵检测技术是一种传统的检测方法，其核心思想是通过与已知的入侵特征进行比对，寻找与之匹配的特征。
这种方法具有检测准确率高的优点，但对于未知的入侵行为无法进行有效的检测。
常用的基于签名的入侵检测系统有Snort、Suricata等。
四、基于行为的入侵检测技术基于行为的入侵检测技术研究的是系统和用户的行为特征，通过建立正常行为模型和异常行为模型来检测入侵行为。
这种方法适用于未知入侵和变异性入侵的检测，但在实际应用中存在误报率高的问题。
常用的基于行为的入侵检测系统有Bro、Snort、Suricata等。
五、机器学习在入侵检测中的应用机器学习在入侵检测中发挥了重要作用，通过训练算法和模型，能够对网络流量数据进行分析和预测。
在现实场景中，机器学习的应用能够提高入侵检测的准确率和实时性。
常用的机器学习算法包括决策树、支持向量机和神经网络等。
六、入侵检测技术的挑战与未来发展网络环境的复杂性和入侵手段的多样化给入侵检测技术带来了许多挑战。
网络入侵检测技术综述
网络入侵检测技术综述网络入侵检测技术综述随着信息技术的迅猛发展和互联网的广泛应用，网络安全问题成为了人们关注的焦点。
其中，网络入侵是指未经授权侵入他人计算机系统的行为，给网络系统带来了极大的威胁。
为了保障网络安全，人们提出了网络入侵检测技术。
本文将综述网络入侵检测技术的发展和应用。
网络入侵检测技术是在计算机网络系统中载入入侵检测系统，并通过对网络流量、日志记录、包头、外部事件等数据进行分析、监控和实时判断的方法，来检测和识别网络中的入侵行为。
根据检测方法的不同，可以将入侵检测技术分为基于特征的检测、基于异常的检测和基于机器学习的检测。
基于特征的检测技术主要是通过对网络流量、网络数据包等进行特征提取和匹配，从而判断是否存在入侵行为。
这种方法依赖于已知的入侵特征库，通过比对特征库中的特征和实时获取的数据特征，来判定网络是否存在入侵。
该方法的优点是准确性高，能够对已知的入侵行为进行有效检测和防御。
但是，缺点也非常明显，即无法对未知的入侵行为进行检测和应对。
基于异常的检测技术是通过建立和学习网络正常行为的模型，来检测网络中的异常行为。
异常行为是指与正常行为有明显差异的网络流量、数据包等。
这种方法的优点是能够对未知的入侵行为进行检测和防御，具有较高的自适应性。
但是，缺点是在建立正常行为模型时需要耗费大量的时间和计算资源，且对于复杂的网络环境和大规模网络系统的应用效果不佳。
基于机器学习的检测技术是近年来发展起来的一种新型检测方法。
通过对大量的网络数据进行学习和训练，建立起网络行为的模型。
然后，通过模型对实时获取的网络数据进行分类和判断，从而检测和识别网络入侵行为。
优点是能够实现对未知入侵行为的检测和自动化的防御措施。
然而，缺点是对于网络数据的学习和训练时间较长，且对于大规模网络系统的应用还面临着一定的挑战。
除了上述的入侵检测技术之外，还有一些新兴的技术正在逐渐应用到网络入侵检测中。
比如说，深度学习技术、云计算、大数据分析等。
入侵检测研究综述
" + 体系结构的演变
当前， 入侵检测体系结 构 主 要 有 三 种 形 式： 基于主机的 9=1 （ F9=1） 、 基于网络的 9=1 （ T9=1） 和分布式 9=1 （ =9=1） 。 早期的研究主要是基于主机的 9=1， 其检测对象是主机系 统和系统本地用户， 通过分析主机的审计数据和系统的日志检 测入侵。F9=1 可以精确地判断入侵事件， 不受网络信息流的 加密和交换网络使用的影响， 并且可以检测到特洛伊木马和其 他破坏软件完整性的攻击。但 F9=1 的检测能力依赖于审计 数据或系统日志的准确性和完整性以及对安全事件的定义， 若
# @ 入侵检测方法分析
入侵检测方法是入侵检测研究的重点。入侵检测方法对 收集的各 种 数 据 源 进 行 分 析， 以 判 断 是 否 发 生 入 侵。文 献 ［ 55 ， 5A ］ 列举了当前研究中主流的入侵检测方法， 这些方法从 不同的角度来处理入侵检测问题， 利用各种技术构建入侵检测 的正常模型或攻击模型。它们各有特点， 也存在不足， 总体上 可以归为三类： 滥用检测、 异常检测和混合检测方法。 #B ! @ 滥用检测方法 滥用检测方法通过构建特征库来检测系统中的入侵或攻 击活动， 其误报率较低。但是， 基于预先定义的模式导致其自 适应性差， 无法检测新的入侵活动和已知入侵活动的变异， 存 在漏报率高的问题。当出现针对新漏洞的攻击类型或针对旧 漏洞的新攻击模式时， 需要由领域专家或者其他机器学习系统
! + 引言
计算机网络已成为信息社会最重要的基础设施之一。随 着网络规模扩大、 复杂性增加， 网络安全问题也日益突出。传 统的静态安全防御策略 （ 如访问控制机制、 加密技术、 防火墙 技术等） 对网络环境下层出不穷的攻击手段缺乏主动性， 在某 种程度上已无法满足网络安全需求。入侵检测作为动态安全 技术中最核心的技术之一， 能够实时地全面监控网络、 主机和 应用程序的运行状态， 主动对计算机、 网络系统中的入侵行为 进行识别和响应， 提供了对内部攻击、 外部攻击和误操作的实 时检测， 有效弥补了传统安全防护技术的不足。通过构建动态 的安全循环， 可以最大限度地提高系统的安全性， 减少安全威 胁对系统带来的危害。因此， 入侵检测研究在计算机网络安全 领域得到了广泛关注和重视。 国外对入侵检测研究开展较早、 发展较快。麻省理工学 院、 哥伦比亚大学、 普度大学、 戴维斯分校和新墨西哥大学等的 研究工作具有代表性， 主要研究内容涉及入侵检测方法 （模
入侵检测系统研究综述
Ｋｅ ｗｏ ｄ ： Ｉｔｕｉｎ ｄ ｔｃ ｏ Ｃ ｎｒｌＳｒｔｇ Ｓ ｎ ｈｏ ｉ ｔ ｎ． ｆｒ ａｉｎ Ｓ ｕ ｃｓ ｙ ｒ ｓ ｎｒｓｏ ｅｅ ｔ ｎ， ｏ ｔ ｔ ｅ ｙ．ｙ ｃ ｒｎｚ ｉ Ｉ ｏ ｔ ｉ ｏ ａ ａｏ ｎ ｍ ｏ ｏ ｒｅ
１ 引 言
国际 上 早 在 ２ Ｏ世 纪 ７ ０年 代 就 开 贻 了对 计 算 机 和 网 络 遭 受 攻 击 防 范 的 研 究 ．市 计 跟 踪 为 当 时 主 要 的方 法 １８ ‘ ９ ０甸 ． Ａ ｄ ｒ ｎＩ ｎｅｓ Ｉ ｏ 首先 提 出 了 ＾ 侵 检 测 的概 念 ． 他将 ＾ 侵 尝 试 或 威 胁 定 义 为 ： 在 的 预 谋 的 ． 经 授 权 的 访 问信 息 、 作 信 息 ， 潜 有 束 操 致 使 系统 不 可靠 或无 法 使 用 的企 圈 。 提 出 审计 追 踪 可 应用 于监 他 视 入 侵 威 胁 。 但过 一 设 想 的重 要性 当时 并 未 被 理 解 ， 他 的过 但
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维普资讯
入侵检测 系统研 究综述
戴 云 范 平 志 （ 南 交通 大学通 信 网络 安全 与应 用研 究 中心 ， 西 成都 ６ ０ ３ ） １０ １
网络入侵检测系统研究综述
２０ ０ ６年 ８月
安 阳工 学 院学报
Ｊｕ ｎ ｌ ｆ ｏ ｒ ａ ｏ Ａｎ ａ ｇ ｎ ｔ ｕｅ ｆ ｅ ｈ ｏｏ ｙ ｙ ｎ Ｉｓｉ ｔ ｔ ｏ Ｔ ｃ ｎ ｌｇ
Ａｕ ｕ．２ ０６ ｇ ０
第 ４期 （ 总第 ２ ２期 ）
Ｎ ． （ ｅ ． ｏ２ ） ０４ Ｇ ｎ Ｎ ． ２
网络 入侵 检 测 系 统研 究综 述
焦 亚 冰
（ 东英才职业技 术 学院， 山 山东 济 南 ２ ０ ０变得 越 来 越 重要 。 入 侵 检 测 是 近 年 来 网络 安 全 研 究 的热 点 。 本 文 主 要 介 绍 了 网 计 使
ＣＤ ＩＦ模 型的结 构如 下 ： Ｅ盒通 过传 感 器 收集 事
件数据 ， 并将信息传送给 Ａ盒 ， Ａ盒检测误用模式 ；
Ｄ盒存 储来 自 Ａ、 Ｅ盒 的数 据 ， 为 额外 的分 析提 供 并 信息； Ｒ盒 从 Ａ、 Ｅ盒 中提 取 数据 ， Ｄ盒 启 动 适 当的
响应。Ａ、 、 Ｅ Ｄ及 Ｒ 盒之 间的 通信 都 基 于 Ｇ Ｄ ＩＯ
络 威胁 。 １ 入侵 检 测的通 用模 型 ＩＳ发展 的 时 间还 很 短 ， Ｄ 目前 还 没 有统 一 的 数
收稿 日期 ：０ ６—０ ２ｏ ４—１ ３
从 技术 上 看 ， 侵 检 测 系 统 分 为 以下 几类 ： 入 网 络入侵 检测 系 统 、 机 入 侵 检 测 系 统 、昆合 安 全 检 主 ７
２ 入侵 检 测 系统 分 类
击识别和响应 ） 提高 了信息安全基础结构 的完整 ， 性。入侵检测被认为是 防火墙 之后 的第二道安全 闸门， 它从计算机 网络系统 中的若干关键点收集信 息， 并分析这些信息 ， 在不影 响网络性能 的情况下
网络安全中的入侵检测技术综述
网络安全中的入侵检测技术综述网络安全是当今社会中的一个重要议题，随着互联网的普及和信息技术的迅速发展，网络攻击和入侵事件屡见不鲜。
为了保护网络系统和用户的安全，研究人员和安全专家们积极探索各种入侵检测技术。
本文将综述几种常见的入侵检测技术，并分析它们的特点和应用。
一、入侵检测技术的概念入侵检测技术（Intrusion Detection Technology）是指通过对网络通信流量、系统日志、主机状态等进行监控和分析，及时发现和识别已发生或即将发生的入侵行为。
其目的是快速准确地发现并阻止潜在的安全威胁，保护网络系统和用户的数据安全。
二、基于签名的入侵检测技术基于签名的入侵检测技术（signature-based intrusion detection）是一种传统而有效的检测方法。
它通过预定义的规则集合，检测网络流量中是否存在已知的攻击模式。
这种技术的优点在于准确率高，适用于已知攻击的检测。
然而，缺点也显而易见，就是无法检测未知攻击和变异攻击。
三、基于异常行为的入侵检测技术基于异常行为的入侵检测技术（anomaly-based intrusion detection）通过建立正常行为模型，检测网络流量中的异常行为。
相比于基于签名的方法，这种技术更具有普遍性，能够发现未知攻击。
然而，误报率较高是其主要问题之一，因为正常行为的变化也会被误判为异常。
四、混合型入侵检测技术为了克服单一方法的局限性，许多研究者提出了混合型入侵检测技术。
这些方法综合了基于签名和基于异常行为的特点，在检测效果上有所提高。
其中，流量分析、机器学习、数据挖掘等技术的应用，使得混合型入侵检测技术更加精准和智能化。
五、网络入侵检测系统的架构网络入侵检测系统（Intrusion Detection System，简称IDS）是实现入侵检测的关键组件。
其整体架构包括数据采集、数据处理、检测分析、警报响应等模块。
数据采集模块负责收集网络流量、日志信息等数据；数据处理模块负责对采集到的数据进行预处理和分析；检测分析模块负责使用各种入侵检测技术进行实时监测和分析；警报响应模块负责生成报警信息并采取相应的应对措施。
基于机器学习的网络入侵检测技术综述
基于机器学习的网络入侵检测技术综述随着互联网的迅速发展和普及，网络安全问题也日益突出。
网络入侵成为一个严重的威胁，给个人、企业乃至国家带来了巨大的损失。
为了提高网络安全水平，研究人员提出了各种网络入侵检测技术。
其中，基于机器学习的方法因其高效且准确的特点而备受关注。
本文将对基于机器学习的网络入侵检测技术进行综述。
首先，我们需要了解什么是网络入侵。
网络入侵指的是未经授权的个人或组织通过网络对目标系统进行非法活动，例如窃取数据、破坏系统等。
传统的网络入侵检测方法主要是通过特征匹配，即事先定义好的规则匹配入侵行为所具有的特征。
但是，这种方法往往难以适应日益复杂多变的入侵手段。
基于机器学习的网络入侵检测技术通过训练算法从大量的网络数据中学习入侵模式，进而对新的网络流量进行分类。
其中，最常用的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、决策树、朴素贝叶斯等。
支持向量机是一种常用的分类算法，它通过找到一个超平面将不同类别的数据分开。
在网络入侵检测中，支持向量机可以学习到入侵和正常流量的不同特征，从而能够对新的数据进行准确分类。
然而，支持向量机的训练过程比较耗时，且对于大规模数据的处理存在困难。
决策树是一种以树形结构表示的分类模型，它能够根据特征的重要性依次进行划分。
在网络入侵检测中，决策树可以根据网络流量的各种特征进行分类。
与支持向量机相比，决策树的训练速度更快，但在处理高维数据和特征选择上存在一定的困难。
朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的分类算法，它假设各个特征之间是相互独立的。
在网络入侵检测中，朴素贝叶斯可以学习到入侵和正常流量之间的概率分布，从而能够对新的数据进行分类。
然而，朴素贝叶斯算法对于特征之间的依赖关系的处理存在一定的局限性。
除了上述几种常用的机器学习算法，还有一些其他的技术被应用于网络入侵检测中。
例如，深度学习算法，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），能够提取更复杂的特征，从而提高网络入侵检测的准确性。
入侵检测技术综述
入侵检测技术综述摘要：Internet蓬勃发展到今天，计算机系统已经从独立的主机发展到复杂、互连的开放式系统，这给人们在信息利用和资源共享上带来了很大的便利。
由Internet来传递和处理各种生活信息，早已成为人们重要的沟通方式之一，随之而来的各种攻击事件与入侵手法更是层出不穷，引发了一系列安全问题。
本文从专利文献的视角对入侵检测技术的发展进行了全面的分析与研究，总结了与入侵检测技术相关的专利申请基本情况，介绍了入侵检测技术分支及其发展路线。
关键词：入侵检测，主机，网络，混合型。
1、概述随着个人、企业和政府机构日益依赖于Internet进行通讯，协作及销售。
对安全解决方案的需求急剧增长。
入侵检测是对防火墙及其有益的补充，入侵检测系统能使在入侵攻击对系统发生危害前，检测到入侵攻击，并利用报警与防护系统驱逐入侵攻击。
在入侵攻击过程中，能减少入侵攻击所造成的损失。
在被入侵攻击后，收集入侵攻击的相关信息，作为防范系统的知识，添加入知识库内，增强系统的防范能力，避免系统再次受到入侵。
入侵检测被认为是防火墙之后的第二道安全闸门，在不影响网络性能的情况下能对网络进行监听，从而提供对内部攻击、外部攻击和误操作的实时保护，大大提高了网络的安全性。
入侵检测（Intrusion Detection，ID）, 顾名思义，是对入侵行为的检测。
它通过收集和分析计算机网络或计算机系统中若干关键点的信息，检查网络或系统中是否存在违反安全策略的行为和被攻击的迹象。
进行入侵检测的软件与硬件的组合便是入侵检测系统（Intrusion Detection System,IDS）。
一般而言，入侵检测通过网络封包或信息的收集，检测可能的入侵行为，并且能在入侵行为造成危害前及时发出报警通知系统管理员并进行相关的处理措施。
为了达成这个目的，入侵检测系统应包含3个必要功能的组件：信息来源、分析引擎和响应组件。
2、专利申请分析2.1入侵检测技术专利申请年代分布图2-1示出了入侵检测技术专利申请的年代分布情况，可见，入侵检测技术在上个世纪九十年代已经出现了少量的专利申请，进入二十一世纪，入侵检测技术专利申请逐年大幅递增，到了05、06年左右达到了一个极大值，从06年开始，往后的五年申请量逐渐减少，到了10年前后达到了一个极小值，随后又开始逐年递增，并且在近三年达到了一个峰值，考虑到17年和18年存在部分专利尚未公开的情况，该峰值或许还会增大。
入侵检测系统综述
入侵检测系统综述对于任何一个国家、企业或者个人来说，随着计算机及网络的发展，网络安全问题是一个无法回避且重要的问题呈现在面前，很多非法分子或者合法用户的不当使用都会对网络系统造成破坏，针对这些行为要采用相应的技术进行制止或者预防，入侵检测技术成为解决该问题的最好方法之一。
文章主要简综述了入侵检测系统的基本检测方法。
标签：入侵检测；入侵检测系统；误用检测；异常检测1 入侵检测系统概述随着计算机技术及网络技术的不断发展，计算机及数据的安全问题随之出现，传统的防火墙技术虽然可以进行有效的防御，但是由于其存在很多弊端，例如：很多外部访问不经过防火墙；来自计算机数据库内部的威胁等，防火墙就无能为力了，它并不能对已经进入计算机系统或者来自计算机数据库内部威胁进行检测；访问控制系统可以根据权限来防止越权行为，但是很难保证具有高级权限的用户对系统所做的破坏行为，也无法阻止低权限用户非法活动高级权限对系统所进行的破坏；漏洞扫描系统是采用模拟攻击的形式对目标可能存在的已知安全漏洞进行逐项检查，然后根据扫描结果向用户提供系统的安全性分析报告，以便用户采取相应措施来提高网络安全。
它虽然可以发现系统和网络漏洞，但无法对系统进行实时扫描，入侵检系统可以进行实时扫描。
发现入侵行为就是入侵检测。
它通过从计算机网络或系统的核心点收集信息并对其进行分析，然后从其中看网络或系统中是否有违反安全策略的动作和被攻击的迹象。
入侵检测目的是保证系统资源的可用性、机密性和完整性，要达到这个目的就要对系统的运行状态进行监视，以便发现各种攻击操作、攻击结果或者攻击动态。
进行入侵检测的硬件与软件的组合构成了入侵检测系统，它能执行所有的入侵检测任务和功能，监视或阻止入侵或者企图控制系统或者网络资源的行为，它可以实时检测入侵者和入侵信息，并进行相应处理，最大化的保证系统安全。
通过对系统各个环节来收集和分析信息，发现入侵活动的特征、对检测到的行为自动作出响应、记录并报告检测过程及结果是入侵检测系统的基本原理的四个部分。
网络安全中的入侵检测与预防技术综述
网络安全中的入侵检测与预防技术综述随着互联网的快速发展和普及，网络安全成为了人们越来越关心的重要问题。
网络攻击和入侵已经成为互联网世界中无可避免的挑战。
为了保护网络系统和数据的安全，入侵检测与预防技术逐渐成为了网络安全的核心领域之一。
本文将对网络安全中的入侵检测与预防技术进行综述，从理论和实践角度对这些技术进行探讨。
入侵检测与预防技术可以帮助网络管理员及时发现和阻止入侵行为，以保护系统的安全。
常见的入侵检测与预防技术包括网络入侵检测系统（NIDS）、主机入侵检测系统（HIDS）、入侵防御系统（IDS）等。
网络入侵检测系统（NIDS）是一种主动监控网络流量的系统，它可以检测和警报异常流量和攻击行为。
NIDS可以分为两种类型：基于签名的NIDS和基于行为的NIDS。
基于签名的NIDS使用预定的攻击特征来检测入侵行为，而基于行为的NIDS则通过监测网络流量和行为模式来检测潜在的入侵。
尽管基于签名的NIDS在发现已知攻击方面表现出色，但它们无法应对未知攻击，而基于行为的NIDS能够应对尚未被发现的攻击。
因此，将两种类型的NIDS结合起来使用可以提高检测能力。
主机入侵检测系统（HIDS）是一种监测单个主机上的攻击行为的系统。
与NIDS不同，HIDS主要集中在主机层面上进行监测，它通过监控系统活动、文件完整性和日志等信息来发现入侵行为。
HIDS可以及时检测到主机上的异常活动，并通过生成警报或采取其他措施来响应入侵。
与NIDS相比，HIDS可以更加精准地定位攻击来源和受害者，但也面临着资源消耗较大和主机层面防御能力受限的问题。
入侵防御系统（IDS）是一种综合了入侵检测和入侵预防功能的系统。
IDS不仅可以检测入侵行为，还可以主动采取措施来阻止和抵御攻击。
IDS通常包括入侵检测模块、防御模块和日志记录模块。
入侵检测模块负责监测网络流量和系统活动，防御模块则根据检测结果采取相应的防御措施，日志记录模块用于记录并分析入侵事件。
网络入侵检测技术综述
网络入侵检测技术综述当今社会，网络已经成为人们生活的重要组成部分。
然而，网络空间的蓬勃发展也给我们带来了诸多安全隐患，其中最为突出的问题之一就是网络入侵。
网络入侵指的是未经授权访问和操纵网络系统的行为，可能导致用户数据泄露、网络服务中断以及金融欺诈等诸多问题。
为了保护网络系统的安全，各种网络入侵检测技术应运而生。
本文将对网络入侵检测技术进行综述，介绍其原理、分类以及应用现状。
一、网络入侵检测技术原理网络入侵检测技术可分为基于特征的检测和基于行为的检测两类。
基于特征的检测通过事先收集网络入侵的特征数据，并与实时的网络流量进行对比，进而判断是否存在入侵行为。
这种方法主要依赖于规则库或者模式匹配的方式，需要不断更新特征库以应对新型的入侵手段。
相对而言，基于行为的检测则更加灵活。
它通过对网络用户行为的监测和分析，识别出异常行为，从而发现潜在的入侵行为。
这种方法不依赖于特定的特征规则，更加适用于新型入侵的检测。
然而，基于行为的检测也会带来误报的问题，因为一些合法操作可能会被误判为入侵行为。
二、网络入侵检测技术分类根据入侵检测的部署位置，网络入侵检测技术可分为主机入侵检测系统（HIDS）和网络入侵检测系统（NIDS）两类。
HIDS部署在单独的主机上，通过监测主机的操作系统和应用程序行为来检测入侵行为。
NIDS则部署在网络节点上，通过监测传入和传出的网络流量，来判断是否存在入侵行为。
另外，根据入侵检测的工作方式，网络入侵检测技术可分为基于特征的检测和基于行为的检测。
基于特征的检测技术，如Snort和Suricata等，能够识别已知的入侵特征，但对于未知的入侵行为则无能为力。
而基于行为的检测技术，如机器学习和数据挖掘等方法，能够从大量的网络数据中发现异常行为，具有更强的适应性和泛化能力。
三、网络入侵检测技术应用现状随着网络安全威胁日益严峻，网络入侵检测技术得到了广泛的应用。
在金融行业，网络入侵检测技术可以帮助银行及其他金融机构发现并防范金融欺诈。
入侵检测技术综述
& 综 述 ２００４年第４期广东自动化与信息工程 1入侵检测技术综述 陈漫红摘要具有强大的生命力分类分析了在信息系统中布置入侵检测技术的必要性关键词信息系统它通过对运行系统的状态和活动的检测迅速发现入侵行为和企图这为系统网络信息安全增添了新的防范措施[1]1994年以后逐渐出现了一些基于入侵检测的产品NAI 公司的Cybercop和Cisco 公司的NetRanger 等但是其发展潜力和应用前景非常乐观IDS并用预定的策略分析这些信息入侵检测的一个重要假设是入侵行为和合法访问是可区分的一个基本的入侵检测系统需要解决两个问题二是高效并准确地判断行为的合法性动态策略入侵检测系统的功能结构如图1所示入侵分析３ 入侵检测技术的分类 入侵检测系统根据其检测数据来源分为两类HIDSNIDSHIDS从单个主机上提取数据作为入侵分析的数据源如网络链路层的数据帧通常来说HIDS 只能检测单个主机系统多个分布于不同网段上的NIDS 可协同工作以提供更强的入侵检测能力是一种互补的关系在系统网络中基于主机的入侵检测系统 HIDS 将检测模块驻留在被保护系统上HIDS 可以有若干种实现方法检测系统设置以发现不正当的系统设置和更改通过替换服务器程序在该中间层中实现跟踪和记录远程用户的请求和操作通过分析主机日志来发现入侵行为监控特定的系统活动不需额外的硬件等优点2活动主机IDS 不通用基于网络的入侵检测系统 NIDS 通过网络监视来实现数据提取局域网普遍采用IEEE 802.3协议任何一台主机发送的数据包目前绝大部分网卡都提供这种混杂接收模式如检测主机IDS 检测不到的攻击快速检测和响应独立于操作系统等如不能预测命令的执行后果NIDS 具有较强数据提取能力,目前很多入侵检测系统倾向于采用基于网络的检测手段来实现最好同时部署基于主机的和基于网络的入侵检测系统不留安全死角４ 入侵检测分析技术 入侵分析的任务就是在提取到的庞大的数据中找到入侵的痕迹从而发现入侵行为[3]系统检测能力很大程度上取决于分析策略分析策略通常定义为一些完全独立的检测规则检测时将监听到的报文与模式匹配序列进行比较入侵分析按照其检测规则可以分为两类基于特征的检测规则认为入侵行为是可以用特征代码来标识的就系统实现而言实现难度相对较大研究人员发展了一些新的分析方法可适应性等起到了一定的推动作用[4~8]软计算方法和基于专家系统[4]神经网络[6]５ 入侵检测技术的研究现状 入侵技术的发展与演化主要反映如下[9]由于网络防范技术的多重化,攻击难度增加以保证入侵的成功几率,并可在攻击实施初期掩盖攻击或入侵的真实目的即实施入侵与攻击的主体的隐蔽化可掩盖攻击主体的源地址及主机位置对于被攻击对象攻击的主体是无法直接确定的对于信息战信息战的成败与国家主干通信网络的安全是和主权国家领土安全一样重要的国家安全以往常由单机执行入侵与攻击分布式拒绝服务(DDoS)在很短时间内可造成被攻击主机的瘫痪入侵与攻击常以网络为侵犯的主体由攻击网络改为攻击网络的防护系统现已有专门针对IDS 作攻击的报道特征描述然后加以攻击为解决信息网络安全问题，各网络用户安装了防火墙为保障部门信息网的安全起到了重要作用信息网络的安全问题并没有得到完全的解决[10]防火墙的局限性陈漫红对应用层的攻击防火墙的防护也不能令人满意内部人员的攻击和误用行为，防火墙也无能为力２随着安全漏洞不断被公布攻击工具与手法的日趋复杂多样化网络的防卫必须采用一种纵深的静态防御的不足但如忽略了网络系统中的安全漏洞和随时可能发生的攻击隐患在系统信息网中部署入侵检测系统恰好可以弥补防火墙及访问控制等静态安全措施上述的不足识别各种黑客攻击或入侵的方法和手段从中分析各种攻击的特征并做相应的防范２在发现入侵或误用行为之后帮助系统管理员及时发现并解决安全问题３所有的网络攻击事件的详细信息都会被记录到入侵检测系统的日志中并且所记录的日志信息可以作为对攻击者实施法律制裁的依据加强对用户信息系统的法律保护４网络管理人员利用入侵检测系统可便捷地统计分析入侵攻击５借助入侵检测系统， 网络管理员可随时了解正在访问人员的信息，在有人试图偷窥或盗取敏感数据时及时觉察入侵检测技术大致可沿着下述几个方向[3,9]发展1第一层含义第二层含义即使用分布式的方法来检测分布式的攻击智能化入侵检测所谓的智能化方法遗传算法免疫原理等方法应用层入侵检测数据库系统等其他的应用系统服务器与中间件及对象技术的大型应用,需要应用层的入侵检测保护4用户需对众多的IDS系统进行评价,评价指标包括IDS检测范围IDS系统自身的可靠性与鲁棒性全面的安全防御方案将网络安全作为一个整体工程来处理网络结构防火墙入侵检测多方位全面对网络作全面的评估８ 结语 入侵检测作为一种积极主动的安全防护技术提供了对内部攻击在网络系统受到危害之前拦截和响应入侵多层次防御的角度出发这从国外入侵检测产品市场的蓬勃发展可得到答案不断跟踪入侵技术和入侵检测技术的发展动向确保信息网络真正安全下转第18页18包括单片机的初始化和上位机通信测试CAN 通信模块主要负责上包括向上位机发送数据和从上位机接收数据给出适当的输出在程序执行过程中位置信号采集采用查询方式应用于六自由度的液压关节式机械喷涂手臂喷涂手臂各关节能按给定速度状态完成特定的任务且本系统可作为其他工业机器人如推土机参考文献 [1] 阳向惠机器人. 北京徐爱卿. MCS-51/96系列单片机原理及应用. 北京航空航天大学出版社, 1996The Design and Implementation of Robot Control System Base on CAN BusSu Zhongquan Liang Ximing Lu WuyiCentral South UniversityThis papers introduces a six粟中权)研究方向现场总线技术(1967教授研究方向最优控制(1957教授智能控制[2] 郭巍, 吴承荣, 金晓耿, 张世永. 入侵检测方法概述. 计算机工程, 1999(特刊): 167~170[3] 钟玮, 石永革, 李逢庆, 冯玉华. 入侵检测分析技术的现状及IDS 发展趋势探析. 江西科学, 2004(1): 47~51 [4] 张仕山, 庄镇泉, 狄晓龙. 一种基于移动智能体的网络安全模型系统. 计算机工程与应用, 2003(14): 153~156, 176 [5] 李之棠,杨红云. 模糊入侵检测模型. 计算机工程与科学, 2000(2): 49~53[6] 李家春, 李之棠. 神经模糊入侵检测系统的研究. 计算机工程与应用, 2001(17): 37~38,101[7] 于泠, 陈波, 宋如顺. 遗传算法在基于模型推理入侵检测中的应用研究. 计算机工程与应用, 2001(13): 60~61,67 [8] 励晓健, 董隽, 黄厚宽. 基于免疫的网络入侵检测系统. 电脑与信息技术, 2001(6): 4~6[9] 李林海, 黄国策, 路惠明. 入侵检测方法的研究与发展趋势.计算机安全, 2002. 10[10] 邓少雯. 网络环境下数字图书馆的安全与防范措施. 图书馆论坛, 2004(4): 106~108[11] 黄志军, 赵皑, 徐红贤. 网络安全与防火墙技术. 海军工程大学学报,2002(1): 51~53An Overview of Intrusion-Detection TechnologiesChen Manhong(Guangzhou University)Abstract : Intrusion-detection is a novel technology for network security. It has powerful capacity for recognizing positivelyintrusion case. This paper introduces the functional structure, classification and operational principle of intrusion-detection technologies, and discusses how to embed intrusion-detection components in an information system. The future development of intrusion-detection technologies is also expected.Key words : Intrusion-Detection; Information System; Computer Security万方数据。
基于人工智能的入侵检测技术研究综述
基于人工智能的入侵检测技术研究综述人工智能（Artificial Intelligence, AI）的迅猛发展已经深刻影响了各个领域，其中之一是网络安全。
随着网络攻击日益复杂和智能化，传统的入侵检测系统面临着巨大的挑战。
为了提高网络的安全性和保护用户的隐私，研究人员们开始探索基于人工智能的入侵检测技术。
基于人工智能的入侵检测技术由机器学习、深度学习和数据挖掘等技术构成。
这些技术使用了大量的数据集来构建模型，并通过学习和分析这些数据来识别潜在的网络攻击行为。
机器学习是基于人工智能的入侵检测技术中最常用的方法之一。
其核心思想是通过机器从历史数据中提取特征并构建分类器来判断新的数据是否属于正常行为还是入侵行为。
机器学习方法可以分为有监督学习和无监督学习两种。
有监督学习的方法在训练阶段需要有标记的数据集，其中包含了正常行为和入侵行为的样本。
常见的有监督学习算法有决策树、支持向量机和神经网络等。
这些算法可以利用已有的标注数据来训练模型，从而对新的数据进行分类。
与有监督学习相比，无监督学习的方法不需要有标记的数据集。
这种方法通过聚类、异常检测和关联规则挖掘等技术来从数据中发现潜在的入侵行为。
无监督学习方法往往更适用于发现未知的入侵行为，但也可能产生误报率较高的结果。
深度学习是近年来人工智能领域的热点技术，也被广泛应用于入侵检测领域。
深度学习算法可以自动学习和提取数据的特征，并构建多层神经网络来进行分类和预测。
与传统的机器学习方法相比，深度学习方法能够处理更大规模的数据集，并且在一些复杂的网络攻击行为中表现出更好的性能。
除了机器学习和深度学习，数据挖掘也被广泛应用于基于人工智能的入侵检测技术中。
数据挖掘可以从大规模的数据集中提取有用的信息，并利用这些信息来识别入侵行为。
数据挖掘方法可以包括关联规则挖掘、序列模式挖掘和频繁模式挖掘等。
尽管基于人工智能的入侵检测技术在提高网络安全性方面具有巨大潜力，但仍存在一些挑战和问题。
基于人工智能的网络入侵检测系统研究
基于人工智能的网络入侵检测系统研究随着互联网的高速发展，网络攻击和黑客入侵也日益增多。
为保护网络安全，人们不断探索新的技术手段，其中，基于人工智能的网络入侵检测系统越来越受到关注。
本文将从技术背景、研究现状、挑战与未来展望等方面来阐述基于人工智能的网络入侵检测系统。
一、技术背景网络入侵是指黑客或攻击者通过攻击网络获得访问各种系统和应用程序的权限，从而对用户的个人信息、公司的核心竞争力、敏感数据等造成不可估量的损失。
传统的网络入侵检测系统（NIDS）采用签名和规则匹配方式进行检测，主要限制在已知攻击类型的检测上。
然而，随着黑客的技术不断进步，传统的检测手段已经不能满足防护要求。
同时，随着人工智能技术的不断发展和应用，基于机器学习算法的网络入侵检测系统（ML-NIDS）由于其自适应性、泛化能力和在未知攻击类型检测方面的高效性等优点，成为当前网络安全中一个热门的难点。
二、研究现状目前，国内外研究者在基于人工智能的网络入侵检测系统上取得了一些进展。
研究方法主要有以下几种：1. 基于异常检测的方法该方法是通过构建系统的正常行为模型，检测出不符合正常行为模型的行为。
异常检测主要依赖于系统能够构建出精确的正常行为模型，而且在高维空间中检测异常的成本较高，一旦建立了不合适模型，就可能导致大量错误的误报。
近年来，随着深度学习技术的发展，网络入侵检测基于异常检测的方法已经得到了广泛应用。
2. 基于特征选择的方法该方法是通过对与网络入侵相关的特征进行筛选和选择，提高检测的准确性和精度。
只有筛选出能够有效区分正常数据和攻击数据的特征才能有效提升检测效果。
目前，对攻击行为进行特征化的工作已经相对成熟，但是如何选择合适的特征仍然是一个难点。
3. 基于深度学习的方法该方法是利用深度学习技术对网络流量进行建模和学习，提取有效的特征以实现网络入侵的检测。
该方法高度依赖大量的训练数据和计算资源，但是在处理非结构化数据和大规模数据方面具有明显的优势，已经成为当前网络入侵检测领域的一个热点方向。
基于深度学习的网络入侵检测研究综述
基于深度学习的网络入侵检测研究综述一、概要随着网络技术的飞速发展，网络安全问题日益严重。
传统的防御方法已经难以满足需求，而入侵检测系统作为一种有效的安全防护手段，引起了越来越多的关注。
《基于深度学习的网络入侵检测研究综述》旨在对近年来深度学习在网络入侵检测领域的研究进行概括和总结。
本文从网络入侵检测技术的发展背景、基本原理以及基于深度学习的入侵检测方法等方面进行了深入探讨，并展望了未来的发展趋势。
介绍了网络入侵检测技术的发展背景。
随着互联网的普及和应用，网络攻击手段不断演变，传统的网络安全措施已经无法有效应对。
随着大数据和人工智能等技术的发展，为网络入侵检测提供了新的解决思路。
基于深度学习的网络入侵检测技术应运而生，并得到了广泛关注和研究。
阐述了网络入侵检测的基本原理。
网络入侵检测系统通过对网络流量进行监测和分析，发现异常行为或恶意访问并及时采取防范措施。
传统的基于签名的入侵检测方法容易受到各种攻击方式的规避，而基于机器学习的入侵检测方法能够自动学习和提取特征，具有较强的自适应性。
深度学习通过多层次的神经网络结构对网络数据进行表示和学习，能够更有效地捕捉到网络中的复杂模式和内在规律。
重点介绍了基于深度学习的入侵检测方法。
研究者们针对不同类型的网络攻击和场景，提出了多种基于深度学习的入侵检测模型。
基于卷积神经网络的异常检测模型能够自动提取图像特征并识别异常行为；基于循环神经网络的路由入侵检测模型能够根据网络流量的时序特征进行入侵检测；基于生成对抗网络的注入检测模型能够生成与正常流量相似的假数据来迷惑攻击者。
这些方法在一定程度上提高了入侵检测的性能和准确性，为网络安全防护提供了有力支持。
《基于深度学习的网络入侵检测研究综述》对近年来深度学习在网络入侵检测领域的研究进行了全面的回顾和总结。
通过分析发展趋势和存在的问题，随着未来研究的不断深入和技术进步，基于深度学习的入侵检测技术将在网络安全领域发挥越来越重要的作用。
(入侵检测技术研究综述)
3
入侵检测技术
入侵检测技术传统上分为两大类型 异常入侵检测 anomaly detection 和误用入侵检测 misuse detection [8] 异常入侵检测系指建立系统的正常模式轮廓 若实时获得的系统或用 户的轮廓值与正常值的差异超出指定的阈值 就进行入侵报警 异常入侵检测方法的优点是 不依赖于攻击特征 立足于受检测的目标发现入侵行为 但是 如何对检测建立异常指标 如何定义正常模式轮廓 降低误报率 都是难以解决的课题 误用入侵检测系指根据已知的 攻击特征检测入侵 可以直接检测出入侵行为 误用检测方法的优点是误报率低 可以发现 已知的攻击行为 但是 这种方法检测的效果取决于检测知识库的完备性 为此 特征库必
2004 年
信息 使系统不可靠或不能使用[2] Heady 认为入侵是指试图破坏资源的完整性 机密性及 可用性的行为集合[3] Smaha 从分类角度指出[4] 入侵包括尝试性闯入 伪装攻击 安全控 制系统渗透 泄漏 拒绝服务 恶意使用六种类型 卡内基 梅隆大学的研究人员将入侵定 义为非法进入信息系统 包括违反信息系统的安全策略或法律保护条例的动作[5] 我们认为 入侵的定义应与受害目标相关联 该受害目标可以是一个大的系统或单个对象 判断与目标 相关的操作是入侵的依据是 对目标的操作超出了目标的安全策略范围 因此 入侵系指违 背访问目标的安全策略的行为 入侵检测通过收集操作系统 系统程序 应用程序 网络包 等信息 发现系统中违背安全策略或危及系统安全的行为 具有入侵检测功能的系统称为入 侵检测系统 简称 IDS 最早的入侵检测模型是由 Denning[6]给出的 该模型主要根据主机系统审计记录数据 生 成有关系统的若干轮廓 并监测轮廓的变化差异发现系统的入侵行为 如图 1 所示 入侵行为的种类不断增多 涉及的范围不断扩大 而且许多攻击是经过长时期准备 通 过网上协作进行的 面对这种情况 入侵检测系统的不同功能组件之间 不同 IDS 之间共享 这类攻击信息是十分重要的 为此 Chen 等提出一种通用的入侵检测框架模型 简称 CIDF[7] 该模型认为入侵检测系统由事件产生器 event generators 事件分析器 event analyzers 响应单元 response units 和事件数据库 event databases 组成 如图 2 所示
网络安全中的入侵检测与响应技术研究综述
网络安全中的入侵检测与响应技术研究综述随着互联网的迅猛发展，网络安全问题也日益凸显。
网络入侵作为一种常见的攻击手段，给个人、企业和国家的信息资产造成了巨大的威胁。
因此，网络安全中的入侵检测与响应技术成为了一个研究热点。
本文将对该领域的研究现状进行综述，并探讨未来的发展方向。
入侵检测是指对网络中的异常行为进行监测和识别，以便及时采取相应的措施。
传统的入侵检测系统主要依靠规则匹配和特征识别，但由于攻击手段的多样性和隐蔽性，这些方法已经不再适应当前复杂的网络环境。
因此，研究人员提出了一系列新的入侵检测技术。
一种常见的新型入侵检测技术是基于机器学习的方法。
这些方法通过对大量的数据进行训练和学习，以识别网络中的异常行为。
其中，基于支持向量机（SVM）和人工神经网络（ANN）的方法是应用最广泛的。
SVM基于数学模型，通过构建一个最优的超平面来实现分类任务。
而ANN则模拟了人脑中的神经元，可以学习并识别复杂模式。
此外，还有一些基于深度学习的方法，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），它们在入侵检测中也取得了一定的效果。
另一种新型入侵检测技术是基于行为分析的方法。
这些方法通过对用户行为进行实时监测和分析，以发现潜在的攻击行为。
行为分析基于用户的正常行为模式，并通过对比实际行为和预期行为的差异来判断是否存在异常行为。
该方法不依赖于特定的攻击特征，具有较好的通用性。
在行为分析中，关键问题是如何建立和维护用户的行为模型，这在很大程度上取决于对数据的采集和分析能力。
在入侵检测之后，及时的响应是确保网络安全的另一个重要环节。
入侵响应通过对入侵事件进行分析和处理，以减少攻击造成的损失。
传统的入侵响应方法主要包括事后调查和日志分析。
这些方法需要大量的人工参与，并且响应时间较长。
为了提高入侵响应效率，提出了一些新的技术。
一种是自动化响应技术，它通过建立自动化的响应方案，实现对入侵事件的快速反应。
另一种是基于人工智能的响应技术，它利用机器学习和自然语言处理等技术，对入侵事件进行自动分析和响应。
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阳 ２ 异常检曰模型
异常检测技术的优点在于可以实现对未知入侵行为的预
２ 入侵检测系统类型 ． ２ 现阶 主要有两种构建入侵检侧系 段、 统的方法： 基于主机
的人侵俭侧系统和基于网络的人侵检测系统 。
报能力， 但它存在较高的误报率。异常检测技术的关键在于用 户行为的建模、 阅值的选取、 及其系统特征量的选择， 这此都与
Ｘａ Ｌ ｎ Ｒ ｎＵｇ ａ Ｇ ａｚｏｇ ｎ ｉＹ ｕ ａｇ ｇｎ Ｄ ｉ ｎｈ ｏ ｕ ｖ ｓｙ ｉｎ ０２ （ｏｈ ｅｅ Ｐｌｅ ｎ ａ Ｕｉ ｒｔ Ｘ＇ ７０７ ） Ｎｒｗｓｍ ｙ ｃ ｉｌ ｅ ｉ ， ａ １ ｔ ｔ ｏｔｈ ｃ ｎ
常行为描述记录了每个单元正常行为的状态信息 通过比较主
机或用户的行为描述和正常行为描述 ， 二者的差异是否超 根据
（） ３服务拒绝 拒绝服务是通过大量连续的网络访问使系统无法承受而
过 了预先设定的阔值 判定用户和计算机的行为是否属于入侵
行为． 该模 型的结构如图 ２所示 。
造成崩溃， 不能实现相应的服务功能。 这种攻击危险性大， 较难
ｂｏ ｇ ｏ ｉｒ ｉ ｄｔ ｔｎ ｐ ｓｎ， ｄ ａｐｃｔｎｏ ｄｔ ｔｇ ｈｏ ｇ ｉ ｉｒ ｉ ｄｔ ｔｎ ｎｌｙ ｎ ｕ ｏ ｅ ｃｏ ａ ｒ ｅｔａ ｔ ｐｌａｏ ｆ ｅ ｉ ｔ ｎｌ ｙ ｎ ｕ ｏ ｅ ｃｏ ｏ ｆ ｓ ｎ ｅ ｉ ｔ ｔ ｅ ｎ ｈ ｅ ｉ ｉ ｅ ｃｎ ｅ ｏ ｎ ｓｎ ｅ ｉ ｃ ｔ
３ ２０． 计算机工程与应用 ２ ０ １ ４ ２
万方数据
研究 总起米说， 虽然， 人侵检测技术已发展了２ 多年， ０ 但由于
其难度较大 ， 现有的人侵检测 系统仍然不够成熟 ， 人浸检测系
基于网络的人侵检测系统的优点在于： 由于该系统无需复
杂的软件来管理 ， 因此对计算机系统 的资源 占用少 ； 当该系统 枪测到入侵后 ． 攻击者很难隐藏攻击行踪 ； 通过检测网络流量 识别数据包 ， 可实现实时检侧和响应 ； 该系统 可实现网络边缘 的检测 ， 从而实现对 网络失败人侵和恶意企图的检测 ； 该系统
日 １ 计茸机安全系统的闭环给构
人侵检侧技术是在 ８ ０年代提出来的。人侵检测技术提出
的安全 在计算机网络中引入了防火墙技术， 即在用户网络和
因特网之间插 人了 一个中间系统 ， 形成 了 一个安全屏 障， 将用
后， 得到了很大的重视， 被认为是解决网络安全行之有效的方
法 。计算机网络中不可能存在绝对安全的系统 ， 而且网络安全
的特殊行 为， ： 如 用户的注册和注销 、 文件的访问 、 文件访 问权
２ 入侵检测方法类型 ． ３
现阶段 ， 人侵检测技术 中主要 采用 ｒ两类检测方法 异常
检测技术和误用检测技术。
如：ｉ 、 Ｐ ｇ帐户扫描、 ｎ 端口扫描、 漏洞扫描、 网络嗅探等方法， 探
侧系统提供的服务、 存在的肠洞、 可用的权限， 获取系统的有用
信息 ， 并捕获系统翻润 为进行下一步攻击奠定基础 （） ２ 访问权限获取 通过缓 冲区滋出 、Ｉ ＦＴ攻击 、 口令试探等多种手段 可以获 取系统访问的特权 ， 从而对系统进行破坏。
正． 大大提 高了系统 的安全性
的检测能力。 它主要识别非授权非法用户和授权滥用的合法用 户， 可检测非授权对系统文件的修改 、 非授权对用户文件和信 息的修改、 非授权对网络组件中的表信息和其它资源的修改
非授权对计算机资源的使用等 现阶段 ， 世界各国都在大力开展入侵检测系统的开发。国
外的起步较早， 发展较快 ． 现已形成系列产品， Ｓ Ｉ ＩＥ ， 如 Ｒ的 ＤＳ
可以看出， 防火墙技术实际上是一种静态防护技术。作为
对防火墙技术的补充 ， 人侵检测以其动态防护特点 ， 成为实现 网络安全的新的解决策略。引人人侵检测技术 ， 相当于在计算 机系统中引人了一个闭环的安全策略 ， 如图 １ 所示。计算机的 多种安全策略 ， ： 如 防火墙 、 身份认证 、 访问控制 、 数据加密等 ， 通过八侵检侧系统进行安全策略的反馈 ，从而进行及时 的修
Ｋ ｙ ｏｄ ； ｕｉ Ｄｔ ｔｎＩｅ ｇｎ Ｔ ｅｒ，ｅ ｏ Ｓｃｒｙ ｅｗ ｒｓ Ｉｒ ｏ ｅ ｃｏ ， ｔｌｅｔ ｏ Ｎｔ ｒ ｅｕ ｔ ｎ ｓ ｎ ｅｉ ｎ ｌ ｔ ｉ ｈ ｙ ｗ ｋ ｉ
ｌ 入俊检训技术概述
随着计算机 网络的飞速发展和应用 ， 网络安全问题成为计 算机网络的一个关键技术。 虽然迄今为止已发展 了多种安全机
制来保护计算机网络 ， 但网络人侵和攻击的现象仍然是屋全问题的解决迫在
眉睫
现阶段已采用多种网络安全技术保护信息的安全，如： 用 户授权 与 认证、 访间控制、 数据加密、 数据备份等。但以上的安
全机制已不能满足网络安全的需要。 为了实现计算机和因特 网
基于主机的人侵检侧系统以网络中的各个主机的日志文
件作为主要的数据来源， 通过对日志记录的分析检测可疑行为
误用检测技术， 又称为基于 知识（ｎ ｌｇ ｂ ｅ） Ｋｏ ｅ ｅ ａ ｄ的入 ｗｄ － ｓ
侵栓测技术， 它通过攻击模式、 攻击签名的形式表达人浸行为 它很类似于病毒检测技术的特征码技术 同样的， 对于入侵行
俭侧的准确性有很 大关系。
（｝ Ｉ基于主机的人侵检侧系统（ ｏ －ａ ｄ ｒ ｉ Ｄ－ Ｈ ｓ ｂｓ Ｉ ｕ ｏ ｅ ｔ ｅ ｎ ｓ ｎ ｔ
ｔｃｉｎ ｅｔ ） ｏ
现阶段， 基于异常的检侧 系统主要采用了统计方法 、 神经 网络等方法 （） ２误用检测技术（ ｉ ｓ Ｄｔ ｔｎ Ｍｓ ｅ ｅ ｉ ） ｕ ｅ ｃｏ
为的变种形式， 该方法也有很好的效果。它对已知的入侵行为 进行分析， 提取检测特征， 构建攻击模式或攻击签名， 通过系统 当前状态与攻击模式或攻击签名的匹配 ， 判断是否为人侵行
为。该棋型的结构如图 ３ 所示。
和攻击；同时它还监视关键的系统文件和可执行文件的完整
性； 监视各主机的端口活动． 发现人侵。 基于主机的人侵检侧系统的优点在于： 该系统通过日志记 录， 能够得知一个攻击的成功与失败； 该系统可监测主机系统
户网络和因特网分割开。 虽然防火墙提供了 较强的防护能力， 但它仍有着局限性。首先 防火墙不能阻止用户网络内部对用 户网络的攻击， 它只提供了网络边缘的防护； 其次， 防火墙不能
阻止未知的恶意代码的攻击， 如病毒、 特洛依木马等
的提离 ． 必然要求昂贵的代价 但引人人侵检测技术， 可实现在
不花费很大代价的前提下 实时检测网络人侵行为。入侵检测 系统不仅 可以检测外部人侵 ， 而且对内部的滥用行为也有很好
（） １异常检测技术（ｎｍ ｌ Ｄｔ ｔｎ Ａ ｏａ ｅｃｏ） ｙ ｅ ｉ
异常检侧技术， 又称为基于行为（ｅａｉ ｒｂｓ ） Ｂｈｖ ｕ－ａ ｄ 的人侵 ｏ ｅ
俭侧技术， 它假定了所有的入侵行为都有异常特性 首先 ， 它为 每一个单元， ： 如 用户 、 ， 主机 建立一个正常行为的描述 ， 这个正
捕获 尤其是现在分布式拒绝服务攻击的出现， 更是防不胜防。
如现有的拒绝服务工具有：ｉ ｏ Ｄａ ， Ｎ ｏ，分布式 Ｐ ｇ ｅｌ Ｓ Ｆ ｄ ｎ ｆ ｈ Ｙ ｌ ｏ 拒绝眼务工具，ｒｅ ｏ Ｎｔ ｒ，ｒｏ 等 Ｔｉ Ｆ ｄ ｗ ｋＴｎｏ ｂ ｌ ｏ ｅｏ ｉ （） ４检侧逃避
攻击者往往通过地址欺编、 消除日志等手段逃避系统的检 测， 隐藏身份 从而在不知不觉中实现对系统的攻击， 而且不留
Ａｂ ｔ ａ ｔ ｓｒ ｃ
Ｓｓ ｍ ｙｔ ｅ
Ｉ ｒ ｅｔ ｒ，ｔｓｎ ｅｔｎ ｈｏ ｇ ｉ ｒ ａ ｅ ａ ｏｅ ｔ ｎｗ ａ ｇ ｆ ｎｔｏｋ ｃｒｙ ｔ ｒｅ ｎ ｙａ ｉｒ ｉ ｄｔ ｉ ｔ ｎｌｙ ｅ ｒ ｄ ｎ ｏ ｈ ｅ ｓ ｔ ｙ ｅ ｒ ｍ ｕｉ． ． ｃ ｅ ｓｎｕｏ ｅ ｃｏ ｅ ｏ ｓ ｄ ｓ ｆ ｃ ｇ ｅ ｔ ｅ ｏ ｗ ｒ ｒ ｔｌ ｅ ｉ ｒＢｌｒ ｄ ａ ｉ ｐ ｔｔｇ ｃ ｐｔ ｎ ｗｒＢｔ ｅ ｓ ｅ ｂ ｍ ｎ ｄ ｂ ｓｖ ｓｅ ａ ｄｔ ｔ ｇ ｒ ｃｎ ｙ ｍｃ ｅ ｉ ｉ ｏ ｕ ｒ ｏ ．ｕ ｔ ｒ ａ ｏ ｐ ｌ ｓ ｔ ｅ ｅ ｕ ｈ ｓ ｅｅ ｉ ｎ ｏ ｒ ｃｎ ｎ ｍ ｅ ｅ ｋ ｔ ｈ ｒ ｍ ｒ ｅ ｅ ｏ ｏ ｄ ｅ ｅ ｏ ｅ ｌ ｒ ｓ ｃ Ｔ ａ ｙ ， ｔ ｔｇ ｃ ｉ ． ．ａ ｌａｏ ｏ ｉｅｉ ｎ ｔｈｏ ｇ ｉ ｉ ｕｉ ｄｔ ｔｎ ｅ ｒ ｅｄ． ｅ ｐｒ ｎ ｌ ｅ ｄ ｅ ｉ ｐ ｉｏ ｅ ｉｔｎ ｎ ｌ ｅｔｅ ｎｌ ｙ ｎ ｓ ｎ ｅ ｉ ｒ ｓ ｎｙ ｈ ｐ ｅ ａ ａ ｚｓ ｅ ｃｎ ｒ ｓ ｎ ｅ ｐ ｃ ｉ ｆ ｇ ｐ ｔ ｃ ｏ ｎ ｔ ｏ ｅ ｃｏ ｉ ｅ
是人侵检侧 系统发展的趋势
２ 入俊检测系统类型 ２１ 网络入侵手段 ．
网络人侵手段的分类是众说纷纭 ， 各有各的分类方法。其
（） ３基于应用的人侵检测系统（ｐｌａｏ－ａ ｄ ｕｏ Ａｐｃｉ ｂｓ Ｉｒ ｉ ｉｔｎ ｅ ｎ ｓｎ ｔ
Ｄ ｔｃ ｏ ） ｅｅｔ ｎ ． ｉ
中美国的 ＩＧ ｆ Ｗ ｒ 测试中心的安全测试小组开发了测 Ｄ Ｉｏ ｌ ｎ ｏｄ 试基准平台Ｉ Ｓ６Ｉ Ｓ１ 将主要的网络人侵分为了四类： ＷＳ １， Ｓ６ Ｗ （） １信息收集与获取 这往往是人侵的第一步，攻击者采用大量的试探性方法．
中的 应 用 。 关．词 入 俊检 洲 舍 能技 术 网络 安 全
文童编号 １０－ ３ １ （０ １２－０２ ３ ０２ ８３ － ２０ ）４ ０３ － ０
文献标识码 Ａ
中圈分类号 Ｔ ３１ Ｐ９
Ｒ ｓａｃ ｏ Ｄ ｔ ｔ ｃｎ ｌｇ ｏ Ｉｔ ｓ ｎ ｅｅｒｈ ｅ ｃ Ｔ ｈ ｏ ｙ ｎｒ ｉ ｎ ｅ ｅ ｏ ｆ ｕ ｏ
统的快速性和准确性仍然存在问题。为了解决上述问题， 智能 技术在入侵检侧中的应用成为现在研究的热点。应用智能技 术，对 于改善人侵检测系统的快速性 和准确性有着重要的