计算机网络入侵检测技术探究
网络安全领域中的入侵检测技术
网络安全领域中的入侵检测技术随着互联网的发展，网络安全成为人们极为关注的问题。
入侵检测技术是网络安全领域中的一个重要分支，它可以帮助我们发现网络中的攻击行为。
在本文中，我们将讨论入侵检测技术的一些基本概念、技术原理以及应用现状。
一、入侵检测技术的基本概念入侵检测技术（Intrusion Detection Technology，IDT）是指基于一定的规则或模型，利用计算机技术对网络中的攻击行为进行检测、识别和报告的技术。
入侵检测技术主要分为两种：基于主机的入侵检测系统（Host-based Intrusion Detection System，HIDS）和基于网络的入侵检测系统（Network-based Intrusion Detection System，NIDS）。
1. 基于主机的入侵检测系统基于主机的入侵检测系统是一种利用主机上的日志、配置和文件等信息来检测并识别攻击行为的技术。
它可以监测主机的各种事件，如登录、文件修改、进程创建等等，以此来发现恶意行为。
基于主机的入侵检测系统通常运行在被保护的主机上，可以及时发现、记录和报告异常事件。
2. 基于网络的入侵检测系统基于网络的入侵检测系统是一种利用网络中的数据包来检测并识别攻击行为的技术。
它可以监测网络中的数据流，依据规则或模型来判断是否存在异常数据流，以此来发现攻击行为。
基于网络的入侵检测系统通常部署在网络上的节点上，可以发现整个网络中的异常行为。
二、入侵检测技术的技术原理入侵检测技术的核心是识别网络中的恶意行为。
入侵检测技术根据检测对象的不同，其技术原理也有所不同。
1. 基于主机的入侵检测技术原理基于主机的入侵检测技术原理是利用主机上的系统日志、配置和文件等信息，通过分析这些信息来监测主机的各种事件。
基于主机的入侵检测技术可以分为两类：基于签名检测和基于行为分析。
基于签名检测的入侵检测技术是利用已知的攻击特征来进行匹配，以此来判断是否存在攻击行为。
计算机网络安全中的入侵检测技术的应用
计算机网络安全中的入侵检测技术的应用随着计算机网络技术的快速发展和广泛应用，网络安全问题变得日益严峻。
入侵检测技术作为网络安全的重要一环，在网络环境中发挥着重要的作用。
它能够及时发现并对网络中的入侵进行检测、分析和响应，保障网络的安全可靠。
本文将探讨计算机网络安全中的入侵检测技术的应用，包括其作用、常见的技术和未来的发展趋势。
一、入侵检测技术的作用入侵检测技术的主要作用是及时发现和防御网络中的恶意行为。
通过对网络流量、系统行为和用户操作进行实时监测和分析，入侵检测系统能够识别和记录可能的攻击行为，并提醒网络管理员采取相应的措施。
入侵检测技术可以有效地防御各类网络攻击，包括网络蠕虫、病毒、木马、DoS（拒绝服务）攻击等。
它能够保护网络中的重要信息资产，防止平台被黑客入侵和数据泄露，对维护网络的稳定和安全至关重要。
二、常见的入侵检测技术1. 签名检测签名检测是入侵检测技术中最常见和成熟的方法之一。
通过事先定义网络攻击的特征和行为，入侵检测系统可以根据这些签名来识别和检测可能的攻击。
签名检测方法可以有效地检测已知的攻击类型，它具有准确性高、实时性强的特点。
然而，签名检测技术对于未知的攻击形式无法有效识别，容易受到攻击者的绕过。
2. 基于异常行为的检测基于异常行为的检测是一种基于统计学和机器学习等方法，通过分析和建立正常网络行为的模型，来检测和识别异常的网络行为。
入侵检测系统可以通过对网络流量、主机操作和用户行为等进行实时监测，来判断是否存在异常行为。
这种方法可以发现未知的攻击类型，但也容易产生误报和漏报的问题，需要结合其他检测方法综合使用。
3. 行为模式分析行为模式分析是一种基于网络用户和系统行为的检测方法，通过建立和学习正常用户和系统的行为模式，来检测和识别异常的行为。
入侵检测系统可以通过对用户的登录、操作和访问行为进行监测和分析，来判断是否存在异常行为。
这种方法可以有效识别潜在的内部威胁和恶意用户的行为，但也需要考虑隐私保护和数据挖掘等技术的应用。
计算机安全中的入侵检测与恶意代码分析技术原理解析
计算机安全中的入侵检测与恶意代码分析技术原理解析计算机安全是当今社会中极其重要的一个领域，随着计算机技术的迅速发展和广泛应用，计算机系统面临的风险也在不断增加。
入侵检测与恶意代码分析技术作为计算机安全领域中的重要工具，其原理和应用一直备受关注。
本文将重点围绕入侵检测与恶意代码分析技术的原理进行解析，旨在帮助读者全面了解这一领域的知识。
一、入侵检测技术的原理解析入侵检测技术是指通过对计算机系统的各种活动进行检测和分析，识别出潜在的安全威胁和异常行为。
其核心原理是通过对系统日志、网络流量、系统调用等数据进行实时监测和分析，以发现潜在的攻击并及时采取相应的防御措施。
入侵检测技术主要包括基于特征的检测、基于行为的检测和基于异常的检测三种方式。
1.基于特征的检测基于特征的检测是指通过事先确定的攻击特征或规则来进行检测和识别，其核心原理是将已知的攻击特征与实际的系统活动进行比对，从而识别出潜在的攻击。
这种方式主要包括签名检测和状态机检测两种方式。
签名检测是指通过预先建立的攻击特征库来检测和识别已知的攻击，其优点是准确性高，但缺点是对于新型的攻击无法有效的识别。
状态机检测是指通过对系统状态的变化进行监测和分析，以识别出系统中的潜在攻击。
这种方式的优点是能够处理未知的攻击，但其缺点是误报率较高。
2.基于行为的检测基于行为的检测是指通过对系统的正常行为进行建模，然后检测并识别与模型不符的行为。
其核心原理是通过对系统的行为特征进行建模，并对系统实际的行为进行对比分析，从而发现潜在的攻击。
这种方式的优点是能够识别出未知的攻击，并且误报率较低，但其缺点是对系统的资源消耗较大。
3.基于异常的检测基于异常的检测是指通过对系统的正常行为进行学习，然后检测并识别出与正常行为不符的异常行为。
其核心原理是通过对系统的正常行为进行学习和建模，然后对系统实际的行为进行比较分析，从而发现潜在的异常行为。
这种方式的优点是能够识别出新型的攻击，并且误报率较低，但其缺点是对系统的资源消耗较大。
网络入侵检测技术
网络入侵检测技术网络入侵检测技术（Intrusion Detection System，简称IDS）是一种保护网络安全的重要手段。
随着网络的迅速发展和应用，网络安全问题日益突出，各种网络攻击活动不断涌现，给个人和企业带来严重风险。
因此，网络入侵检测技术的研究和应用变得尤为重要。
一、网络入侵检测技术的基本原理网络入侵检测技术主要通过监控网络流量和系统日志，识别并响应计算机网络中的恶意活动。
其基本原理分为两类：基于签名的入侵检测（Signature-based IDS）和基于行为的入侵检测（Behavior-based IDS）。
1. 基于签名的入侵检测基于签名的入侵检测采用特定的模式序列（即签名）来识别已知的攻击活动。
该技术通过与预先存储的签名数据库进行匹配，从而检测网络中的入侵行为。
它能够有效识别常见的攻击类型，但对于新型攻击缺乏有效识别能力。
2. 基于行为的入侵检测基于行为的入侵检测则通过分析和建模网络中的正常行为模式，并根据不正常的行为模式来识别入侵行为。
这种方法不依赖于已知的攻击特征，对未知攻击具有较好的应对能力。
然而，由于需要建立和维护复杂的行为模型，基于行为的入侵检测技术相对较为复杂和耗时。
二、网络入侵检测技术的分类根据部署位置和监测对象的不同，网络入侵检测技术可以分为网络入侵检测系统（Network IDS，NIDS）和主机入侵检测系统（Host IDS，HIDS）。
1. 网络入侵检测系统网络入侵检测系统是部署在网络边界或内部的设备，用于监测网络中的恶意流量和攻击行为。
它可以实时分析网络流量数据，发现可疑活动并及时采取措施。
网络入侵检测系统通常使用深度包检测（Deep Packet Inspection，DPI）技术，能够检测到传输层以上的攻击。
2. 主机入侵检测系统主机入侵检测系统是运行在主机上的软件程序，主要监测主机系统的安全状态和异常行为。
它通过监测主机上的日志、文件和系统调用等信息，检测入侵行为并及时发出警报。
计算机病毒入侵检测技术研究
计算机病毒入侵检测技术研究一、现实背景随着计算机的广泛应用，计算机病毒的威胁也日益严重，病毒的入侵给用户造成了很大的损失，如丢失重要数据、系统崩溃等。
在这种情况下，计算机病毒入侵检测技术的研究和应用对计算机系统的安全性至关重要。
二、计算机病毒概述计算机病毒是指程序或代码，通过复制自己，并将其插入到本地计算机或网络机器中，并可以在系统上全盘运行的程序，其主要功能是破坏计算机系统，盗取用户隐私信息等。
计算机病毒的种类繁多，包括蠕虫、木马、恶意软件等。
三、计算机病毒入侵检测技术分类1. 基于特征的检测技术基于特征的检测技术是一种比较常见的病毒检测技术，它是检查计算机系统的文件和程序是否存在病毒特征的一种方法。
这种方法将计算机病毒的特征与已知的病毒库进行比较，如果匹配，则可以确定计算机中存在病毒。
这种技术的优点是检测的准确度比较高，但是不足之处就是检测速度可能较慢，同时也存在着漏报和误报的可能性。
2. 基于行为的检测技术基于行为的检测技术是一种通过检查计算机系统被感染时的行为来检测计算机病毒的方法。
这种技术通常通过监视计算机系统的系统调用、记录网络传输和文件访问等行为来检测病毒威胁。
这种方法的优点是可以检测到未知的病毒，但是它也存在着误报和漏报的问题，同时还需要不断地更新病毒数据库才能达到更高的检测准确度。
3. 基于特征和行为的综合检测技术基于特征和行为的综合检测技术是基于前两种技术的优点发展而来的一种方法，综合了这两种技术的优点。
通过比较计算机病毒的特征和行为，可以更准确地检测和识别病毒软件。
这种方法的优点是能够准确地检测到各种类型的病毒，但是它对计算机系统的资源消耗比较大。
四、计算机病毒入侵检测技术应用计算机病毒入侵检测技术已经广泛应用于各种计算机系统中。
例如，计算机病毒检测技术在企业内网中被广泛利用，许多公司采取基于特征的检测技术来保护自己的网络环境。
在互联网上，众多的防病毒软件也都采用了这种技术，以保护用户计算机不受病毒的侵害。
计算机数据库入侵检测技术的探究
计算机数据库入侵检测技术的探究摘要：近年来，随着计算机的普及率越来越高以及网络覆盖范围越来越广，给人们的工作、学习和生活带来了诸多便利。
但任何事物都具有相对性，计算机网络也不例外，尤其是计算机数据库，一旦计算机数据库遭受攻击，导致数据丢失便会给用户造成损失。
所以，必须确保计算机数据库的安全。
入侵检测技术作为一种主动防御技术，它能够有效地阻止各类攻击手段入侵数据库。
基于此点，本文就计算机数据库入侵检测技术展开探究。
关键词：计算机数据库；入侵检测技术；安全性中图分类号：tp393 文献标识码：a 文章编号：1007-9599 （2013） 02-0000-021 计算机数据库安全的重要性及入侵检测技术1.1 计算机数据库安全的重要性分析目前，计算机数据库所面临的安全风险非常之多，大体上可将之归纳为两大方面：一方面是对计算机网络设备的安全威胁；另一方面则是对计算机数据库信息的威胁，无论是哪一类威胁其引发的后果都是非常严重的。
数据库是计算机存储各类重要数据信息的部分，它对计算机的正常运行起着至关重要的作用，一旦数据库“瘫痪”，直接会导致计算机无法正常使用，并且数据库内大量重要的数据信息还有可能受损，这也会给用户造成不必要的损失。
现阶段，对数据库安全威胁较大的除了计算机病毒之外，就是黑客入侵，全世界每年因计算机数据库遭受非法入侵造成的直接经济损失高达数亿美元，这不得不引起我们的高度重视，为此，确保计算机数据库的安全性显得尤为重要。
1.2 入侵检测技术所谓的入侵检测技术实质上就是检测及识别针对计算机网络系统的非法攻击，或是一些违反安全策略事件的过程。
它通过相关数据的采集和分析，并从找出可疑或是异常的情况，然后采取一定的措施进行拦截，以达到降低损失，确保计算机网络系统安全的目的。
入侵检测本身属于一种主动防御技术，它可以提供对内部、外部以及错误操作等的实时保护，并在网络系统受到威胁时进行拦截和响应入侵，该技术极大程度地弥补了防火墙技术的不足。
网络入侵检测
网络入侵检测网络入侵检测是指对计算机网络进行监控和分析，以发现并阻止非法入侵行为的一种技术手段。
在当今数字化时代，各类网络威胁和攻击日益猖獗，网络入侵检测的重要性也日益凸显。
本文将就网络入侵检测的意义、主要技术和应用领域进行探讨。
一、网络入侵检测的意义网络入侵指的是未经授权的第三方个人或组织对计算机网络进行非法访问和操作的行为。
这些入侵行为可能导致个人隐私泄露、数据被篡改、系统服务被中断或者丧失机密性。
为了应对日益增长的网络威胁，网络入侵检测成为了保障网络安全的重要环节。
网络入侵检测有助于及早发现入侵行为并采取相应措施，减少入侵造成的损失。
它可以帮助企业和组织提升网络安全防御能力，确保网络系统的正常运行。
通过及时检测和响应入侵事件，网络入侵检测可以帮助系统管理员提高网络安全意识，并对网络安全进行有效的管理和维护。
二、网络入侵检测的主要技术1. 基于特征的检测技术基于特征的检测技术是通过事先确定网络入侵的特征或者行为模式，通过比对实时网络流量与已知模式进行匹配，来判断是否发生入侵。
这种技术可以通过建立入侵检测规则库或者采用机器学习算法来实现。
2. 异常检测技术异常检测技术是通过分析网络流量的统计学特征，以及对系统行为进行建模，来发现与正常行为不符的异常活动。
该技术可以检测未知的入侵行为，但也容易产生误报。
3. 混合检测技术混合检测技术是将基于特征的检测技术和异常检测技术相结合，以弥补各自的不足。
通过融合多种检测技术，可以提高入侵检测的准确性和可靠性。
三、网络入侵检测的应用领域网络入侵检测广泛应用于各个领域，特别是对于那些依赖互联网和计算机网络进行运营的企业和组织来说，更是必不可少的安全保障手段。
1. 企业网络安全企业网络通常包含大量敏感信息和重要数据，网络入侵检测可以帮助企业及早发现并应对入侵行为，保护企业信息的安全和机密性。
2. 政府机构政府机构处理大量的公共数据和个人信息，网络入侵检测可以帮助政府机构发现并阻止黑客入侵，保护公民隐私和国家安全。
网络入侵检测技术研究
制 ． 用基 于入侵 检测 技 术 的入 侵 检测 系统对 计 算 机 使 网络 及基 于网络 的系统 进 行 监视 ， 依据 监 视结 果 针 对 不 同的入侵 行为采 用不 同 的安 全策 略 ， 以期最 大程 度 地 降低入侵 带来 的危 害 ． 它不 仅 能 帮 助被 保 护 系统 检 测 和防范外 部 网络 攻击 ， 能检 测 网 络 内部用 户 的不 还 安 全操作 ， 为系统 提供完 整性 、 可信性 和可用 性 的动态
作者简介：夏
炎（９ ０一）男 ， １８ ， 沈阳人 ， 讲师 ， 硕士研究生
第４ 期
夏
炎， ： 等 网络入侵 检 测技 术研 究
・６ － ３３
多个 进程 组成 的 ， 一个 进 程 的执 行 行 为 由它 运行 时执
作， 但是 可 以在每 一 天 的某 个 特 定 时 间 内 开启 完 整性 分析 模块 ， 网络 系统进 行 全面地 扫 描检查 ． 整性检 对 完 测方 法是 网络 安全 产 品的 必要方 法 和手段 之一 ．
于信息收集所获得信息 的准确性 、 及时性和可靠性 ， 这
就需要确保 用来 检测 网络 系统 的 软件 的完 整性 ， 时 同
入侵检测系统软件本身应具有相当强的坚固性 ， 避免 收集到错误 的信息． 入侵检测利用的信 息一般包括 ４
收 稿 日期 ：２０ —０ ０ ８ ３—２ ０
执行一般包括操作系统 、 网络服务 、 用户启动的程序和 完成特定 目的的应用程序 ． 应用程序一般是由 １ 个或
或 系统 中是 否有违 反安 全策略 的行 为和迹象 的一种 机
个方面 ， 即系统 和 网络 Ｅ志 、 ｔ 目录 和文件 中 的不期 望改 变 、 序执行 中 的不 期望行 为 和网络 日志 ． ） 日志 文 件用 来 保存 当前 系统 和 网络 活动 的具体 内容和 细 节 ， 中包 含 发生 在 系统 其 和 网络 上 的各 种不 正 常和 不 期望 活 动 的证 据 ， 如对 例
入侵检测技术探讨
２１ 第 ｉ ０ ２年 期 Ｃ ｍ ｕ ｅ ＤＳ ｆｗ ｒ ｎ ｐ ｌ ｃ ｔ ｏ ｓ ｏｐ ｔｒＣ ｏ ｔａ ｅａ ｄＡ ｐ ｉａ ｉｎ 工 程 技 术
入侵检测技术探讨
顾 晓 宁
（ 集宁师范学院计算机 系，内蒙古乌兰察布 ０ ２０ １００）
摘 要 ：随着计算机网络应用的增 多，网络安全 问题也 日益严峻。本文介绍了入侵检测 系统的概念，并对入侵检测技 术进行 了简要 的分 析 ，探 讨 了一 些现阶段 主要 的入 侵检 测技 术 ，最后展 望 了入侵 检 测技 术的发展 趋 势及 主要研 究 方向 。
Ｇｕ Ｘｉｏ ｉｇ ａ ｎｎ Nhomakorabea（ｉｎ ｅ ｃ ｅｓ ｏｌｇ ｏ ｕｅ ｃ ｎ ｅＤ ｐ ｒ ｎ， ｌｎｈ ｂ ０ ０ ，ｈｎ ） Ｊｎ ｇＴ ａ ｈ ｒ Ｃ ｌ ｅＣ ｍｐ ｔｒ ｉ ｃ ｅ ａｔ ｔ ｉ ｅ Ｓｅ ｍｅ Ｗｕａ ｃ ａ ｕ １０ ０Ｃ ｉ ２ ａ
Ａｂｓｒ ｃ ： ｉｈ ｔ ｐ ｉａｉ ｎ ｏｆｔ ｏ ｕｔｒｎ ｔｗｏ ｋ ｉｃ ｅ ｓｎ ，ｔ ｅ ｐ ｏ ｌｍ ｂ ｕ ｅ— ｒ ｅ ｕ ｉｙ ｉ ｒ ｎ ｒ ｔ ａ ｔＷ ｔ ｈｅ ａ ｐｌｃ ｔｏ ｈｅ ｃ ｍｐ ｅ ｅ－ ｒ ｎ ｒ ａ ｉｇ ｈ ｒ ｂ ｅ ａ ｏ ｔｎ ｔｗｏ ｓｃ ｒｔ ｓｍｏ ｅａ ｄ ｍｏ ｅ ｋ
关键词 ： 网络 安全 ；入侵 检 测 ；入 侵检 测技 术 ；入侵 检测 系统
中图分类号 ：Ｔ ３３ ８ Ｐ９ ． ０
文献标识码 ：Ａ 文章蝙号 ：１０ — ５９（ ０２ Ｏ 一 ０ ７ ０ ０７ ９９ ２１ ） ｌ ０４ － ２
Ｉ ｔｕ ｉｎ Ｄｅｅ ｔ ｎ Ｔｅ ｈ ｏ ｏ ｙ Ｓ ｕ ｙ ｎ ｒ ｓｏ ｔ ｃｉ ｃ ｎ ｌ ｇ ｔ ｄ ｏ
基于行为分析的网络入侵检测技术
基于行为分析的网络入侵检测技术网络入侵是指未经授权的个人或组织利用计算机网络获取、破坏或盗取信息资源的行为。
随着网络的广泛应用，网络入侵活动也日益猖獗，给个人和企业的信息安全带来了巨大威胁。
传统的网络入侵检测技术难以满足快速变化的网络威胁环境，因此基于行为分析的网络入侵检测技术应运而生。
本文将基于行为分析的网络入侵检测技术进行探究，并分析其优势和挑战。
一、行为分析的网络入侵检测技术概述行为分析的网络入侵检测技术是一种基于计算机网络中节点的正常行为规律进行异常检测的方法。
它通过对网络流量、主机活动及用户行为进行实时监测和分析，以识别出潜在的入侵行为。
与传统的基于签名或特征的方法相比，行为分析可以捕捉未知的入侵行为，并降低由于网络攻击的快速演变而导致的漏报问题。
二、行为分析的网络入侵检测技术的优势1. 对未知入侵行为的检测能力：行为分析的网络入侵检测技术不仅可以识别已知的入侵行为，还可以对未知的入侵行为进行检测。
通过建立节点的正常行为模型，并对异常行为进行分析，可以发现以往的网络入侵检测方法所无法识别的攻击。
2. 减少误报率：传统的基于签名的入侵检测技术在面对未知攻击时容易产生误报，而行为分析技术可以通过检测节点的不规范行为，减少误报率，提高检测的准确性。
3. 实时监测和快速响应能力：行为分析的网络入侵检测技术可以实时监测网络活动，及时发现入侵行为。
并且通过与其他安全设备（如防火墙、IDS等）的整合，可以实现快速响应，迅速阻止入侵行为的扩散。
三、行为分析的网络入侵检测技术的挑战1. 高性能要求：行为分析技术对硬件和软件环境的要求较高，需要大量的计算资源和存储空间。
在大规模网络环境中，如何实现高性能的行为分析成为一个挑战。
2. 大数据分析问题：行为分析技术需要处理大量的网络数据，如何高效地收集、存储和分析这些数据，是一个亟待解决的问题。
3. 隐私保护问题：行为分析技术需要对节点的网络活动进行实时监测和分析，因此需要解决隐私保护问题，确保用户的隐私不受侵犯。
浅谈网络安全中的入侵检测技术
２０ ０ ６年第 ６期
Байду номын сангаас
福 建 电
脑
１９ Ｏ
浅谈 网络安全 中的入侵检测技术
石 利 平
（ 东女 子 职 业 技 术 学 院 计 算机 系 广 东广 州 ５ １５ ） 广 １４０
【 摘
要 】入侵检测技 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 。入侵检测是设 在防 火墙后的 第－ ｌ ： ：ｉ ｔ
计算 与分析时间的攻击检测 ：主机入侵检测系统可 布署在那些 人 侵 检 测 是一 种 动 态 的安 全 防 护 技术 ．是 从 计 算 机 网络 或 不需 要 广 泛 的 人侵 检 测 、传 感 器 与控 制 台之 间 的通 信 带 宽 不 足 计算机系统中的若干关键点收集信息 ， 通过对其进行分析 ， 中 的 情 况 下 ， 机人 侵 检 测 系统 在 不 使 用 诸 如 “ 止 服 务 ” “ 销 从 主 停 、注 发 现 网 络 或 系 统 中是 否 有 违 反 安 全 策 略 的 行 为 和遭 受 攻 击 的 迹 用 户 ” 响 应方 法 时 风 险较 少 等 象 ， 对 此 做 出适 当 反应 的过 程 。 现这 些 功 能 的 硬 件与 软 件 的 并 实 ２ ＨＤ ． Ｉ Ｓ的 弱点 ： 组 合 ，就 称 为 人 侵 检 测 系 统 （ ｔ ｓ ｎＤ ｔｃ０ ｙｔ ．简 称 Ｉ ｒ ｉ ｅｅｔ ｎＳｓ ｍ ｎｕｏ ｉ ｅ ＨＤ Ｉ Ｓ的 主机 代 理 安 装 所 保 护 的 主机 ， 务 器 上 ．不 同的 操 月 臣 Ｉ Ｓ） Ｄ 。 作系统需要不同的主机代理 。 费用高 ： 系统升级时 ， 要升级主 需 ２ 入侵检测的主要技术 ． 机代理 。 安装和维护不方便 ： 因主机入侵检测系统依 赖于服务器 人侵检测的核心功能是对 收集 的有关系统、 网络 、 数据及用 固 有 的 日志 与 监 视 能力 。 果 服 务 器没 有 配 置 日志 功 能 。 必需 如 则 户 活 动 的状 态 和 行 为 等 信 息 进 行 分 析 。从 而 发 现违 反 完 全 策 略 重 新 配 置 ，这 将 会 给运 行 中 的业 务 系 统 带 来 不 可 预 见 的 性 能 影 的 行 为 。人 侵 检 测 常 ． 分 析 技 术 手段 有 ： 式 匹配 和 异 常 发现 。 响 。 ｝ ｝ ｊ 模 主机 人 侵 检 测 系 统 只能 监 测 自身 的 主机 ． 不关 注 网络 上 的 安 （ ）模 式 匹 配 一 全， 对人侵行为 的分析的工作量将随着主机数 目增加 而增加 。 模 式 匹 配 是 将 收 集 到 的信 息 与 已知 的 网 络 人侵 和系 统 误 用 （ ）基 于 网络 的 入侵 检 测 系 统 （ Ｉ Ｓ 二 ＮＤ ） 模式数据库进行 比较 ， 从而发现不符合 完全策略的人侵行为 ． 其 ＮＤ ＩＳ是 以网络 包 作 为 分 析 数 据 源 它 通 常 利用 一 个 混 合 模 关 键 是 将 所 有人 侵行 为 和手 段 及 其 变 种 ．表 达 为 一 种模 式 或 特 式 下 的 网卡 来 实 时 监视 并 分 析 通 过 网 络 的数 据 流 ．其 分 析 模 块 征 ． 立一 个 相 应 的 人 侵 模 式 库 。检 测 时 。 要 判 别 主机 或 者 网 通 常 使 用模 式 匹 配 、 计 分析 等技 术 来 识 别 攻 击行 为 如 检 测 到 建 主 统 络 中 所 收 集 到 的 数 据 特 征 是 否 在 所 收 集 到 的人 侵 模 式 库 中 出 攻 击 行 为 ， ＩＳ的响 应 模 块 就 作 出适 当 的 响应 ， ＮＤ 比如 报 警 、 断 切 现， 其过程可 以是简单的字符 串匹配， 也可以是 复杂的利用正规 相 关 用 户 网络 连 接 等等 。 的 数 学 表 达式 来 表 示 安 全 状 态 的 变 化 。 这 种 检 测 技术 的优 点 是 １ＮＤ ． Ｉ Ｓ的优 点 ： 只 需 要 收集 相 关 的 数 据 集 合 ． 统 占用 少 ， 技 术 已相 当成 熟 。 系 且 ＮＤ ＩＳ成本 较低 ， 无需 在被保护 的主机上安装软件 ． 将安 全 检测准确率高 、 报率低。 误 但该 技 术 的弱 点 是需 要 不 断 升 级 以对 策 略 配 置 在 几个 关 键 访 问 点上 就 可 以保 护 大 量 主 机 ， 务 器 ． 服 安 付 不 断 出现 的新 的攻 击 手 段 ， 能检 测 从 未 出现过 的攻 击 手段 。 装和维护非 常方便 ； 不 网络人侵检测 系统 反应相 当快 ． 以自动阻 可 （ ） 常 检 测 二 异 塞有怀疑的数据 ， 词整相应的网络配 置 ． 用来响应那些检测到的 异 常检 测 也 称 为 统 计 分 析 ， 通过 流量 统 计 分 析 ． 立 系 统 攻 击 过 程 ； 够检 测 那 些来 自网络 的攻 击 ． 够 检 测 到超 过 授 权 是 建 能 能 正常行为的轨迹 ， 定义一组系统正常情 况的阈值 ， 然后将 系统运 的 非 法访 问 ：不 需 要改 变服 务 器 等 主 机 的 配 置 ．不 影 响 机 器 的 行 时的数值与所定义的正常值进行 比较 ， 得出系统是否被攻击 。 Ｃ Ｕ、 Ｏ等资源的使用 ， Ｐ Ｉ ， 不会影响业务系统的性能 ： 网络入侵检 其 关 键 是 异 常 阈 值 和 特 征 的选 择 。其 优 点 是 可 检 测 到未 知 的入 测 系 统 发生 故 障 不 会 影 响正 常 业 务 的 运行 ： 侵 和较 为 复 杂 的 入侵 ， 点 是 因 并 非所 有入 侵 都 表 现 为 异 常 ． 弱 这 ２ ＮＤ ． Ｉ Ｓ的 弱点 ： 导 致 误 报 、 报 率 高 ， 系 统 的 轨 迹 难 以计 算 和 更 新 ． 适 应 用 漏 且 不 ＮＤ ＩＳ只检查它直接连接 网段 的通信 ． 不能检测在不同网段 户 正 常 行 为 的 突 然改 变 的网 络 包 。在 使 用 变 换 以太 网 的环 境 中就 会 出 现 监 测 范 围 的局 ３ 入 侵 检 测 系统 的分 类 ． 限 ； 络入 侵 检 测 系统 通 常 采 用 特 征 检 测 的 方法 ， 可 以检 测 出 网 它 入 侵 检 测 系统 按 照 其 采 集 数 据 源 的不 同可 分 为 两 种 ：基 于 些 普 通 的 攻击 ．很 难 实 现 一些 复杂 的需 要 大 量 计 算 与 分析 时 主机 的 入侵 检 测 系统 （ Ｄ ）和 基 于 网络 的入 侵检 测 系 统 间的攻 击检 测； ＨＩ Ｓ 在准确性 方面 。 ＩＳ不足 。 出现 误报漏报 ， ＮＤ 易 同 （ ＩＳ 。 Ｎ Ｄ ） 时随 网络 流量 的增 大 ， 处 理 峰值 流量 的难 度 也 会 之 加 大 ： 络 其 网 （ ）基 于 主机 的入 侵 检 测 系 统 （ Ｉ Ｓ 一 ＨＤ ） 入 侵 检 测 系统 处 理 加 密 的会 话 过 程 较 困 难 ＨＤ Ｉ Ｓ是 将 代 理安 装 在受 保 护 系 统 中 ． 要 求 与 操 作 系 统 内 ４ 入 侵 检测 的 新 技术 它 ． 核 和 服 务 紧密 捆 绑 在 一 起 ．对 主机 的 网 络连 接 及 系 统 审 计 日志 （ ）协议 分析 一 进行智能分析和判断 ， 控各种系统事件。 监 例如对 内核或 Ａ Ｉ Ｐ 的 协 议 分 析 是 新 一 代 入 侵 检 测 系 统 探 测 攻 击 手 法 的 主 要 技 调用 ， 以此 来 防 御 攻 击 并 对 这些 事 件 进 行 日志 ； 特 别 设 定 的 关 术 ． 利用 网络 协议 的 高度 规 则 性快 速探 测 攻 击 的 存 在 。 议 分 对 它 协 键文件和文件夹也可 以进行适 时轮询 的监控等等。 Ｉ Ｓ能对检 析技术 的特点是检测快 、 ＨＤ 准确 、 少的资源消耗 。协 议分析优势 极 测 到 入 侵 行 为 、 件 给予 积极 的反 应 ， 断 开 连 接 、 掉 账 号 、 事 如 封 杀 在 于 ：
计算机网络入侵检测技术探讨
侵 检测 的具体 实现。 为一种安全管理工具 ， 作 它从不 同的系统资 源 收集信息 ， 分析反映误用或异常行为模式 的信息 ， 对检测的行
为做出 自动的反 应 ， 并报告检测过程 的结果 。入侵检测 系统就其
最 基本的形式来讲 ， 以说是一个分类器 ， 可 它是根据 系统的安全 策 略来 对收集到的事件及状态信 息进行 分类处理 ，从而判断入
收稿 日期 ：０ １ ０ ２ ２ １—１— ８
本前提是 ： 假定所有 可能 的入侵行为都 能被识别和表示。 原理 ：
的方式来表示 已知的攻击模式 ） 表示 ， 然后根据 已经定义 的攻击
・
作 者 简介 ：） 麦香 ， ，９ ４年 出生 ，９ ８年 毕业 于太原 工 首先对 已知 的攻击方法进行攻击签名 （ １耿 女 １５ １７ 攻击签名是指用一种特定
异常检测是一种间接的方法。
、
常 以系统 日 、 用程序 日志等 审计记录文件作为数据源。它是 志 应 通 过比较这些审计记录文件 的记 录与攻击 签名 以发 现它们是否
匹配 。如果 匹配， 检测系统就 向系统管理员发 出入侵 报警并采取
（） ２ 误用检 测。误用 检测 ， 也被称为基于知识的检测 ， 其基
为传统 防御策略的合理补充 ， 已经在 网络安全 中 着非常重要 的作用。从入侵检测 的概 起
念入手 ， 介绍 了网络入侵检测 系统 具有 的功能及检 测的关键技 术 ， 最后提 出了该技 术的
主要发展方向 ， 为进一步研 究提供参考。
关键词 ： 网络安全 ； 入侵检测技术 ； 发展 方向 中图分类号 ：Ｐ ９ ．８ Ｔ ３３ ０ 文献标识码 ： Ａ 文章编号 ：０ ４ ６ ２ （０ １０ — ０ ５ ０ １０ — ４ ９ ２ １ ）６ ０４ — ３
基于深度学习的网络入侵检测技术研究
基于深度学习的网络入侵检测技术研究随着互联网的不断发展和普及，网络安全问题越来越受到重视。
网络入侵是指非法的、未经授权的第三方进入计算机网络系统，通过攻击和破坏网络资源和数据。
为了应对这一威胁，研究人员积极探索各种网络入侵检测技术。
而基于深度学习的网络入侵检测技术因其卓越的性能和可扩展性而备受关注。
一、传统网络入侵检测技术存在的问题传统的网络入侵检测技术主要基于特征匹配的方法，手动构建特征集合来识别已知的入侵模式。
然而，这种方法依赖于人工选择特征和编写规则，需要专业知识和经验。
同时，随着网络流量增长和攻击手法的复杂化，传统方法在准确性和实时性方面面临挑战。
为了解决这些问题，基于深度学习的网络入侵检测技术应运而生。
二、基于深度学习的网络入侵检测技术原理深度学习是一种模拟人脑神经网络的计算模型，通过多层次的非线性变换，从输入数据中学习并提取出高层次的抽象特征。
基于深度学习的网络入侵检测技术利用神经网络的优势，可以自动从原始数据中学习特征表示，无需手动构建特征集合，大大提高了网络入侵检测的准确性和实时性。
三、常用的深度学习模型在网络入侵检测中的应用1. 卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是一种经典的深度学习模型，主要用于处理图像数据。
在网络入侵检测中，可以将网络数据视为图像，用CNN模型提取特征并进行分类。
例如，可以使用卷积层提取局部特征，池化层减小数据维度，全连接层进行分类。
2. 递归神经网络（RNN）递归神经网络是一种能够处理序列数据的深度学习模型。
在网络入侵检测中，可以将网络流量序列化后输入RNN模型进行特征提取和分类。
RNN模型能够考虑到前后数据的依赖关系，能够更好地捕捉到入侵行为的规律。
3. 长短期记忆网络（LSTM）长短期记忆网络是一种改进的递归神经网络，主要解决了传统RNN模型在处理长序列数据时出现的梯度消失和梯度爆炸的问题。
LSTM模型在网络入侵检测中具有很好的应用潜力，能够处理更长的网络流量序列，并有效地提取关键特征。
网络安全中的入侵检测技术
网络安全中的入侵检测技术网络安全是当今社会中最重要的话题之一。
随着互联网技术的快速发展，人们的个人和商业信息越来越多地依赖于网络传输。
无论是政府、企业还是个人，在今天的数字化世界中，都不能忽视网络安全的重要性。
入侵检测技术是网络安全中的一个特别重要的方面。
它主要是通过对网络流量和系统日志的分析，检测出网络中可能存在的入侵事件。
随着网络技术的不断升级和网络攻击手段的日益成熟，入侵检测技术也在不断地发展和进化。
一、入侵检测技术的发展历程最早的入侵检测技术可以追溯到上个世纪80年代，当时主要采用的是基于规则的方法，即通过预先制定的规则对网络中的流量进行检测。
这种方法可以对一些已知的攻击进行检测，但对于未知攻击则很难发现。
1999年，Snort入侵检测系统的发布，标志着用于网络入侵检测的开源工具的出现。
Snort系统的主要特点是模块化设计，可以方便地集成第三方模块，同时具有高效、快速、开放等特点。
之后，入侵检测技术逐渐发展成了基于数据挖掘和机器学习等方法的复杂算法。
这种方法可以有效地检测未知攻击，但由于复杂度高，计算资源大，因此在实际应用中的性能表现不是很理想。
二、入侵检测技术的分类根据检测的方式和目的，入侵检测技术可以分为两类：基于签名的检测和基于行为的检测。
基于签名的检测是指，该方法是通过对网络中的流量进行搜寻，寻找特定的攻击特征，如攻击尝试的源IP或目的IP地址、攻击者使用的软件和操作系统等。
这种方法的局限性在于，它只能检测到已知的攻击，对于未知的攻击则难以发现。
基于行为的检测则是通过检测网络或系统的异常行为来判断是否存在入侵事件。
这种方法相较于基于签名的检测，可以更好地检测未知攻击事件。
行为检测可以基于主机行为和网络行为进行，也可以将两种行为结合起来进行检测。
三、入侵检测技术的实现方法实现入侵检测技术有多种方法，其中一些常见的方法如下：1. 网络流量分析网络流量分析是一种通过采集网络中的数据包来判断网络是否存在入侵攻击的方法。
如何利用计算机技术进行网络攻击检测和阻止
如何利用计算机技术进行网络攻击检测和阻止网络攻击是当前信息时代面临的一大挑战，因此利用计算机技术进行网络攻击检测和阻止成为了当务之急。
本文将探讨如何使用计算机技术来进行网络攻击检测和阻止，以保障网络安全。
首先，要进行网络攻击检测和阻止，需要建立一个强大的网络安全系统。
该系统应包括网络防火墙、入侵检测系统（IDS）、入侵防御系统（IPS）等各种防护设备。
网络防火墙是网络安全的第一道防线，它通过分析和过滤网络流量来监控和控制数据包的流动。
入侵检测系统旨在监测和分析网络流量中的异常行为和攻击迹象，及时发现潜在的入侵。
而入侵防御系统则是在发现入侵行为后采取主动防御措施，如主动阻断攻击方的IP地址等。
这些设备通过与数据库、安全策略和黑名单等进行整合，共同建立一个多层次的网络安全系统。
其次，在建立网络安全系统之后，需要进行网络攻击检测。
网络攻击检测可以分为主动和被动两种方式。
主动检测是指针对已知的攻击方式采取预防性措施，例如加强密码设置、使用防病毒软件等。
被动检测则是通过网络监控和日志分析等手段来识别网络攻击行为。
利用计算机技术进行网络攻击检测，可以通过数据包分析、流量监控和行为分析等方法来发现异常行为和攻击迹象。
例如，使用数据包分析工具可以检测到具有恶意目的的数据包，如端口扫描、DoS攻击等。
流量监控则能够识别异常的流量模式，例如大量数据上传或下载等。
行为分析可以通过对用户行为的模式识别，识别出异常活动和攻击行为。
除了网络攻击检测，阻止网络攻击同样重要。
在检测到网络攻击之后，需要立即采取措施来阻止攻击并恢复正常运行。
一种常用的阻止措施是阻断攻击者的IP地址，可以通过防火墙或入侵防御系统来实现。
另一种方式是使用反制措施，例如主动响应攻击并在攻击者发起攻击时自动将其IP地址追踪回去。
这样可以收集攻击者的信息，为后续调查和追究责任提供重要线索。
此外，为了更好地进行网络攻击检测和阻止，还需要进行实时监控和日志分析。
计算机网络的安全防护与入侵检测
计算机网络的安全防护与入侵检测近年来，随着计算机网络的迅猛发展，网络安全问题也日益凸显。
在网络空间，许多不法分子利用技术手段对计算机系统进行攻击和入侵，造成了企业和个人的隐私泄露、信息丢失以及财产损失等严重后果。
为了保护计算机网络中的数据安全，安全防护与入侵检测成为非常重要的课题。
本文旨在探讨计算机网络的安全防护与入侵检测的相关问题，并提供一些常用的防护措施和检测方法。
一、安全防护1. 物理层安全防护- 使用安全的局域网设备，如防火墙、路由器等，以对外进行物理层隔离；- 在网络接入口处放置入侵检测系统，对外来的网络流量进行监控。
2. 网络层安全防护- 启用访问控制列表（ACL）来限制网络访问；- 配置安全路由器，使用网络层防火墙进行包过滤和访问控制；- 使用虚拟专用网络（VPN）建立安全的远程访问连接。
3. 传输层安全防护- 使用传输层安全协议（如SSL/TLS）来对进行数据传输进行加密；- 配置网络防火墙，限制数据传输协议和端口；- 确保网络设备和操作系统的及时更新，以修复已知的漏洞。
4. 应用层安全防护- 对网络应用进行安全加固，比如数据库进行权限管理和加密存储；- 使用Web应用防火墙（WAF）检测和阻止恶意Web请求；- 定期更新应用程序，并进行漏洞扫描，修复安全漏洞。
二、入侵检测1. 基于特征的入侵检测系统（IDS）- IDS通过事先定义的特征（比如攻击的特征码）来检测是否遭受入侵；- IDS可以是网络入侵检测系统（NIDS）或主机入侵检测系统（HIDS），根据部署位置的不同；- IDS需要有更新的特征库，以检测新的攻击形式。
2. 基于行为的入侵检测系统（BIDS）- BIDS通过分析主机或网络的正常行为以及异常行为来检测是否有入侵事件；- BIDS需要训练和学习正常的行为模式，以便发现异常行为；- BIDS能够较好地应对未知的攻击形式。
3. 入侵检测数据分析- 入侵检测系统生成大量的日志数据，需要进行分析和处理；- 使用机器学习和数据挖掘技术对入侵日志进行分析，以提取关键信息；- 利用数据分析结果改进入侵检测模型，提高检测准确性和效率。
计算机网络安全中的入侵检测技术
计算机网络安全中的入侵检测技术1. 概述在当今网络环境下，网络安全问题越来越受人们的关注，而入侵检测就是网络安全的一个重要方面。
入侵检测是指对网络系统进行监控，检测在网络中的未经授权的行为，如试图破坏、入侵、篡改、窃取信息等，及时发现并防止其对网络安全造成的危害。
入侵检测技术的主要目的是通过网络上所有的活动信息分析和判断，将可能危及到网络安全的信息自动地识别和筛选出来，以便管理员及时地采取相应的安全防护和处理措施。
2. 入侵检测技术的分类入侵检测技术可以分为两种：基于签名的入侵检测技术和基于行为的入侵检测技术。
基于签名的入侵检测技术也称为基于规则的入侵检测技术。
该技术主要是构建一个规则库，识别网络上已经被鉴定为是恶意攻击的攻击方式。
这种技术只能识别已知的攻击方式，无法识别新型的、无法预知的攻击方式。
基于行为的入侵检测技术主要是通过对网络活动的观察，来判断网络行为是否正常，以此来检测并预防入侵的发生。
该技术不仅可以识别已知的攻击方式，还可以检测未知的攻击方式。
3. 入侵检测技术的应用入侵检测技术广泛应用于各种场景，以下列举几个典型的应用场景。
（1）企业网络安全对于企业来说，网络安全是十分关键的，因为一旦企业的网络系统被黑客入侵，企业的整个业务都会受到巨大的影响。
因此，企业需要通过入侵检测技术来监控网络活动，及时发现并防止攻击。
（2）金融交易系统金融交易系统是一个重要的系统，一旦这个系统出现错误或者被黑客攻击，后果将是极其严重的。
因此，入侵检测技术在金融交易系统中应用十分广泛。
（3）电子商务随着电子商务行业的发展，网络黑客对电子商务平台的攻击也有增加的趋势。
因此，电子商务需要采用入侵检测技术来保证交易安全。
4. 入侵检测技术的发展趋势随着网络黑客攻击的不断升级，入侵检测技术也在不断地发展，其中主要有以下几个方向。
（1）机器学习与人工智能机器学习和人工智能技术可以通过对网络数据的实时监测，从而对网络攻击实现实时检测和预警。
网络入侵检测技术探究
入侵检测 （ Ｉ Ｄ ， Ｉ ｎ ｔ ｒ ｕ ｓ ｉ ｏ ｎ Ｄ ｅ ｔ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ） 的概 念 最初 是 监控 的滥 用入 侵检 测方法 等 。 ３常用 的入 侵 检测技 术
３ ． １统 计方 法
这种 方法 首先 要 构造 统 计模 型 ， 对 模 型 中的参 数
系 统程 序 、 网络数 据 包 等 信 息 ， 并 发 现 系统 中违 反 安 要 进 行详 细 设 置 ， 包 括 审 计 事件 的数 量 、 资源 消耗 状 全 规则 或对 系统 会造 成安 全 威胁 的行 为 ， 我 们把 具 有 况 、 时 间间隔等 。常用 的统计 模型 有操 作模 型 、 方 差模
入 侵 检 测 功 能 的系 统 称 之 为 入 侵检 测 系 统 （ Ｉ Ｄ Ｓ ， Ｉ ｎ — 型、 马尔柯 夫模 型 、 多元 模 型 、 时 间序 列 分 析 模 型等 。
ｔ ｒ ｕ ｓ ｉ ｏ ｎ Ｄ ｅ ｔ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ） 。利用 入 侵 检测 系 统 对 网络 操 作模 型是 根 据 测量 到 的可 能 的 预测 结 果和 一 些 正 系统 中的关键 信 息进 行实 时采 集 和分 析 ， 从 而判 断 是 常 的 固定参 数值 比较 ，从 而 得 出是 否有 非 法入 侵 者 ， 否 有 非法 用 户 入侵 的行 为 或 合法 用 户 使 用 不 当 的行 固定 参数 值 通 常 是根 据 平 时 正 常 工作 经 验 或 在 一 段 为， 然 后 做 出相应 的反 映 ， 它 在 以往传 统 的保 护 网络 时 间 内的平 均统计 值得 出 ；方 差模型 是要 首先设 置可 然后 再计算 相应参 数 的方差 ， 当计 算 的 安全 技术 的基 础 上实现 了检测 并做 出 响应 ， 能起 到 主 信合法 的 区间 ， 动 防御 的效 果 ， 可 以说 ， 入 侵 检 测 系 统 的使 用 能 使 网 结果超 过可信 的区间值 范围 时就 有可 能有非 法入侵 者
网络入侵检测技术及其应用
网络入侵检测技术及其应用随着网络技术的飞速发展，越来越多的人们开始依赖于网络来完成各种任务、交流信息。
然而，网络的广泛应用也带来了一系列新的安全问题。
其中最严重的问题是网络入侵，网络入侵是指不经授权访问计算机网络的一种非法行为，网络入侵者可以获取有关计算机网络和系统的重要信息，并进行未经授权的操作，例如盗取相关信息、破坏系统、篡改数据等。
因此，开发网络入侵检测技术对于确保网络安全至关重要。
网络入侵检测技术可以分为基于特征的检测技术和基于异常的检测技术。
基于特征的检测技术是指依靠已知的攻击特征来进行检测。
这种技术需要先收集大量的攻击数据，通过分析这些数据，提取攻击的特征，构建一个分类模型，将攻击数据和正常数据进行分类检测。
常见的基于特征的检测技术有基于规则的检测技术、基于统计的检测技术和基于人工智能的检测技术。
基于规则的检测技术是指利用预定义的规则对数据进行过滤和分析，如果发现规则中定义的异常，则认为是攻击；基于统计的检测技术是指利用统计分析的方法来检测攻击，例如，平均分析和模式分析；基于人工智能的检测技术是指利用神经网络、支持向量机、决策树等机器学习算法进行攻击检测。
与基于特征的检测技术不同，基于异常的检测技术是指检测系统的各项指标，发现其中的异常，以此判断是否存在安全隐患。
这种技术的主要思想是，正常的网络行为和异常的网络行为有着明显的差异。
因此，通过分析网络的运行状态，建立网络行为模型，判断网络行为是否与正常的网络行为相符，从而判断网络是否出现了异常。
常见的基于异常的检测技术有基于异常分析的检测技术、基于机器学习的检测技术和基于统计的检测技术。
基于异常分析的检测技术是指利用异常行为与正常行为之间的差异来发现安全漏洞以及入侵攻击；基于机器学习的检测技术是指使用数据挖掘与机器学习算法，比如神经网络和支持向量机等，识别异常行为；基于统计的检测技术是指利用统计学方法，建立正常模型，当网络行为与正常模型之间的差异越大时，越有可能是攻击行为。
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ol.53,No.03
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DOI ：10.3969/j .issn .2095-1205.2019.03.81
计算机网络入侵检测技术探究
芦梦华
（山西应用科技学院 山西太原 030000）
摘 要 全球信息化进程伴随着网络技术的飞速发展，有了极大的进步，在这种发展背景下，使得网络信息系统的基础
设施属性，体现得尤为明显，它不只关乎某一单位、行业或部门，以至于可上升到关乎整个国家的国计民生，所以，网络安全极大的关系着国防安全。
关键词 计算机；网络入侵；检测技术 中图分类号:TP393.08 文献标识码:C 文章编号:2095-1205(2019)03-128-02 1
入侵检测技术概述
1.1 入侵检测简介
入侵检测技术，是主动防护技术的一种，它可以提供实时保护策略，不只是针对内部攻击，还有外部攻击及用户误操作等。
在网络遭受实质性侵害前，就对侵入行为实行阻拦。
这一手段是已有防火墙保护技术的补充，能给系统提供在遭受侵入攻击时的应对措施，提升系统操作者的
安全管理能力，使信息安全架构的完整性得到提升[2]。
1.2 入侵检测系统架构
根据所处理的数据来源的不同，可以将入侵检测系统分为基于主机的（HIDS ）与基于网络的（NIDS ）。
基于主机的HIDS ，驻存在主机上，其作用在于仅对所在主机的数据信息安全进行负责。
这里所列的两种IDS 各具特点。
相比较而言，前者获取的数据信息更为详实，使其具有更高的检出率，更低的误报率，但详细数据的获取必定使得其处理速度受限，不能迅速对针对目标的入侵行为进行第一时间的阻拦，使得入侵意图出现部分实现的可能。
因此，HIDS 往往作为网络防
御体系的最后一道关口[3]。
1.3 入侵检测分类及技术分析
根据检测的方法可将入侵检测分为两大类型:误用入侵检测和异常入侵检测。
1.3.1 误用入侵检测
基于误用的检测技术大致有专家系统、模式匹配与协议分析，基于模型、键盘监控、模型推理、状态转换分析、Petri 网状态转换等方法。
下面就专家系统、状态转换分析进行分析论述。
（1）基于专家系统的误用检浏方法
目前大多数的系统入侵行为的检测方法，是使用基于规则的专家系统来完成。
具体方法是：专家系统的检测规则由入侵行为编码而成，各规则的形式采用IF 条件THEN
动作[4]。
（2）基于状态转换分析的误用检刻方法
状态转换分析是将攻击表示成一系列被监控的系统状态转移，攻击模式状态对于与系统状态同时有状态转移的条件判断，事件类型无需与审计记录一一对应。
1.3.2 异常入侵检测
基于数据挖掘、神经网络、支持向量机的异常入侵检测是近几年的研究热点。
（1）基于数据挖掘的异常入俊检测
通过从审计记录中提取隐含的、潜在的有用知识，主要是利用数据挖掘中的聚类分析、序列模式分析、分类分
析等方法提取与入侵活动相关的系统特征属性[5]。
（2）基于神经网络的异常入侵检测
庞大的处理单元构成神经网络，各单元间的交互是利用相关连接来实现的，这是有权值的连接。
输入向量，由信息预处理模块进行处理后，才能得到，随后再通过神经网络对该向量完成处理，目的在于获取操作者的正常操作模式特点，并在此基础上完成操作者行为特征轮廓的构建。
（3）基于支持向童机的异常入侵检测
目前为止应用于入侵检测的SVM 有二分类SVM ，N 分类SVM ，针对无标签数据分类以及大量训练样本的SVM 。
2
入侵检测系统的局限性
2.1 入侵技术在不断发展
通过对网络攻击技术的研究，奠定了入侵检测技术的基础，并在此基础上不断跟进入侵技术发展现状，进而提升入侵检测能力。
在互联网络中，存在着众多黑客网站，在这些站点上公布有数量可观的系统漏洞资料，还有各种攻击策略的探讨。
更让人感到不安的是，网络入侵已演变成具有组织性、规模化特点的行为，在国外，一些人将信息战与生化战并列，并加以讨论，以此作为战略威慑模式。
2.2 入侵活动可以具有很大的时间跨度和空间跨度
通常我们所遇到的网络入侵行为，都是有预谋的，这些大都是策划周密，技术准备充分。
我们现在所知道的，通常一个网络入侵事件，其各步骤所经历的时间跨度会很长，空间跨度也会很大，这样的局面，就给侵入预警带来了一定的难度。
往往检测模型的时间窗口并不是无限的，这样势必会遗漏掉一些侵入行为。
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入侵检测技术的发展方向
近些年，入侵检测技术有了较为成熟的发展，与此同时，入侵技术并未停滞不前，其发展更新势头有增无减。
网络速度日益提升，交换技术更新发展迅猛，数据通信经加密通道进行传送，这种形式下，原有的数据采集方法已不能满足使用需求。
通过多年来的发展，入侵检测技术的
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发展方向大致可归结为以下几个方面： 3.1 分式入侵检测
所谓的分布式入侵检测，一般我们可以从两种层面去加以理解：（1）该种方法主要应对分布式的网络攻击并进行检测；（2）应用分布式的手段进行入侵攻击检测，技术的关键点在于：对检测的信息实现综合协调处理并提取入侵攻击全局信息，原来的IDS 架构无法应对异构系统及大范围网络监测，还有就是各IDS 系统间兼容协作能力欠缺。
3.2 智能化入侵检测
所谓的智能化入侵检测，就是在进行入侵检测时，采取智能化的手段、措施。
充分使用专家系统的思想，进行入侵检测系统的构建，如果专家系统的自学能力、自适应能力表现突出，那么其知识库储备及更新也是迅速的，进而增强检测系统的防范能力，其应用前景也是可期的。
3.3 全面的安全防御方案
全面的安全防御是这样一种防御方案：在进行网络安全问题应对时，遵循风险管理的思想、方法，进而进行网络安全工程的整体管控处理，从安全管理、系统防火墙及病毒拦截防护等多个方面对目标网络作出较为全面的评估，进而形成合理有效的全面解决策略。
4
小结
在计算机网络安全领域，入侵检测技术从始至终都是关注的焦点所在。
怎样及时有效地使网络中异常数据流量得到监测，并将其阻拦在萌芽状态，并隔绝于目标区域，这是入侵检测这一技术需要达成的目的。
但因为网络自身特点，复杂性、攻击行为多样性及更新迅速等，使得原有的单一检测手段的局限性得以暴露，已不能很好地实现及时有效地非正常行为监测。
本文从入侵检测的机理、系统构成等方面进行了分析说明，并在此基础上归纳了国内外在该领域内所取得的研究成果，还阐述了各自的优缺点。
参考文献
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[5]马丹.基于生物免疫学的入侵监测及在计算机安全中的应用[D ].南京理工大学,2003.
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（5）通过校企合作的方式将这些作品拿到当地的旅游部门，在景区的剧场和一些其它公共场所让我们的学生进行演唱，锻炼学生的同时进一步加大对外宣传的目的。
（6）在推歌进课堂上必要要对涉及该课程的相关教师进行培训，以保证歌曲的原汁原味。
文化是一个国家的灵魂，文化作为一个民族精神力量的重要载体，它越来越成为民族凝聚力和创造力的源泉，也是一个国家综合竞争力的重要表现。
昌黎民歌是我国文化软实力的重要组成部分。
昌黎民歌进校园活动将课程教材、校园文化、教学活动与传统艺术做了一种融合，让学生们在接受教育的过程中感受到传统文化的魅力，提升自身对传统文化的融入。
以上是对昌黎民歌研究——昌黎民歌进校园的所感所想。
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