一种基于主动专家系统的分布式入侵检测开放模型

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一种智能型入侵检测系统模型研究

做初步的过滤工作。数据包采集程序接收到的数据包都是原始数据包，它们的格式一般先是以太网数据帧的头部，接着是ARP或I P数据包的头部。I P数据包头后紧跟着TCP或UDP、I CMP的头部，最后才是真正要传输的数据。所以，我们在拆分I P数据包时，先提取以太网数据帧的头部，再取I P数据包的头部，然后分析TCP或UDP、ICMP数据
包的头部，最后，从数据包中取出需要的龇
数据包的分析处理函数处在包捕获的无限循环体中，对每一个捕获到的数据包根据其格式进行拆分。循环体中执行对每个包的具体分析，根据侦格式值判断出是l P包、ARP包还是RARP包，再通过协议类型作进—步处理。若是I P包，再依据协议类型值判断是TCP包还是 UDP包。当判别它是TCP包、UDP包或是I CMP包后，根据包的不同协议类型，调用不同的程序段进行语义分析。．4与传统智能化入侵检测的比较
此外，该模型具有自适应性。神经网络具有自适应、自组织和自学习能力，可以处理一些环境信息十分复杂、背景知识不详的问题，允许样本有较大的缺陷和不足。
5小结本文提出的将专家系统和神经网络技术相结合构建入侵检测系统，能有效降低网络^ 侵检测系统的虚警率，并大大提高了系统的检测准确率。但目前还处于实验室研究阶段，进行商业化应用还需要从多方面考虑，进行深入研究。
神经网络、专家系统和人工免疫等这些人工智能技术应用于入侵检测刚刚起步。它们可以检测网络入侵，而且具有很强的自学习能力、自适应性和鲁棒性，是未来入侵检测—个重要的发展方向，但是目前这些技术应用于入侵检测还, ／E：；FA熟。，入侵检测的智能化还只是停留在针对单个的人工智能技术应用于入侵检测系统。本文从—个全新角度提出一种智能型入侵检测系统模型。将神经网络与专家系统结合起来，取长补短，更好的实现智能化。

入侵检测系统的发展历史

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戚技术人侵检测系统的发展厉史华中科技大学摘DIS涂保东要:从大量史料中整理出入侵检测系统(}n七ru]s的历史进程:,。

eciDteto。

nyssetm,IDS)研究与开发的历史,为人们了解把握目前研究与开发的热点提供参考}Ds关键词入侵检测系统发展历史网络安全很早以来人们就认识到用户的行为进行适当监控络恶意的和错误的操作应对网以阻止etmDl(田入侵检测专家系统)nnte「e。

’‘被Deteet!on网odel“正式发表。

De旧g用在早期的{tA网(AR尸)上监控保障网络数据reo用户的验证信息这是第一个基于规,在该文中提出了入侵检测系统的抽象模型模型基于这样一个假设入侵者:与运行的安全。

入侵检测思想在二十tetn多年前就已萌穿随着I的蓬勃发展近几年来旧S得到了较深入的研则的专家系统模型采用与系统平台和应用环境无关的设计针对已知的,使用系统的模式与正常用户的使用模式不同,因此可以通过监控系统的跟系统漏洞和恶意行为进行检测为构踪记录来识别入侵者的异常使用模式从而检测出入侵者违反系统安全性的o情形Den旧g的模型是许多旧S原型。

究和广泛的应用1980年4月JamgesPAndes「。

on发‘’建入侵检测系统提供了一个通用的框品同P架随后S日完成了与sA四AR的合为其提交了第一款实用的旧S产1985表著名的研究报告rT卜eatCompanute「eeur、t丫的基础。

Monn!tor一dSurvel日neea1988。

年5月renee,加州大学戴维斯分L.ve「more第一个正式阐述了入侵检测的概念,年美国国防部计算机安全校的La(LLNL*实验室pA从1972年开始Jm就一直在关注和研究计算机系统和多用oeonde「son)可中心(NCSC正式颁布了《信任的ortd计算机系统评估标准》(ToseCm一Puter)承接了美国空军的一项名为asHyt日Ck的课题为美国空军基地的计户网络的安全问题.在这篇为美国空.S丫stemEValut旧nCr{terla军所作的研究报告中、他将计算机系丁CS任C)。

自适应入侵检测专家系统模型

维普资讯
第３卷第ｌ期３Ｏ
Ｖ．３ பைடு நூலகம்１３
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２００７年５月
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ＣｏｐｕｔｒＥｎｇｎｅｒｎｇｍｅｉｅｉ
安全技术・
文章编号：１０＿２（ｏ）＿０５＿３文献码：ｏ＿３８ｏ７０＿１．０ｏ＿４２１＿８一标识Ａ
（ｅａｔｎｆｏｕｅｃｅｃｎｎｉｅｒｎ，ｈｎｑｎｓｉｔｏｅｈｏｏｙＣｈｎｑｎ０００ＤｐｒｍｅｔｍｐｔＳｉｎｅａｄＥｇｎｅｇＣｏｇｉｇＩｔｕｅｆｃｎｌｇ，ｏｇｉｇ４０５）ｏＣｒｉｎｔＴ
是比较有效的。
关羹词：入侵检测；数据挖掘；专家系统；自适应
ＡｄｐｉｅＩｔｕｉｎＤｅｅｔｎＥｘｅｔＳｓｅｏｅａｔｖｎｒｓｏｔｃｉｐｒｙｔｍＭｄｌｏ
ＨＥＢ，ＨＥｏＣＮＧＹｎｊｎＴｏｇｔ，ＵＦｉＹＮＧＷｕｉｅＡ，
［ｂｔａｔＡｓｒｃ］Ｍｏｔｎｒｓｎｄｔｔｎｓｓｍａｏｄｐｅｖｒｔｎｏｅｗｏｋｅｖｒｎｎ．ｍｉｇａｉｐｏｌｍ，ｈｓａｅｒｐｓｓｌｓｉｔｉｅｅｉｙｔｃｎｎｔａｔＯｔａｉｉｆｔｒｎｉｍｅｔＡｉｎｔｈｓｒｂｅｔｉｐｐｒｏｏｅｌｕｏｃｏｅａｔｈａｏｎｏｔｐａ
中圈分类号：Ｐ１Ｔ３１

入侵检测技术与其发展趋势

入侵检测技术与其发展趋势史美林钱俊董永乐清华大学计算机系CSCW实验室{shi,qjun,dyle@}引言自从1988年爆发蠕虫病毒以来，便宣告了高度信任的网络社区已一去不返。

随之而来的，个人计算机的制造和维护成本开始急速下降，个人操作系统友好的界面和易用性开始吸引大量最终用户，机器性能的不断扩展和日益丰富的应用软件使计算机开始渗透到我们生活的每个角落，网络基础设施飞速发展，使越来越多的人开始有接触网络的机会，精明的商人很快就看到了Internet的商业潜力，许多商业组织开始把Internet作为他们最重要的商业运作手段，政府机构也把Internet 作为向公众提供访问公共记录和信息的渠道，大众传媒的重心也逐渐向网络倾斜。

随着网络技术的发展和应用范围的扩大，特别是Internet的兴起，我们越来越依赖于网络进行信息访问和信息处理，信息作为一种无形的资源也越来越得到人们的共识，这一方面提供了资源的共享性，改变了以往单机工作模式，提高了效率，但是在带来便利的同时也急剧地增加了网络安全的脆弱性和计算机系统的非安全因素。

本文中的“入侵”（Intrusion）是个广义的概念，它表示系统发生了违反系统安全策略的事件。

这个定义不仅包括了Anderson的模型[1]中提到的所有的威胁，并且还包括了Anderson模型中没有提到的对系统安全的其他威胁。

这些威胁包括：试图获取对系统或数据进行非授权地访问和控制；程序的威胁（软件攻击，如病毒、特洛伊木马、恶意的Java或ActiveX小程序等）；探测和扫描系统以发现系统漏洞，为将来的攻击做准备等对计算机系统造成危害的行为。

本文主要对入侵检测的概念、发展历史和相关技术进行了综述，对我们正在进行研究的协同式入侵检测系统做了简要介绍，最后对入侵检测技术的发展趋势进行了展望。

一、信息安全与入侵检测自1988年莫里斯蠕虫事件发生以来，侵犯安全的事件报道便不绝于耳，CERT/CC处理的安全事故逐年呈爆炸性增长（图1-1）。

基于模式匹配的入侵检测系统的研究与实现的开题报告

基于模式匹配的入侵检测系统的研究与实现的开题报告一、选题的背景和意义随着互联网信息技术的飞速发展，网络攻击日益频繁和复杂，安全威胁不断增加，亟需有效的入侵检测系统对网络安全进行保护。

传统的入侵检测技术主要是基于签名（signature）匹配的，即事先定义好的规则集合对网络流量进行匹配，从而识别出攻击。

然而，该方法存在无法识别未知攻击（zero-dayattacks）的问题，且规则集合需要不断更新才能保证检测精度。

基于模式匹配的入侵检测系统可以通过对网络流量中的规律性特征（模式）进行匹配来实现入侵检测。

相比于基于签名的入侵检测，基于模式匹配的入侵检测可以识别未知攻击，且具有较高的精确性和可扩展性。

因此，该技术在网络和信息安全领域受到广泛关注和重视。

二、研究内容和方法本项目的研究内容是基于模式匹配的入侵检测系统的研究与实现，旨在通过对网络流量中的模式进行匹配来实现入侵检测。

具体而言，本项目将采用以下方法：1. 基于流量特征提取算法，对网络流量中的特征进行提取，得到流量特征数据集；2. 建立基于模式匹配的入侵检测模型，选择合适的算法对特征数据集进行分类，实现入侵检测；3. 对入侵检测模型进行性能测试和优化，提高系统的精确性和性能；4. 实现一个基于Web的入侵检测系统，并对其进行测试和评估。

三、预期成果本项目的预期成果包括：1. 建立一个基于模式匹配的入侵检测模型，并评估其精确性和性能；2. 实现一个基于Web的入侵检测系统，并测试其在真实网络环境下的性能；3. 提出一种基于模式匹配的入侵检测方法，在入侵检测研究领域具有一定的学术价值和应用前景。

四、研究难点本项目研究难点主要包括：1. 如何选择合适的特征提取方法和分类算法，提高入侵检测的准确性和性能；2. 如何克服流量中的噪声和变化，避免误判；3. 如何实现实时入侵检测，并应对大规模网络流量的处理。

五、研究计划第一年：1. 研究流量特征提取算法，并实现特征提取模块；2. 研究模式匹配算法，并实现入侵检测模块；3. 对模型进行性能测试和优化。

入侵检测与防御系统考核试卷

13. ABCD
14. ABCD
15. ABCD
16. ABC
17. ABC
18. ABC
19. ABCቤተ መጻሕፍቲ ባይዱE
20. ABCDE
三、填空题
1.基于网络的入侵检测系统（NIDS）基于主机的入侵检测系统（HIDS）
2.关键点
3.传感器控制中心分析引擎
4.异常检测
5.状态检测
6.阻断拒绝服务
7.红队测试
8.数据清洗数据归一化数据聚合
2. IDS主要用于检测，而IPS则可以在检测到攻击时采取措施。组织可能会根据预算、安全需求和网络环境选择部署IDS或IPS。例如，如果组织需要更高的安全级别和自动防御，可能会选择IPS。
3.评估方法包括：渗透测试、性能测试和准确性测试。渗透测试可以模拟真实攻击，但可能无法涵盖所有攻击类型；性能测试检查系统对大量流量的处理能力，但不一定反映实际环境；准确性测试使用已知攻击数据，但可能无法检测到未知攻击。
A.对系统活动的详细监控
B.检测对文件系统的直接攻击
C.不易受到网络流量过载的影响
D.能够监控整个网络
7.哪种类型的入侵检测系统更适合于检测内部人员的滥用权限？（）
A.基于网络的IDS
B.基于主机的IDS
C.混合型IDS
D.基于应用程序的IDS
8.以下哪种技术通常用于减少入侵检测系统产生的误报？（）
A.网络带宽
B.网络延迟
C.网络设备类型
D.网络分段
E.网络连接类型
15.以下哪些因素可能会影响入侵检测系统的准确性？（）
A.数据质量
B.检测算法的复杂性
C.系统配置错误
D.网络环境的变化
E.系统硬件的性能

一种分布式智能网络入侵检测系统的设计与实现

ＡｂｔａｔＩｅｐｎｅｔｈｒｗｉｇｎｍｂｒｏｅｗｏｋｓｃｒｔｈｅｔｈｓｐｐｒａａｚｓａｄｃｍｐｒｓｔｅｅｓｎｔｃｕｅｓｒｃ：ｎｒｓｏｓｏｔｅｇｏｎｕｅｆｔｒｅｕｉｔｒａｓｉａｅｎｌｅｎｏａｅｈｘｔｇｓｕｔｒｎｙ，ｔｙｉｉｒ
ｃｒｉｅｉｉｔｎｅｕｉ．ｅｔｎｆｘｂｌａｄｓｃｒａｌｉｙｙｔＫｅｒｓＩ；ｏｅｐｔｅｐｒｓｓｍｙｗｏｄ：ＤＳｈｎｙｏ；ｘｅｙｔｔｅ
１引言
随着计算机网络规模的逐步扩大和网络使用的目益增长，网络的安全性问题日益突出，相关问题越来越得到人们其
入侵检测技术因为具有对网络或系统上的可疑行为做出策略
反应，时切断入侵源，求最大程度地保护系统安全等特点及以获得了广泛的关注和研究，它被认为是继防火墙之后的第二
道安全防护【１１，２
网络技术
计算机与网络创新生活
一
种分布式智能网络入侵检测系统的设计与实现
李天翟学明
（华北电力大学计算机科学与技术学院
河北保定０１０）７０３
【要】摘针对日益增多的网络安全威胁，按照入侵检测系统的设计要求，分析和对比已有的分布式入侵检测系统结构，出提

电子商务技师考试题库(附答案)

电子商务师题库电子商务系统安全管理（4分，1单选、1填空、1多选）1-1 计算机网络系统的安全威胁不包括（）。

A、黑客攻击B、病毒攻击C、网络内部的安全威胁D、自然灾害1-2 在进行网上交易时，信用卡的帐号和用户名、证件号码等被他人知晓，这是破坏了信息的保机密性。

1-3 电子商务系统安全管理包含（）两个方面的内容。

A、电子商务合同安全管理B、电子商务支付安全管理C、计算机网络安全管理D、电子商务交易安全管理2-1 下列（）属于电子商务的安全要求。

机密性、完整性、不可抵赖性、认证性、有效性 {保密性、完整性、通信的不变动性、交易各方身份的认证、信息的有效性}A、信息的可显示性B、信息的可更改性C、身份的可更改性D、身份的可确认性2-2 信息的完整性是指信息不被纂改、延迟和遗漏。

2-3 从造成网络安全威胁的直接原因看，网络安全威胁的来源主要来自（）和网络内部的安全威胁。

A、黑客攻击B、系统安全漏洞C、计算机病毒D、拒绝服务攻击3-1 （）是最难防御的安全威胁。

A、计算机病毒B、网络内部的安全威胁C、拒绝服务攻击D、对数据库的安全威胁3-2 对WWW服务器的安全威胁主要来自系统安全漏洞、系统权限、目录与口令以及服务器端的嵌入程序。

3-3 网络安全管理的技术手段包括（）。

A、入侵检测技术B、使用安全协议C、虚拟专用网技术D、病毒防治技术4-1 在企业网络安全方面给企业造成最大经济损失的安全问题是（）。

A、黑客B、系统漏洞C、商业间谍D、自然灾害4-2 通信的不可抵赖、不可否认安全要求即是能建立有效的责任机制，防止实保证电子商务交易安全的进行可使用（）。

A、入侵检测技术B、基本加密方法C、安全认证手段D、安全交易协议5-1 （）不是网络安全威胁的承受对象。

（客户机、服务器、数据库、通讯设备和线路）A、客户机B、WWW服务器C、数据库D、资料库5-2 拒绝服务攻击（DoS）是一种破坏性的攻击。

5-3 电子商务交易的安全要求包括（）。

入侵检测技术[论文]

浅析入侵检测技术摘要入侵检测系统是一个能够对网络或计算机系统的活动进行实时监测的系统，它能够发现并报告网络或系统中存在的可疑迹象，为网络安全管理提供有价值的信息。

关键词入侵检测信号分析模型匹配分布式中图分类号：tp393 文献标识码：a随着计算机技术尤其是网络技术的发展，计算机系统已经从独立的主机发展到复杂的、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无与伦比的便利，但又面临着由于入侵而引发的安全问题。

传统的安全防御策略（如访问控制机制、防火墙技术等）均属于静态的安全防御技术，对网络环境下日新月异的攻击手段缺乏主动的反应。

由于静态的安全技术自身存在着不可克服的缺点，促发了人们在研究过程中新的探索，从而引出入侵检测这一安全领域的新课题的诞生。

入侵检测是动态安全技术的最核心技术之一，是防火墙的合理补充，是安全防御体系的一个重要组成部分。

1 入侵检测系统（ ids）执行的主要任务所谓ids就是一个能够对网络或计算机系统的活动进行实时监测的系统，它能够发现并报告网络或系统中存在的可疑迹象，为网络安全管理提供有价值的信息。

ids 执行的主要任务是：监视、分析用户及系统活动；对系统构造和弱点的审计；识别反映已知进攻的活动模式并向相关人士报警；异常行为模式的统计分析；评估重要系统和数据文件的完整性；操作系统的审计跟踪管理，并识别用户违反安全策略的行为。

2 入侵检测的步骤2.1 信息收集入侵检测的第一步是信息收集。

内容包括系统、网络、数据及用户活动的状态和行为。

入侵检测利用的信息一般来自以下4方面：系统和网络日志文件：目录和文件中的不期望的改变；程序执行中的不期望行为；物理形式的入侵信息。

这包括两个方面的内容：一是未授权的对网络硬件的连接；二是对物理资源的未授权访问。

2.2 信号分析对上述4 类收集到的有关系统、网络、数据及用户活动的状态和行为等信息，一般通过3 种技术手段进行分析：模式匹配、统计分析和完整分析。

分布式入侵检测系统模型构建

是，如果有ＢＦ的存在，Ｐ驱动器将会首先调用ＢＦ将数Ｐ。据包传递给每个监控程序的过滤器，由过滤器来决定一个数据包是否被接受以及数据包中的哪些内容应该被保存下来。对于每一个决定接受数据包的过滤器，ＰＢＦ将所需的数据拷贝到与之相连的缓存中，然后，设备驱动程序重新获得控制权。此时，如果该数据包的目标地址不是本机地址，则驱动程序从中断过程返回，否则，将
一
、
分布式ＩＳ的架构Ｄ
在网络环境下，入侵检测的信息涉及所有被监视的
计算机系统。为了全面地收集网络数据，入侵检测的结构也在向分布式转变。在判定一个网络行为是否为一个
图１ＢＦ结构图Ｐ
攻击时，传统的入侵检测往往只是通过获取的单个信息
源来进行分析处理，总是在正常和非正常间作出一个绝
层次的决策引擎。如果有就把信息提交给上一级引擎，
在分布式系统中，由于需要记录处理的信息量相当
的庞大，所以在数据的收集上必然要进行优化，否则ＩＳＤ不但不能发挥入侵检测的作用，还可能导致网络性能的急剧下降。本系统中的检测器包括了检测和响应两部分。中其最主要的是检测部分，用来检测网络上的数据包。为此，
息做出分析处理并对事件作出响应。
二、测器实现与优化检
的合理与否直接决定ＩＳＤ检测率的高低。检测器把事件信息传给决策引擎，如果误报率过高，则进人学习模块，并确定规则集合。学习模块主要是对信息做出一些处理，以是人工干预，可或者自动处理。常用的自动处理方式有专家系统、神经网络、遗传算法等等，其最终目的都是找到合理的规则集。然后检测模块通过规则集合对信息进行分析判断，并查看有无更高

基于移动Agent的入侵检测模型浅析

网络和远程教育已经成为高校发展的必由之路，高校将自己的教育资源至于网络之上，并取得了卓越的成绩。而．然高度发展的网络也带来丁，高风险，网络安全成为一个非常重要的问题。防范网络攻击最常用的方法就是防火墙。用防火墙技术．利经过仔细地配置能够在内外网之间提供安全的网络保护．低网络安全的风险仃防火墙并不降是万能的，为入侵者可以寻找防火墙背后可能敞开的后；次，因其防火墙不能阻止内部袭击。另外．防火墙对于病毒也是束手无策的。入侵检测作为一种积极主动的安全防护技术，具有监视分析片户和系统的ｊ行为、别攻击行为、识对异常行为进行跟踪识别、行统计、进审计，使用诱骗服务器记录黑客行为等功能，供了对内部攻击，部攻击和误提外操作的实时保护，刚络系统受到危害之前拦截入侵，在随着网络通信技术安全性的要求越来越高，为给远程教育等网络应月提供可靠服务，ｊ由于入侵检测系统能够从网络安全的立体纵深、多层次防御的角度出发提供安全服务，进一步受到人们的高度重视。必将２入侵检测系统综述．Ａｎｅｓｎ１８ｄｒｏ在９０年第一次建立了入侵检测的概念，９６年Ｄｎｌ８ｅｎｎ出了入侵检测的定义。入侵检测就是对系统数据的分析，现ｉｇ给发非授权的网络访问和攻击行为。后采取报警、断入侵路线等对抗然切措施。此目的设计的系统称为入侵检测系统。为目前，：榆测系统是多基于Ｄｎｉｇ的入侵检测模型，ｅｎｎ入侵检测系统技术可以采用概率统计方法、专家系统、神经刚络、式匹配、为分析等来实现入侵检测系模行统的检测机制，以分析事件的审汁记录、识别特定的模式、成检测报生告和最终的分析结果。入侵检测一般可分为异常入侵检测模式发现入侵检测：（）１异常发现技术：它的原理是，假设可以建立系统常行为的轨迹，有与正常轨迹不同的系统状态则视为可疑企图。异常阀值与特所征的选择足其成败的关键。其局限在于，并非所有的入侵都表现为异常，且系统的轨迹难ｆ计算和更新。而（）式发现入侵检测：现对已知的入侵方式定义，将这些方２模实并式写进系统中，将网络检测到的入侵方式与系统定义的方式相比较，如果两者相同，则认为发生了入侵。模式发现入侵检测关键是如何表达入侵的模式，以正确区分真正的入侵与正常行为。它的优点足误报少，不足是姐能发现已知的攻击。３基于移动Ａｅｔ的分布式入侵检测技术ｇｎ３１概述移动Ａｅｔ的概念是２世纪９．ｇｎＯＯ年代初｝Ｇｎｒｌｌｅｅａ— １Ｍａｉｇｃ公司在推出商业系统ＴｌＳｆｔｅｅｃｐ时提出的。ｉ简单的讲，移动Ａｅｔｇｎ是在特定环境下能自主连续运行的软件实体，能够从一个地方移动它到另一个地方，以灵活和智能的方式适应环境的变化，并具有学习功能。相对于传统的ＣＳ模式，／可移动代理技术为分布式入侵检测提供了 ‘ 更有效的、灵活的模式，且具有交互式异步处理、少网络种更并减流量等优点。基于移动Ａｅｔ分布式入侵检测技术足目前大型网ｇｎｓ的络安全问题的研究热点。基于移动的分布式入侵检测模型将大大减少通信的负载，并且能够监测到新的或未知的攻击。它使用ＭＬＩＭａｋＬｆｂｕｐｃｅＳ（ｒｅｙＳｓｅｔｄｔＩｔｄｒ来表示有可疑的入侵者留下的痕迹，ｎｒｅ）ｕ并且通过观察可能与入侵有关的事件。如果发现了ＭＬＩ那么将收集与ＭＬＩＳ，Ｓ有关的信息，分析这些信息，且决定是否发生了入侵。并３２基于移动Ａｅｔ．ｇｎ的入侵检测模型分析基于移动代理的入侵检测系统模如图１示。模型采用分布式层次化结构，合基于主所结

移动自组织网络中的入侵检测技术

以使侵害损失大大降低。作为网络安全的第２道防护线
的入侵检测技术正日益成为任何安全性要求较高的网
由于移动自组织ｆｄＨｃ￣络具有介质开放和拓扑Ａｏ）结构高度动态、采用分布式协作、缺乏集中监控机制和
明确的防护线以及节点功能有限等特征，网络非常脆
络必不可少的组成部分。本文着重论述移动Ａｏ网络ｄｃＨ中的入侵检测技术，提出一种基于域的移动Ａｏ网络ｄＨｃ入侵检测系统。
用系统的模式不同于正常用户的使用模式，通过监控系
能减少袭击的发生，不可能完全消除袭击。比如．采用加密和鉴权不能防备被俘节点发动的袭击，因为这些节点
通常拥有私钥；利用不同节点的冗余信息进行信息完整
性验证需要与其他节点之间存在充分的信赖关系．而这往往成为一些袭击的突破口。另外，网络安全问题研究的历史也表明无论在网络中采用多少入侵预防技术，总会存在一些可能为袭击者利用的缺陷。比如．利用“ 缓冲区溢出” 袭击在很多年前就有报道．但新近开发的一些
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移组络中动自织网的入检术侵测技
ＭｂｅｄｏｅｏｓｏｉｃｔｒｌＡＨＮｗｋ
姜海／ＪｉａｎｇＨａｉ
伺永明／ＨｅＹｏｎｇｍｉｎｇ程时昕／ＣｈｅｎｇＳｈｉｎｘｉ
弱，较之有线网络和蜂窝无线网络更容易遭受袭击。为了抵抗移动Ａｏ网络中的袭击，ｄＨｃ可以采用一些传统的
入侵预防技术，比如加密和鉴权．但是入侵预防技术只
入侵检测技术
入侵检测的研究源于Ａｄｒｎ的报告，ｅｎｇｎｅ０… ｓＤｎｉ［ｎ的论文则是现有大多数人侵检测原型的基础。Ｄｎｉｅｎｇｎ论文中所提出的模型基于这样一个假设：由于袭击者使

基于机器学习的网络入侵检测系统设计与实现

基于机器学习的网络入侵检测系统设计与实现一、引言在信息时代，网络安全问题日益凸显。

网络入侵是指攻击者未经授权的访问、破坏或获取目标网络的信息的活动。

为了保护网络的安全，网络入侵检测系统（Intrusion Detection System，简称IDS）被广泛使用。

本文将介绍一种基于机器学习的网络入侵检测系统的设计与实现。

二、网络入侵检测系统概述网络入侵检测系统主要用于在网络中实时监测和识别恶意行为并采取相应的防御措施。

传统的网络入侵检测系统通常基于规则集和特征库来检测入侵行为，但这种方法往往需要人工维护规则和特征，无法适应不断变化的入侵手段。

三、基于机器学习的网络入侵检测系统设计1. 数据收集与预处理网络入侵检测系统的第一步是收集网络流量数据。

合适的数据集非常重要，可以从真实网络环境中收集，也可以使用公开的数据集，如KDD Cup 1999数据集。

预处理包括数据清洗、特征提取和特征选择等步骤。

2. 特征工程特征工程是网络入侵检测系统中的关键环节。

通过分析网络流量数据，提取有代表性的特征用于训练模型。

常用的特征包括网络流量的源IP地址、目的IP地址、协议类型、包长度等。

3. 机器学习算法选择与训练选择合适的机器学习算法对提取的特征进行训练和分类。

常用的算法包括决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等。

通过对已标记的训练数据进行学习，建立分类模型。

4. 模型评估与优化对训练好的模型进行评估和优化，使用合适的评估指标如准确率、召回率、F1值等来衡量系统的性能。

可以通过调整特征选择、调整算法参数等方式来优化模型。

四、基于机器学习的网络入侵检测系统实现在实际实现过程中，可以使用编程语言如Python或者R来搭建网络入侵检测系统。

利用开源机器学习库如Scikit-learn或TensorFlow等，快速构建模型并进行训练和预测。

五、实验结果与分析通过真实的网络流量数据进行实验，评估系统的性能和准确度。

可以根据实验结果调整模型的参数，进一步提高系统的识别和防御能力。

入侵检测习题标准答案

入侵检测习题答案————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期：2第一章习题答案１.1 从物理安全和逻辑安全两个方面描述计算机安全的内容.答：计算机安全的内容包括物理安全和逻辑安全两方面。

物理安全指系统设备及相关设施受到物理保护，免于破坏、丢失等。

逻辑安全指计算机中信息和数据的安全，它存在于信息系统中从信息的产生、信息的传输、信息的存贮直至信息的应用这一全部过程，主要包括软件的安全、数据的安全和运行的安全。

软件的安全是保护各种软件及其文档不被任意篡改、失效和非法复制，数据安全是保护所存贮的数据资源不被非法使用和修改，运行安全是保护信息系统能连续正确地运行。

1.2 安全的计算机系统的特征有几个，它们分别是什么？答：安全的计算机信息系统是指可以信赖的按照期望的方式运行的系统，它必须能够保护整个系统使其免受任何形式的入侵。

它一般应该具有以下几个特征：●机密性（confidentiality）：机密性是指数据不会泄漏给非授权的用户、实体，也不会被非授权用户使用，只有合法的授权用户才能对机密的或受限的数据进行存取。

●完整性（Integrity）：完整性是指数据未经授权不能被改变。

也就是说，完整性要求保持系统中数据的正确性和一致性。

不管在什么情况下，都要保护数据不受破坏或者被篡改。

●可用性（Availability）：计算机资源和系统中的数据信息在系统合法用户需要使用时，必须是可用的。

即对授权用户，系统应尽量避免系统资源被耗尽或服务被拒绝的情况出现。

●可控性（Controliability）：可控性是指可以控制授权范围内的信息流向及行为方式，对信息的访问、传播以及具体内容具有控制能力。

同时它还要求系统审计针对信息的访问，当计算机中的泄密现象被检测出后，计算机的安全系统必须能够保存足够的信息以追踪和识别入侵攻击者，入侵者对此不能够抵赖。

基于Transformer的网络入侵检测系统

基于Transformer的网络入侵检测系统正文：随着互联网的发展和普及，网络安全问题日益突出，各种网络入侵事件层出不穷，给个人、企业甚至国家的信息安全带来严重威胁。

为了及时发现和防范网络入侵行为，网络入侵检测系统应运而生。

基于Transformer的网络入侵检测系统是一种新型的网络安全技术，具有较高的检测准确率和效率，能够有效应对不断变化的网络攻击手段。

一、Transformer模型简介Transformer是一种基于自注意力机制的模型，由Google公司于2017年提出，主要用于自然语言处理任务。

与传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）相比，Transformer模型在处理长距离依赖性和并行计算方面具有明显优势，被广泛应用于机器翻译、文本生成等领域。

二、基于Transformer的网络入侵检测系统框架基于Transformer的网络入侵检测系统主要包括以下几个关键组件：输入编码器、自注意力模块、输出层等。

输入编码器用于将原始网络流量数据表示为向量形式，自注意力模块可以学习数据之间的依赖关系，输出层则通过softmax函数将网络流量数据进行分类，实现对入侵行为的检测。

三、系统工作流程1. 数据预处理：首先对原始网络流量数据进行预处理，包括数据清洗、特征提取等操作，将数据转换为Transformer模型可以接受的输入形式。

2. 输入编码器：将预处理后的网络流量数据通过编码器转换为向量表示，以便后续处理。

3. 自注意力模块：利用Transformer的自注意力机制学习数据之间的依赖关系，捕捉数据特征之间的复杂关联。

4. 输出层：通过softmax函数将经过自注意力模块处理后的数据进行分类，判断网络流量数据是否属于正常流量还是异常流量，从而实现网络入侵检测。

四、系统优势1. 高效性：Transformer模型具有较高的并行计算能力，可以快速处理大规模网络流量数据，提高检测效率。

2. 精准性：基于自注意力机制的Transformer模型能够准确捕捉网络流量数据之间的关联特征，对于复杂的网络入侵行为具有较高的识别准确率。

智能入侵检测专家系统模型设计

部网络。
收稿日期：０７０一１２０ — ５ｌ孙广胜江苏广播电视大学江都学院助教（都２５０）。江２２０
ａｄＩｔｔｏｋｇＰｔｏ．ｎｎｍｅｗｒｉｒｏｌ北京：ｅｎｏｃｓ机械工业出版社，０２
０ — ５２０．
实现了要求的功能。
４结束语
利用华为路由器基于时间段和协议的配置命令，实现内部网络用户对各类网络的访问控制，可以有效地保护内
络攻击的规则，则给其一个较低的初始值，随着系统不断运
行对这个值进行动态地调整。图１各分系统分布图各分系统即具有独立的本子网络入侵检测能力，同时他们之间又协同工作，当某一子系统通过某一规则的匹配发现攻击行为时，将此规则通报给其他分系统，分系统就各根据收到的这个信息，来调整自己规则库中某一规则的置第二个步骤是系统根据历史审计数据进行数据挖掘，
维普资讯
２８０年２月０
电脑学习计
孙广胜
摘要：通过分析现有的入侵检测技术．出了一个智能入侵检测专家系统的模型。提
于描述可疑行为的可疑行为规则集。为了提高检测的准确性，给每条规则增加了一个叫做可信度的属性，来描述该用条规则被匹配时的网络攻击的一个概率。显然，这个值应该是一个可变的值，初始时，只根据专家的经验给它一个初始的值，于描述那些已知的、征明显的网络攻击的规则，对特可以给它一个较高的初始值，而那些描述特征不明显的网

入侵检测原理

入侵检测概念入侵检测模型 IDS在网络中的位置
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IDS在网络中的位置
当实际使用检测系统时，首先面临的问题就是决定应该在系统的什么位置安装检测和分析入侵行为用的感应器Sensor或检测引擎 Engine。对于基于主机的IDS，一般来说直接将检测代理安装在受监控的主机系统上。对于基于网络的IDS，情况稍微复杂，如图所示，下面以一常见的网络拓扑结构来分析IDS检测引擎应该位于网络中的哪些位置。
网络信息安全技术
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入侵检测原理
入侵检测概念入侵检测模型 IDS在网络中的位置
入侵检测概念
入侵检测对安全保护采取的是一种积极、主
动的防御策略，而传统的安全技术都是一些消极、
被动的保护措施。
对潜在的、有预谋的、
1）入侵检测概念 2）入侵检测分为两种方法
未操可使监经作靠用视授信、的。被地在算中权息不企动发线机的的致稳图、现地网攻访使定的非和发络击问系或检在实现系者信统无测线时计统。息不法和、、
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网络信息安全技术
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通用的入侵检测系统模型
入侵检测模型
根据入侵检测模型，入侵检测系统的原理可分
为如下两种。
该原理指的是根据非
1）异常检测原理
正常行为（系统或用户）和使用计算机资
源非正常情况检测出
入侵行为。如图7.2所
示
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异常检测原理模型
入侵检测模型
基于异常检测原理的入侵检测方法和技术有如下几种方法。
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误用检测原理模型
入侵检测模型
基于误用检测原理的入侵检测方法和技术主要有如下几种。 1）基于条件的概率误用检测方法。 2）基于专家系统的误用检测方法。 3）基于状态迁移分析的误用检测方法。 4）基于键盘监控的误用检测方法。 5）基于模型的误用检测方法。

入侵检测系统在开放式网络中的设计与实现

入侵检测系统在开放式网络中的设计与实现郭宏刚【摘要】在说明入侵检测技术原理的基础上,在基于开放式网络的入侵检测系统方面作了一些尝试,综合利用分布式入侵检测技术,开发出一套适用于开放式网络的基于web的入侵检测系统,给出了系统总体结构、主要模块的设计实现.该系统能以直观友好的图形化方式显示入侵检测事件并做出响应.【期刊名称】《河北公安警察职业学院学报》【年(卷),期】2010(010)002【总页数】3页(P53-55)【关键词】入侵检测;分布式;网络安全;开放式【作者】郭宏刚【作者单位】河北师范大学,河北,石家庄,050016【正文语种】中文【中图分类】D035在我国，随着各个开放式网络的建设和普及，给人们的工作、生活、学习等多方面带来了很大促进的同时，开放式网络暴露出来的安全问题日益突出。

由于网络的开放、高带宽、多主机、安全管理弱等特点，开放式网络成为黑客们青睐的地方。

所以在网络内部建立网络安全系统是非常必要的。

目前在开放式网络中普遍采用硬件防火墙的网络安全系统，但是由于防火墙保护的是网络边界安全，对在网络内部所发生的攻击行为无能为力。

人侵检测系统（Intrusion Detect System，IDS）是一种基于主动策略的网络安全系统，作为对被动防御型的防火墙的必要补充，可以在不影响网络性能的情况下，对外部入侵行为和内部用户非授权行为进行检测，能有效地提高网络的安全级别。

（一）什么是入侵检测系统入侵检测是指通过对行为、安全日志、审计数据或其他网络上可以获得的信息进行操作，检测到对系统的闯入或闯入的企图，其作用包括威慑、检测、响应、损失情况评估、攻击预测和起诉支持。

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。

进行入侵检测的软件与硬件的组合便是入侵检测系统。

（二）入侵检测系统的基本结构下面给出了一个入侵检测系统基本结构，如图1。