计算机网络入侵检测技术研究进展
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。
入侵检测技术发展现状
入侵检测技术发展现状入侵检测技术是指通过对计算机网络或系统进行实时监测和分析，及时发现并阻止恶意攻击的技术手段。
随着互联网的迅猛发展，网络安全问题日益突出，入侵检测技术也得到了广泛的关注和应用。
目前，入侵检测技术的发展主要体现在以下几个方面。
首先，传统的基于规则和特征的入侵检测技术逐渐被机器学习和深度学习等智能化技术所取代。
传统的检测方法主要是基于规则和特征的匹配，但是这种方法对于未知的攻击行为无法进行有效检测。
而机器学习和深度学习技术可以通过学习大量数据样本，自动识别出攻击行为的模式，从而提高检测的效率和准确性。
其次，入侵检测技术在云计算和大数据环境下得到了广泛应用。
随着云计算和大数据的快速发展，传统的入侵检测技术面临着新的挑战。
云计算环境下，网络结构庞大复杂，攻击面更广，需要更高效的入侵检测技术。
因此，云计算环境下的入侵检测技术主要关注如何将传统的入侵检测技术与云计算环境相结合，充分利用云计算的资源和技术，提高入侵检测的性能。
再次，入侵检测技术也在物联网和工业控制系统等特定领域得到了广泛应用。
随着物联网和工业控制系统的快速发展，传统的入侵检测技术已经无法满足对复杂网络环境的安全需求。
因此，研究人员开展了一系列的研究工作，提出了适用于物联网和工业控制系统的入侵检测技术。
这些技术主要关注如何对物联网和工业控制系统的特殊特点进行建模和分析，提高入侵检测的准确性和效率。
最后，入侵检测技术还面临着人工智能的挑战。
随着人工智能技术的快速发展，入侵者也开始利用人工智能技术来实施攻击行为。
这使得传统的入侵检测技术面临新的挑战。
因此，研究人员开始研究如何将人工智能技术应用于入侵检测中，通过分析攻击者的行为和对抗策略，提高入侵检测的能力。
综上所述，入侵检测技术在不断发展和创新中。
随着互联网的快速发展和网络威胁的不断增加，入侵检测技术将继续面临新的挑战。
我们需要不断推动技术创新，加强技术研发与应用，提高网络安全的水平，保护用户的隐私和数据安全。
计算机网络安全性及入侵技术研究
统无法 承受而崩溃 ，这种攻击是 危险性较 大 ；第 四就是检 测
逃避 ，攻击者往往会 采用插入 以及破坏 主机 Ｌ记 等手段来 隐 ｔ 藏身份 以逃避检测 。
电脑编程技巧 与维护
计算机 网络安全性及入侵技术研究
蔡 勇
（ 广东边防总队珠海市公安边防支队通信技术科 ，广东 珠海 ５ ９ ０） １０ ０
摘
要 ： 计算机 网络安全 问题越来越 凸显出重要性 ，从 计算机 网络安全 、入侵检 测技术 以及 网络安全维护 等几 个方
面 对此 进 行 探 讨 。
己 的利 益 不 受 侵犯 。
（）是来 自网络信息管 理方面 的威胁 因素 ，这 也是会威 ３
胁到 网络安 全的一个重要 的方面 。具 体来看要 包括 了 以下几 个部分： 首先是 管理人员 因素 ，因为一 些工作人员 在计算机专
１ 安全 简析
１１ 安 全 构 成 ．
业知识或 者是安全观念 不强 、缺乏 责任心 或者是 因为工作 态 度不积极 等导致 的安 全威胁 因素 ；第 二就是来 自规 章制度 的 因素 ，主要包括 了没 有制定 出健全完 善的 网络信息 制度 ，没 有一个可 以对网络安全 进行修订 的机 构或者是 没有 对此进行
２ 入 侵检 测技 术
网络入侵方 式主要有 以下 ４种 ：首先是手机 和获取信息 ， 攻击者 在攻击前会采 用大量 的试探 性方式 比如扫 描账户 以及
以熟练地应对计算 机的非安全 问题 。
计算 机 网络安全 状 态主要 是 由以下 几个 因素 来构 成 的 ： 首先 是 网络终 端设 备 的硬 件应该是 没有 问题 的 ，计算机 能够
漏洞等来 收集和获取 各个主机系统 内有用 的信 息来 为下一 步
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。
计算机网络安全的入侵检测技术研究
各种 试 验基 地 ， 办 公室 ， 家 庭 中 的应用 取 得 巨大进 步 。 操 作方 法 。误用 检 测技 术 的优 点在 于 ， 可 以从 入 侵特
包 括测 试任 务 ， 网上 办公 ， 家庭 娱 乐 ， 直 到我 们 生活 中
点 的模 式库 中搜 集 类似 的特 点 ， 这 样 在检 测 中 既可 以
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Ｕ ＪＩ Ａ Ｎ Ｃ Ｏ Ｍ ｐ ＵＴ Ｒ
计 算 机 网络 安 全 的入 侵 检 测 技 术 研 究
刘 珊 珊 ，李 根 ，彭 浩 ，姚 玉 未
（ 肇 庆 工商职 业技 术 学院 广 东 肇 庆 ５ ２ ６ ０ ２ ０ ）
【 摘 要】 ： 本文主要针对计算机 网络安全方面的入侵检测技 术进行研 究， 内容 包括基于误 用检测
一
的数 值 ， 怎样 可 以看 出系 统被 攻击 过 。在 １ ９ ９ ６年 ， 这 项 理论被 人 们所 研 究 ， 并且 建立 了一 个基 本 的轮 廓 模 型 。模 型建 立 的思想 就 是 ： 建 立系 统 的审计 跟 踪数 据
、
检 测技 术
基 于异 常情 况 的入侵 检测 。另一种 是基 于标 志 的入侵 件 校验 ， 将 与 正常 定 义进 行 比较 。这 种 检测 方 法 的核
检测， 也可 以理解成 为基 于 知识 的检测 ， 误用 检测 。 然 心是 如何 界定 所谓 的“ 正常 ” 的情 况 。 而， 两种 检测 方 法 ， 得 出的 结论 有很 大 的不 同， 基 于标 志入 侵检 测 的 核心 是一 个 已知攻 击 的标 志 ， 有 一个 详 ２ 、 基 于异 常 的检测 技术
一
般误 用入 侵 检测 的技 术主 要有 两 种 ，一 是 ， 专
基于人工智能的网络入侵检测方法研究
基于人工智能的网络入侵检测方法研究随着网络技术的发展和应用的广泛，网络安全问题愈演愈烈。
网络入侵攻击威胁着网上用户的安全与隐私，如何有效地检测和防范网络入侵威胁成为了当前迫切需要解决的问题之一。
人工智能技术因其在处理复杂问题方面具有的优势而逐渐成为网络入侵检测领域中的重要手段。
本文对基于人工智能的网络入侵检测技术进行了研究和探讨，并提出了相应的应对方案。
一、人工智能在网络入侵检测领域的应用人工智能技术在网络入侵检测领域中的应用主要体现在以下三个方面：1. 基于机器学习的网络入侵检测方法。
机器学习是一种能够让计算机不断地学习和适应的技术，通过对样本数据进行学习和模型构建，使得计算机能够在没有人类干预的情况下自动识别和处理数据。
在网络入侵检测领域，基于机器学习的方法通过建立模型来学习网络入侵行为的规律，并将新的数据与模型进行比对来判断其是否存在入侵行为。
相较于传统的基于规则的检测方法，机器学习技术能够更加全面地考虑网络入侵的各个方面，提高检测精度和准确性。
2. 基于神经网络的网络入侵检测方法。
神经网络是一种类似于人类大脑神经细胞相互连接的计算模型，能够学习和处理复杂的非线性关系。
在网络入侵检测领域，基于神经网络的方法通过构建网络模型来学习和识别网络流量特征，从而实现网络入侵检测。
相较于基于机器学习的方法，基于神经网络的方法能够更加准确地识别数据流量中的复杂关系，从而提高检测精度和准确性。
3. 基于深度学习的网络入侵检测方法。
深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，在处理复杂问题方面具有明显的优势。
在网络入侵检测领域，基于深度学习的方法通过多层次的神经网络架构来学习和识别网络入侵行为。
相较于传统的基于规则和特征提取的方法，深度学习技术能够更加高效地识别复杂的网络入侵行为和攻击类型。
二、基于人工智能的网络入侵检测技术的发展现状当前，基于人工智能的网络入侵检测技术已经逐渐成为网络安全领域的重要研究方向。
计算机网络专业中基于深度学习的网络入侵检测系统研究
计算机网络专业中基于深度学习的网络入侵检测系统研究网络入侵是一种对计算机系统进行非法访问、损害和破坏的行为。
为了保护网络系统的安全，网络入侵检测系统（Intrusion Detection System, IDS）被广泛应用于计算机网络中。
而其中基于深度学习的网络入侵检测系统正逐渐成为研究的焦点，它具有高准确率、良好的泛化能力和抗攻击性等优势。
本文将从深度学习的基本原理、网络入侵检测的需求、深度学习在网络入侵检测上的应用等方面展开研究。
首先，深度学习是一种机器学习方法，其灵感来源于人脑神经网络的结构和学习机制。
深度学习通过构建多层次的神经网络，实现了从大量数据中自主学习特征表示的能力。
相比于传统机器学习方法，深度学习可以更好地处理复杂的非线性关系，从而提高模型的性能和泛化能力。
在计算机网络领域，网络入侵检测是确保网络安全的关键任务之一。
传统的入侵检测系统主要基于规则或特征的匹配来识别潜在的攻击行为。
然而，随着网络攻击手段的不断演化和变化，传统的入侵检测系统往往无法应对新型的攻击。
而基于深度学习的网络入侵检测系统则可以通过学习网络流量中的高层次表示来捕捉和识别攻击行为。
深度学习在网络入侵检测中的应用主要有以下几个方面：1. 特征提取和表示学习：传统的入侵检测系统通常使用人工设计的特征来描述网络流量。
而深度学习可以通过自动学习网络数据的特征表示，减轻了手动设计特征的负担。
例如，可以使用卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）对网络流量进行卷积操作，提取局部空间特征。
另外，循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）和长短时记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）等网络结构也可以用于学习时间序列数据的特征表示。
2. 异常检测和分类：深度学习可以通过学习正常网络行为的模型，进而检测出异常行为。
例如，可以使用自编码器（Autoencoder）对正常网络流量进行编码和解码，当输入的网络流量与重构的流量存在差异时，即可认定为异常行为。
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。
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）。
大数据分析技术在网络入侵检测中的应用研究
大数据分析技术在网络入侵检测中的应用研究随着互联网的迅速发展和智能设备的广泛应用，网络入侵事件越来越频繁和复杂，给个人、企业和国家的网络安全带来了严重的威胁。
为了有效防御和应对网络入侵，大数据分析技术被广泛运用于网络入侵检测领域。
本文将探讨大数据分析技术在网络入侵检测中的重要应用，并分析其优势和挑战。
1. 大数据分析技术在网络入侵检测中的意义网络入侵是指未经授权或欺骗手段侵犯计算机设备、网络系统的行为。
传统的入侵检测系统往往基于特征匹配和规则引擎，但无法应对日益增加的新型入侵。
而大数据分析技术通过收集和分析海量的网络数据流量、日志信息和用户行为，能够从多个维度全面了解网络流量，精确识别可疑的入侵行为，提高入侵检测的准确性和效率。
2. 大数据分析技术在网络入侵检测中的关键技术（1）数据收集和存储：大数据分析需要收集和存储大量的网络数据，包括网络流量、日志信息、用户行为等。
传统的数据存储方法难以应对海量数据的存储和管理，因此需要采用分布式存储和云计算等技术来满足数据的高效处理和存储需求。
（2）数据预处理：大数据分析的第一步就是对原始数据进行预处理，包括数据清洗、去噪和特征提取等，以提高后续分析的效果。
对于网络入侵检测来说，需要识别和过滤掉正常网络流量，并提取出与入侵行为相关的特征信息。
（3）数据挖掘和机器学习：大数据分析技术利用数据挖掘和机器学习算法来分析网络数据，发现入侵行为的模式和规律。
通过构建入侵检测模型和训练分类器，可以实现自动化的入侵检测和事件响应。
常用的算法包括支持向量机(SVM)、决策树、随机森林等。
（4）实时监测和响应：网络入侵检测需要及时发现和响应入侵行为，因此大数据分析技术需要具备实时监测和响应能力。
实时监测利用流量分析和流量特征提取等方法，可以实时分析网络流量并发现异常行为；而实时响应则需要快速调整防御策略或封锁威胁源，以减少损失并保护网络安全。
3. 大数据分析技术在网络入侵检测中的优势（1）全面性和准确性：大数据分析技术可以从各个维度全面分析网络流量，通过比对异常行为与正常行为的差异，提高入侵检测的准确性。
计算机网络安全防护技术的研究进展
计算机网络安全防护技术的研究进展在当今数字化的时代，计算机网络已经成为人们生活和工作中不可或缺的一部分。
然而，随着网络的普及和应用范围的不断扩大，网络安全问题也日益凸显。
网络攻击、数据泄露、恶意软件等威胁给个人、企业和国家带来了巨大的损失和风险。
因此，计算机网络安全防护技术的研究和发展显得尤为重要。
网络安全威胁的形式多种多样，包括病毒、木马、蠕虫、间谍软件、网络钓鱼、拒绝服务攻击等。
这些威胁不仅会破坏计算机系统和网络的正常运行，还可能窃取用户的个人信息、商业机密等重要数据。
为了应对这些威胁，研究人员不断探索和创新网络安全防护技术。
防火墙技术是网络安全防护的基础之一。
防火墙可以看作是网络的“门卫”，它能够根据预设的规则对网络流量进行过滤和控制，阻止未经授权的访问和恶意流量进入内部网络。
传统的防火墙主要基于包过滤和状态检测技术，但随着网络攻击手段的不断升级，下一代防火墙引入了更先进的技术，如应用识别、用户身份认证、深度包检测等，能够提供更精细和全面的防护。
入侵检测系统（IDS）和入侵防御系统（IPS）也是重要的网络安全防护手段。
IDS 通过对网络流量的实时监测和分析，发现潜在的入侵行为，并及时发出警报。
IPS 则不仅能够检测入侵，还能够主动采取措施阻止入侵行为的发生。
近年来，基于机器学习和人工智能的入侵检测和防御技术取得了显著进展。
这些技术能够自动学习和识别正常的网络行为模式，从而更准确地检测出异常和恶意行为。
加密技术是保护数据安全的重要手段。
通过对数据进行加密，可以将其转换为密文，只有拥有正确密钥的授权用户才能解密并读取数据。
对称加密算法（如 AES）和非对称加密算法（如 RSA）在数据加密中广泛应用。
此外，随着量子计算技术的发展，抗量子加密算法的研究也成为了热点，以应对未来可能出现的量子计算对传统加密算法的威胁。
在移动互联网时代，移动设备的安全防护也成为了关注的焦点。
移动设备面临着恶意软件、漏洞利用、数据泄露等风险。
网络攻击与防御的最新研究进展
网络攻击与防御的最新研究进展随着信息技术的快速发展和普及，网络安全问题已成为全球性风险，网络攻击也日益频繁和复杂。
然而，网络攻击者的手段也有了新的发展，包括网络蠕虫、病毒、木马、分布式拒绝服务攻击（DDoS）等。
为应对这些攻击，网络安全防御技术正在不断升级和完善。
本文将介绍网络攻击和防御的最新研究进展，以及相关技术的未来发展。
一、网络攻击的新发展网络攻击是指攻击者使用各种高科技手段，通过网络系统的弱点和漏洞，入侵他人计算机系统或网络设备，窃取、破坏或篡改他人数据信息的一种行为。
网络攻击者的目的可以是商业利益，也可以是政治、军事等动机。
网络攻击的形式和手段已经发生了很大的变化，攻击者采取了更高级的技术和手段，从而使安全防护更加困难。
以下是一些网络攻击的新形式：1. 零日攻击：零日攻击指攻击者利用目标系统的未知漏洞或弱点进行攻击，因为这些漏洞还没有被揭示或修补，所以攻击者能够获得预期的结果。
这种攻击是最危险的一种攻击方式，也是最难以防范的。
2. 知识图谋攻击：知识图谋攻击利用人工智能技术和机器学习算法，以欺骗人的方式攻击系统，为攻击者提供了更多的机会。
3. 无文件攻击：无文件攻击不需要在受攻击的计算机上留下任何痕迹，这使得攻击者更难以被检测和捉拿。
4. 钓鱼攻击：钓鱼攻击是一种利用社交工程手段，通过电子邮件、短信或即时消息等方式，欺骗用户点击恶意链接，或输入个人信息（如用户名、密码等）的攻击方式，露出用户的账号和密码，骗取个人信息。
5. DDoS攻击：DDoS攻击是通过“同步洪水攻击方法”，即在同一时间内利用大量假 IP 封包向网站或服务器发送高频请求，导致其服务器或网站全部瘫痪，影响使用者的技术攻击策略。
攻击者通常会使用一些网站或设备上的数据包放大器。
二、网络安全的防御技术为了应对这些网络攻击，网络安全防御技术应运而生。
网络安全防御技术分为以下几个方面：1. 防火墙：防火墙是安装在网络中的一种软件或硬件设备，主要用于监控、过滤和控制数据包流量。
网络入侵检测系统技术
网络入侵检测系统的研究和发展摘要：自从计算机问世以来，安全问题就一直存在着，使用者也一直未给予足够的重视，结果连接到Internet上的计算机暴露在愈来愈频繁的攻击中，该课题先从入侵检测系统的发展概述和演化，然后再进一步对IDS进行研究，沿着技术的发展方向还有在现实应用中遇到的问题惊醒讨论。
关键词：计算机安全；入侵检测；入侵检测系统；入侵检测系统的历史前言伴随着计算机网络技术和互联网的飞速发展，网络攻击和入侵事件与日俱增，特别是近两年，政府部门、军事机构、金融机构、企业的计算机网络频遭黑客袭击。
攻击者可以从容地对那些没有安全保护的网络进行攻击和入侵，如进行拒绝服务攻击、从事非授权的访问、肆意窃取和篡改重要的数据信息、安装后门监听程序以便随时获得内部信息、传播计算机病毒、摧毁主机等等。
攻击和入侵事件给这些机构和企业带来了巨大的经济损失和形象的损害，甚至直接威胁到国家的安全。
传统上，信息安全研究包括针对特定的系统设计一定的安全策略，建立支持该策略的形式化安全模型，使用身份认证、访问控制、信息加密和数字签名等技术实现安全模型并使之成为针对各种入侵活动的防御屏障。
然而近年来随着系统入侵行为程度和规模的加大，安全模型理论自身的局限以及实现中存在的漏洞逐渐暴露出来，这是信息系统复杂化后的必然结果。
增强系统安全的一种行之有效的方法是采用一个比较容易实现的安全技术，同时使用辅助的安全系统，对可能存在的安全漏洞进行检查，入侵检测就是这样的技术。
IDS被认为是防火墙之后的第而道安全闸门，它能在不影响网络性能的情况下对网络进行监听，从而提供对内部攻击、外部攻击和误操作的实时保护。
1.入侵检测及IDS概述传统上，信息安全研究包括针对特定的系统设计一定的安全策略，建立支持该策略的形式化安全模型，使用身份认证、访问控制、信息加密和数字签名等技术实现安全模型并使之成为针对各种入侵活动的防御屏障。
然而近年来随着系统入侵行为程度和规模的加大，安全模型理论自身的局限以及实现中存在的漏洞逐渐暴露出来，这是信息系统复杂化后的必然结果。
入侵检测实验报告(两篇)2024
引言概述:入侵检测是计算机安全领域的重要研究方向之一，目的是通过监控和分析网络流量以及系统日志等数据，从中识别出异常行为和潜在的安全威胁。
本文旨在介绍一个入侵检测实验的进展和结果，此为入侵检测实验报告的第二部分。
正文内容:一、实验背景1.实验目的详细阐述实验的目的，以及为什么需要进行入侵检测实验。
2.实验环境介绍实验所用的计算机网络环境，包括操作系统、网络拓扑等。
3.实验流程概述实验的整体流程，包括数据收集、数据预处理、特征提取等步骤。
4.实验数据集介绍实验中所使用的数据集，包括数据集来源、数据集规模等。
5.实验评估指标详细阐述如何评估入侵检测算法的性能，包括准确率、召回率、F1值等指标。
二、实验方法1.数据收集详细介绍如何收集入侵检测所需的数据，包括网络流量数据和系统日志数据。
2.数据预处理阐述如何对收集到的数据进行预处理，包括数据清洗、数据标准化等步骤。
3.特征提取介绍如何从预处理后的数据中提取有用的特征，以用于后续的入侵检测分析。
4.算法选择阐述实验中选择的入侵检测算法，包括传统机器学习算法和深度学习算法。
5.模型训练与测试详细描述实验中如何将预处理后的数据用于训练和测试入侵检测模型，包括数据划分和交叉验证等。
三、实验结果1.算法性能比较详细阐述不同算法在入侵检测任务上的性能比较，包括准确率、召回率等指标的对比分析。
2.异常检测介绍实验中检测到的具体异常行为，包括网络攻击、系统漏洞等。
3.误报率分析分析实验中算法的误报率，即将正常行为错误地标记为异常行为的情况。
4.可视化展示通过可视化的方式展示实验结果，包括异常行为的时间分布、网络流量的变化趋势等。
5.实验改进与优化针对实验中出现的问题和不足，给出实验改进与优化的建议，并展望未来的研究方向。
总结:通过本次入侵检测实验，我们探索了入侵检测的实践方法和技术，通过数据收集、预处理和特征提取等步骤，以及选择合适的算法进行训练和测试，成功地识别出网络中的异常行为和潜在的安全威胁。
入侵检测技术的研究与分析
１ ） 基于主机 ： 获取数据的依据是系统运 行所 在的主机 ，保护的 目标也是系统运行 的主机。２基于网络 ： ） 获取数据的来源是网 络传输 的数据 包，保护 的 目标是 网络的运 行 。３混合型 ： ） 既基于主机又基于网络 ，这 种入侵检测技 术一般是分 布式的 。 ３２数 据分 析 方法 ． 根据数据分析方法不同 ，可以将入侵 检 测 技 术 分 为 两 类 。 １ ）异 常 检 测 型 （ ｎ ｍａ ｅｅｔ ｎ ｄ１： Ａ ｏ ｌＤ ｔｃ ｏ Ｍｏｅ）统计正常操作应 ｙ ｉ 该具有的特征 ，在得 出正常操作的模型之 后 ，对后续 的操作进行监视 ，一旦发现偏 离正 常统计 学上 的操 作模 式 ，即进行 警
或修改路 由过滤列表。这样使得 Ｉ ＤＳ在发 现初始的攻击后能够 阻止进一步的攻击 。
３入侵检测系统的分类
根据着眼点的不同 ，入侵检测技术可
以进 行 如 下 分 类 ： ３ １数据 源 ． 根 据 数 据 源 的 不 同 ，可 以将 入 侵 检 测
系龠镪现令热 １ ３的段络安 全蔽 朱—＿人 谩 溅 蔽 朱， 奉支 丸诗还九憧捡漱的概念 ｌ 棱塑西 务炎，簧对 Ｌ ÷
报 。 这 种 系统 需 要 具 备 一 定 的 人 工 智 能 ， 由于人工智能发展缓慢 ，基于异常检测模 型建立的入侵检测 系统受到 了影响。２误 ） 用检 测模 型 （ ｓｓＤ ｔ ｔ Ｔ ｏ ｅ ： 技 Ｍｉ ｅ ｅｅ ｉ ￣Ｉｄ１ 这种 ｕ ｃｏ ）
入侵 辁谳霉 ｌ Ｓ 夸 舟 瓶 妖 机 院机 警
对 系 统 资 源 要 求 比较 高 。
Ｉ 间共享 这类攻 击信 息是十分 重要 Ｓ之 Ｄ 的 。为 此 ， Ｃ ｎ等提 出 一 种 通 用 的 入 侵 ｈｅ 检测框架模型 ，简称 Ｃ ＤＦｌ ０ 。该模型 Ｉ ｌ１ 认 为 入 侵 检 测 系 统 由 事 件 产 生 器 （Ｅ ｅ ｎ ｔ Ｂ ）、事 件 分 析 器 ｖ ｏ Ｘ （ Ｙｚｅｒｓ ｓ Ａ ｎａｌ Ｂ ｏｘ ｅ ）、 响 应 单 元 （ ｅ ｅａ ｅ） ＣＯ ｎｔ ｍ ｕｒ 和事 件数 据库 Ｕ ｒ ｓ （ｔｒｇ Ｂ ｘ ｓ组成。Ｅ ｂ ｘ ｓ 目的是为 Ｓ ｏａ ｅ ｏ ｅ） ～ ｏ ｅ的 了向系统的其它部 件提 供事件信息。一个 “ 事件” 可能是复 杂的 ，也 可能是一 个具 体 的底 层 网络 协 议 。 Ｅ ｂ ｘ ｓ 一个 完 整 ． － ｏ ｅ是 Ｉ Ｓ的传感组 织或者称为传感器（ｅ ｓ ｒ， Ｄ ｓｎ ｏ ） 没有 Ｅ ｂ ｘ ｓ － ｏ ｅ 的输入 ，一个人侵检测 系统 就不能获得 对安全事 件得 出结论 的信息 。 Ａ— ｏ ｅ 分析来 自事件发生 器的输人数据 ｂ ｘｓ 中在 如何 创建一种新的 方法上 ，分析事件 流 ，抽 取 相 关 信息 ， 目前 已 经研 究 有 很 多 不 同的 方 法 。Ｅ ｂ ｘ ｓ Ａ－ ｘ 会 产生 －ｏｅ和 ｏ ｓ ｂ ｅ 大量的数据， 在需要使用时 ， 系统操作员必 须 能 够 获 得这 些信 息 。 一 个 Ｉ Ｓ的 Ｓ ｂ ｘ Ｄ － ｏ
入侵检测技术的发展与趋势
揖参考文献铱 咱员暂郑敬华.NIDS 模型中检测引擎模块的设计与实现[J].信息通信,2011渊园缘冤. 咱圆暂李志东.基于融合决策的网络安全态势感知技术研究[D].哈尔滨工程大学,
2012. 咱猿暂左澄真,方敏.进化模糊分类识别在 IDS 中的应用[J].计算机工程,2005渊23冤. 咱源暂孔靓,贾美娟,李梓.网络安全关键技术研究[J].信息技术袁2012渊04冤.
揖关键词铱入侵检测曰信息曰安全
1 入侵技术发展的体现
渊1冤入侵的综合化与复杂化遥入侵的手段有多种袁入侵者往往采取 一种攻击手段遥由于网络防范技术的多重化袁攻击的难度增加袁使得入 侵者在实施入侵或攻击时往往同时采取多种入侵的手段袁以保证入侵 的成功几率袁并可在攻击实施的初期掩盖攻击或入侵的真实目的遥
渊2冤入侵主体对象的间接化袁即实施入侵与攻击的主体的隐蔽化遥 通过一定的技术袁可掩盖攻击主体的源地址及主机位置遥 即使用了隐 蔽技术后袁对于被攻击对象攻击的主体是无法直接确定的遥
渊4冤入侵技术的分布化遥 以往常用的入侵与攻击行为往往由单机 执行遥 由于防范技术的发展使得此类行为不能奏效遥 所谓的分布式拒 绝服务渊DDoS冤在很短时间内可造成被攻击主机的瘫痪遥 且此类分布 式攻击的单机信息模式与正常通信无差异袁所以往往在攻击发动的初
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。
基于卷积神经网络的网络入侵检测技术研究
基于卷积神经网络的网络入侵检测技术研究近年来，随着互联网的普及和信息化的发展，网络安全已经成为社会各界关注的焦点。
网络入侵作为网络安全的一个重要问题，已经得到广泛的研究和应用。
卷积神经网络是深度学习的一种重要技术手段，已经被应用到许多领域中，包括图像识别、自然语言处理等，其中之一就是网络入侵检测。
一、网络入侵概述网络入侵是指未经授权侵入计算机系统以获取信息、修改系统配置或破坏系统正常运行的一种行为。
它是一种违法行为，对于企业和个人的利益都具有重大的威胁。
网络入侵可以分为外部入侵和内部入侵。
外部入侵是指黑客通过互联网等外部网络进行攻击和破坏的行为。
例如：通过漏洞攻击、口令猜测、钓鱼邮件等方式进入企业网络系统，进行窃密、篡改、破坏等行为。
内部入侵是指企业内部员工或管理人员进行的恶意攻击或破坏系统的行为。
例如：企业员工泄露机密信息、故意破坏系统等。
网络入侵带来的危害包括：客户信任丧失、个人隐私泄露、信息资产损失以及企业声誉受损等。
因此，网络安全已经成为企业、政府和个人重要的责任和任务。
二、网络入侵检测技术概述网络入侵检测技术是一种通过分析网络数据流量，找出可能的入侵行为或安全风险的技术，是保障网络安全的重要手段之一。
可以分为基于签名的入侵检测和基于行为的入侵检测两种。
基于签名的入侵检测是指针对已经发现的攻击进行特征提取和匹配识别的一种检测方法。
这种方法的优点是可以及时发现已知的攻击行为，缺点是无法检测新型攻击。
基于行为的入侵检测通过对人工智能技术的应用，建立机器学习模型，分析网络流量数据，从而发现潜在的网络入侵行为。
这种方法具有较好的通用性和适应性，可以检测新型攻击行为，是目前广泛应用的一种入侵检测方法。
三、卷积神经网络介绍卷积神经网络是一种深度学习技术，主要应用于图像和语音等数据的处理和识别。
卷积神经网络是一种前向传播的神经网络，主要包括卷积层、池化层和全连接层等。
卷积层是卷积神经网络的核心组成部分，它的作用是通过卷积核对输入数据进行特征提取。
入侵检测技术的研究
１ 引 言
随着 计 算 机 技 术 和 通讯 技 术 的 迅 速 发 展 ， 络 正 逐 冈 步 改变 着 人 们 的 工 作 方式 和 生 活 方 式 ， 为 当今 社 会 发 成 展 的 一个 主 题 ： 随 着 网络 的开 放 性 、 连 性 、 享 睦 程 互 共
户 活 动 的 状 态 和 行 为 。我 们 需 要 在 计 算 机 网 络 系 统 中 的若 干 不 同 关 键 点 （ 网段 和 多 主 机 ） 集 信 息 ， 可 能 多 收 尽 扩 大 检 测 范 围 ： 另外 ， 时 从 一 十 源 来 的 信 息 可 能 看 不 有 出疑点 ， 但从 几个 源来 的信 息 的 不 一 致 性 却 是 可 疑 行 为
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２０ ０２年第 ２期
闵
君等 ： 入侵 检测技术 的研 究
・１ ・
入 侵 检 测 技术 的研 究
闵 君 ，龚 晶莹
（ 中科 技 大学 控 制科 学与＿ 程 系，湖北 武 汉 ４０ ７ ） 华 Ｔ － ３０ ４
摘 要 ：入侵 检 测是 保 护 信 息 系统安 全 的重要 逢 径 。介 绍 了入 侵检 测 的过程 和 常 用 的入 侵 检 测 方 法 ， 出 指 了入侵 捡 烈 系统 应具 有 的功 能 ， 绍 了现 有 入侵 检 测 系统 的分 类 ． 望 了入侵 检 烈 技 术 的发 展 。 介 展 关键 词 ：八幔 检 测 ；防 火墙 ；黑 客 ；安 全 漏洞
ｔｃｉｎＳ ｓ ｍ ｓｉｔ ｄ ｃ ｄ． ｉａ ｙ ｋｓ ａｔ ｌｋ ａ １ｏ ｒ ａ ｄ ｔ ｄ ｖ ｌ ｍｅ ｔ ０ Ｉ ｔ ｓ ｎ Ｄ ｔｃｉ ｅｔ ｙ ｔ ｓ ｉ ｎ ｒ ｕ ｅ Ｆ ｎ ｌ ，ｔｌ ｒ ｄｅ ｉ ， ｋ ｆ ｗ ｒ ｏ ｅ ｅ ｐ ｎｓ ｆ ｎ ｒ ｉ ｅｅ ｔ ｎ ｏ ｅ ｏ ｌ ｉ ｌ ｉ ａ￣ ｏ ｏ ｏ ｕｏ ｏ Ｋｅ ｒ ｓ Ｉｔ ｓ ｅｅ ｔ ｎ Ｆ ｒｗ ｌ； Ｈ ｃ ：Ｓ ｅ ｒ ｙ Ｈｏｅ ｙ ｗｏ ｄ ： ｎ ｒ ｉ Ｄ ｔ ｉ ； ｉ ａ ｕｏ ｎ ｃｏ ｅ ｌ ａｋ ｅ ｕｉ ｌ ｌ
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２ 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。误用入侵检测又称为
特征检测或滥用检测 ， 其是根据已知攻击的知识建立攻击特征库 ， 通过用户或系统行为与特征库中各种攻
击模式的比较确定是否有入侵发生。该检测系统的优点是误报少 ， 准确率高 ； 局限是它对未知的攻击无能
点， 并通过循环反馈及时做出有效的响应 。近年来 ， 入侵检测逐渐成为工业界和学术界 的研究热点 ， 出现
了许多入侵检测相关的新技术 ， 本文旨在对各种技术的进展做以详细的介绍和进行必要的探讨 。
１ 入 侵检 测 的基 本 概 念 及 模 型
在 １８ 年 Ａ ｄｒ ｎ ９０ ｎｅ ｏ 首次给出了入侵的定义： ｓ 入侵是指在非授权 的情况下 ， 图存取信息 、 试 处理信息或 破坏系统以使系统不可靠、 不可用的故意行为。入侵检测是指“ 通过对行为 、 安全 日 审计数据等其它网 志、 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” 。入侵检测作 为一项重要的安全监控 技术 ， 目的是识别系统中入侵者 的非授权使用及系 其 统合法用户的滥用行为。 目 前得到了广 泛认 同的通用模型是公共 入侵检
中图分 类号 ：Ｐ９ ．８ Ｔ ３ ３０ 文献标识码 ： Ａ 文章编号 ：６ １ ６９ （Ｏ７Ｏ 一Ｏ ４ ０ １７ — ５Ｏ２ Ｏ）６ Ｏ０— ４
目前 国际 上较 实 际并 可 指导 信 息系统 安 全建 设 和 安全 运 营 的是 动态 安全 模 型 ＰＤ （ｏｃ ｒｅｔｎ ２ Ｒ ＰｌｙＰｏ ｃｏ ｉ ｔ ｉ
基金项 目： 广东省 自然科学基金项 目（５１９５ ； ＯＯ １ ） 广东省 科技计划项 目（ ０ Ｂ ２００９ Ｏ ２ ６１ １ ） ０ ４ ０ 作者简介 ： 付玉珍 （９ １趼一 ）女 ， ， 山西吕梁人 ， 在读硕士生 ， 研究领域为智能优 化算法 、 网络安全。
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外 如 何在 大型 系统上 获得 实 时连续 的审计数 据也 是个 问题 。
２ ）基 于状 态 转换 分析 的误 用检 测 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 ， 击模 式状 态对 于与 系统 状态 同时 有状 态转移 的条 件判 断 ， 件类 型无 需 与审 计记 录一 一对应 。但 攻 攻 事 击 模式 只是 说 明事件 序列 ， 因此不适 合 描述更 复 杂 的事 件 ， 有通 用 方 法来 剪 除 部 分 攻击 匹 配 ， 以不 善 没 所 于分 析过分 复 杂的事 件 ， 而且 不能 检测 与系统 状态 无关 的入 侵 。
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第１学 院学 报
Ｊ 瓜ＮＡ ． ０Ｍ 『 【Ｎ ＯＩ Ｉ ＯＦ ＭＡ Ｇ 『 ｎ Ｒ ⅡＹ Ｓ
Ｖ １ Ｎ ． ． ７ ｏ６ Ｄ ｃ． Ｏ 『 ｅ ２０ ７
计 算 机 网络 入 侵 检 测 技 术 研 究进展
为力 ， 对具体的系统依赖性太强。异常检测是假定所有入侵检测行为都是与正常行为不 同的。对“ 正常”
行为特征轮廓的确定、 更新和特征量的选取是异常检测技术的关键。异常检测技术的局限在于 ： 并非所有
的入侵都表现为异常 ， 而且系统的轨迹难于计算和更新 。
收稿 日期 ；０７—０ —０ ； 回 日期 ；０７—１ —１ ２０ ９ ４修 ２０ ０ ８
Ｄｔ ｔｎＲｓｏｓ 策略、 ｅ ｃｏ ｅ ｎｅ ｅｉ ｐ 防护、 检测 、 响应）其中检测是 四个环节 中非常重要 的环节 ， ， 是动态 响应和加强防
护 的依 据 ， 是强 制落 实安全 策 略 的有 力 工 具 。通 过 不 断 地 检测 和监 护 网络 系统 ， 也 以发 现新 的危 险 和 弱
将入侵行为编码成专家系统的规则 ， 每个规则具有“ 条件 Ｔ Ｅ Ｈ Ｎ动作” 的形式 ， 其中条件为在某一入侵发
生 的条件 、 动作 表示 规则 被触 发 时入侵 检测 系统 所采 取 的处 理动 作 。专 家 系统 的建 立 依赖 于 知 识库 的完
备性 ， 知识库的完备性又取决于审计记录的完备性与实时性， 这种方法的缺陷是规则库 的全面性问题以及 专家知识的获取和规则的动态更新 问题 ； 专家系统运行时需要分析所有 的审计数据 ， 这存在效率问题 ； 另
第６ 期
２ １ 误 用入 侵检 测 ．
付玉 珍等 ： 计算 机 网络入 侵检 测技术 研究 进 展
４ １
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 ， 于 模 型 、 盘 监 控 、 型 推 理 、 基 键 模 状态 转 换分 析 、ｅ ｉ Ｐｔ 网状 态转换 等 方法 。下 面就专 家 系统 、 ｒ 状态转 换分 析进 行分 析论 述 …。 １ 基 于专 家 系统 的误 用检测 方 法。现有 多数 采用 基 于规则 的专 家 系统来 检 测 系统 中的入 侵行 为 ， ） 即
测 框 架 （ ｏ ｍ ｎＩｔ ｓ ｅ ｃｏ ｒ ｅｏｋＣＤ ） Ｃｍ ｏ ｎｒ ｉ Ｄｔ ｔｎＦａ ｗ ｒ ＩＦ ｏ ｕｏ ｎ ｅｉ ｍ
该模型（ 图 １将入侵检测系统分为 ４ 见 ） 个基本组件 ：
事件产生器 、 事件分析器、 响应单元和事件数据库 。
图 １ 通 用入 侵 检 测 模 型 Ｃ Ｄ ＩＦ
付 玉珍 ， 张清华 胡 或 ，
（． １茂名学院 计算机与 电子信 息学院， 东 茂名 ５５０；． 广 ２００２ 太原理 工大学 计算机与软件 学院 ， 山西 太原 ＯＯ２） ３Ｏ４
摘要 ： 介绍了入侵检测的概念和模型 ， 并对入侵检测技术分类和 当前入侵检 测技术 优缺点进行 了评价分 析 ， 重论述 了人 着 工免疫应用于入侵检测系统的优势 ， 以及存在 的问题和发展趋势 ， 展望了对其进一步的研究方 向。 关键词 ： 入侵检 测 ； 误用检测 ； 异常检测 ； 人工免疫