入侵检测技术研究综述
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
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。
网络安全技术中的入侵检测技术研究
网络安全技术中的入侵检测技术研究随着互联网的普及，人们的日常生活也愈加依赖于网络。
同时，网络安全问题也引起了越来越多人的关注。
在保障网络安全的过程中，入侵检测技术起到了重要的作用。
一、什么是入侵检测技术入侵检测技术是指通过对计算机网络系统中的信息进行监控、分析和处理，以便及时发现并防范网络攻击的一种安全技术。
其主要目的是发现并拦截未经授权的用户或者进程，从而保障网络的安全。
二、入侵检测技术的分类入侵检测技术主要分为基于规则的检测技术和基于行为的检测技术。
基于规则的检测技术是指通过事先定义的规则来进行检测，一旦发现网络事件违反了规则则给出警报。
这种方法在处理已知攻击事件时效果较好，但当网络攻击采用新的方式时无法及时发现。
基于行为的检测技术是指通过对已有大量数据进行分析，以发现异常行为。
这种方法不需要事先定义规则，适用于处理未知的攻击方式。
三、入侵检测技术的应用入侵检测技术广泛应用于各种网络系统中，包括计算机网络、无线网络、移动互联网等。
其主要应用包括以下几个方面：1、网络安全监控：通过对网络流量进行分析，监控网络安全情况，及时发现并处理网络安全事件。
2、网络入侵检测：通过对网络流量的行为进行分析，检测是否有未经授权的用户或进程尝试访问网络系统，及时发现并拦截攻击事件。
3、系统日志分析：通过对系统日志进行分析，检测是否有异常操作或者恶意软件入侵系统，及时发现并处理安全事件。
四、入侵检测技术的研究进展随着网络攻击方式的不断变化，入侵检测技术也在不断发展。
目前，入侵检测技术主要关注以下几个方面：1、大数据分析：通过对大量数据进行分析，挖掘网络攻击行为的模式和规律，加强网络入侵检测的准确性和效率。
2、机器学习：机器学习技术能够对网络流量进行实时分析，并对异常行为进行识别。
该技术已经应用于各种网络系统中，提高了网络安全防护的效果。
3、云安全：随着云计算技术的普及，云安全问题也引起了越来越多的关注。
入侵检测技术也在不断发展，以应对云环境的安全挑战。
计算机网络安全的入侵检测技术研究
计算机网络安全的入侵检测技术研究计算机网络安全已经成为当今互联网时代中不可忽视的重要议题。
随着网络技术的发展，网络安全威胁也日益增加，网络入侵成为了一个严重的问题。
为了保护网络安全，不断研究和改进入侵检测技术是至关重要的。
本文将探讨计算机网络安全的入侵检测技术，并对其进行深入研究和分析。
一、入侵检测技术的概念及分类入侵检测技术（Intrusion Detection System, IDS）是指利用网络安全设备和相关的软件来检测网络中的异常活动或攻击行为，并采取相应的措施来保护网络安全的技术。
入侵检测技术主要分为网络入侵检测系统（Network-based Intrusion Detection System, NIDS）和主机入侵检测系统（Host-based Intrusion Detection System, HIDS）两大类。
1. 网络入侵检测系统（NIDS）：网络入侵检测系统是一种能够监视网络流量并识别可能的攻击行为的设备。
它可以对网络中的所有流量进行检测和分析，从而识别和防范攻击行为。
NIDS通常部署在网络边界、核心设备、关键服务器等位置，以便监控整个网络流量。
2. 主机入侵检测系统（HIDS）：主机入侵检测系统是一种监视和分析主机内部状态的设备，它能够监测系统日志、文件系统和操作系统内核等信息。
HIDS通常安装在主机上，并能够对主机的操作行为和系统状态进行实时监控。
它通过分析主机的行为和状态来识别可能的攻击行为。
二、入侵检测技术的研究现状目前，入侵检测技术已经成为了网络安全领域的研究热点之一，许多学者和研究人员在这一领域进行了大量的研究工作。
他们对入侵检测技术的原理、方法和算法进行了深入的研究，并取得了一系列的创新性成果。
与此许多企业和组织也在进一步改进和应用入侵检测技术，以提高网络安全防护能力。
1. 入侵检测技术的原理与方法研究入侵检测技术的研究主要包括基于特征匹配的检测方法、基于行为分析的检测方法以及基于机器学习的检测方法。
入侵检测技术研究综述
由ＣＩＳＬ（ｃｏｍｍｏｎｉｎｔｒｕｓｉｏｎ ｓｐｅｃｉｆｉｃａｔｉｏｎｌａｎｇｕａｇｅ）定义的通用格 式ＧＩＤＯｓ（ｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄ ｉｎｔｒｕｓｉｏｎ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｏｂｊｅｃｔｓ）交换数据。事 件产生器负责从整个计算环境中获得事件，并以ＧＩＤＯｓ格式 传递给其它组件；事件分析器接收并分析ＧＩＤＯｓ，将结果传递 给其它组件；响应单元处理接收到的ＧＩＤＯｓ并做出反应，如切 断连接等；事件数据库用于存放ＧＩＤＯｓ的中间和最终结果，以 各系统需要时使用。
ｆｕｓｉｏｎ．
Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｉｎｔｒｕｓｉｏｎ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ；ａｎｏｍａｌｙ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ；ｍｉｓｕｓｅ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ；ｎｅｔｗｏｒｋ ｓｅｃｕｒｉｔｙ
Ｏ引 言
计算机网络的发展使人们的工作、学习和生活更加高效 和便利，但借助于网络的入侵行为的数量和破坏性也不断增 加。近年来，网络安全事件呈爆炸性增长，安全问题日益突 出。根据ＣＥＲＴ／ＣＣ的统计，１９９４年安全事件为２ ３４０件，而 ２００３年这一数字已达到１３７ ５２９件（此项统计截至于２００３年）， 如图１所示。
面对日益加剧的网络安全威胁，传统的静态安全技术如 认证机制、加密和防火墙等已经难以胜任。入侵检测作为一 种重要的动态安全技术，能够提供对计算机系统和网络的外 部攻击、内部攻击及误操作的全面检测，其主要功能是监视并 分析用户和系统的行为、审计系统构造和弱点、评估重要系统
图１ ＣＥＲＴ／ＣＣ １９９４～２００３安全事件报告数据
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。
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。
网络安全中的入侵检测技术综述与模型比较
网络安全中的入侵检测技术综述与模型比较随着互联网的快速普及和信息化的发展，网络安全问题日益突出。
入侵检测技术作为一种主动防御手段，不断发展和完善，以保障网络系统的安全。
在网络安全中，入侵检测技术的作用不可或缺，通过监测和分析网络流量中的异常行为，及时发现和阻止恶意入侵行为。
一、入侵检测技术综述1. 基于特征的入侵检测技术基于特征的入侵检测技术是最早出现也是应用最广泛的一种技术。
其核心思想是通过比对已知的入侵特征库，检测网络流量中是否存在已知入侵模式。
特征可以是网络数据包的内容、数据流的统计特征等。
2. 基于异常的入侵检测技术基于异常的入侵检测技术是一种主动挖掘网络流量中的异常行为的方法。
其基本思想是通过建立对正常网络流量行为的模型，当网络流量的行为与该模型相比出现偏离时，就可能存在入侵行为。
3. 混合型入侵检测技术混合型入侵检测技术是将基于特征和基于异常的技术相结合的一种方法。
它既能够应对已知入侵的检测，又能够发现未知入侵的行为，提高入侵检测的准确性和覆盖范围。
二、入侵检测模型比较1. SNORT模型SNORT是一种基于特征的入侵检测模型，它通过检测网络流量中的特定字符串、协议等内容，判断是否存在已知入侵模式。
SNORT模型的优点是简单易用，通过更新规则库可以及时应对新的入侵行为。
不过，缺点是无法检测未知的入侵模式，对于复杂的攻击可能不能有效预防。
2. NSL-KDD模型NSL-KDD是一种基于特征的入侵检测模型，与传统的KDD CUP 99数据集相比，NSL-KDD数据集更具有挑战性，包含更多未知入侵行为。
NSL-KDD模型通过对网络流量数据进行特征提取和选择，使用机器学习算法进行分类和预测，能够提高入侵检测的准确性。
3. IDS模型IDS是一种基于异常的入侵检测模型，它通过建立对正常网络流量行为的模型，当流量的行为与该模型相比出现偏离时，就可能存在入侵行为。
IDS模型的优点是能够发现未知入侵行为，缺点是误报率较高，对于复杂的攻击可能存在漏报现象。
网络安全中的入侵检测与防御技术综述
网络安全中的入侵检测与防御技术综述随着互联网的快速发展和普及，网络安全问题日益成为人们关注的焦点。
黑客入侵、病毒攻击、数据泄露等威胁不断涌现，对网络安全形成了巨大的挑战。
为了保护网络安全，入侵检测与防御技术应运而生。
本文将综述当前主流的入侵检测与防御技术，分析其原理和应用场景，以及未来的发展趋势。
入侵检测与防御技术是网络安全的核心组成部分，它的目标是发现和阻止潜在的攻击者入侵网络系统。
入侵检测与防御技术主要包括传统的基于签名的方法和基于行为的方法。
基于签名的方法是通过检测已知攻击特征的方式来识别入侵行为。
这种方法依赖于预先定义的规则和特征数据库，当网络通信中的数据符合某个特定的签名时，就会触发警报。
尽管这种方法可以有效地识别已知攻击，但是它对于未知攻击和零日漏洞的检测能力较弱。
相比之下，基于行为的方法通过对网络系统的行为模式进行分析，识别与正常行为相比异常的行为模式，从而监测和阻止入侵行为。
这种方法不依赖于事先定义的规则和特征，具有较高的检测能力。
当前常用的基于行为的方法包括异常检测和行为模型。
异常检测通过建立正常行为的模型，发现与该模型不一致的行为；行为模型则通过学习网络系统的行为规律，检测不符合规律的行为。
除了传统的入侵检测与防御技术，近年来一些新兴的技术也受到了广泛的关注。
其中之一是机器学习技术的应用。
利用机器学习算法，可以从大规模的数据中发现隐藏的模式和规律，进而预测和识别潜在的攻击行为。
例如，基于深度学习的入侵检测系统可以通过学习大量的网络流量数据，识别网络流量中的异常行为。
另一个新兴的技术是容器技术。
容器技术可以将应用程序和其所依赖的资源进行隔离，从而提高系统的安全性。
通过使用容器，可以减少潜在的攻击面，并且在出现入侵行为时，可以对受影响的容器进行隔离和修复，从而最大限度地减少损失。
然而，随着网络攻击技术的不断演变和发展，传统的入侵检测与防御技术面临着越来越大的挑战。
黑客不断改变攻击手段，采用新的方式规避传统的检测系统。
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
网络入侵检测技术综述
网络入侵检测技术综述[摘要]入侵检测就是对计算机网络和计算机系统的关键结点的信息进行收集分析，检测其中是否有违反安全策略的事件发生或攻击迹象，并通知系统安全管理员。
一般把用于入侵检测的软件，硬件合称为入侵检测系统(Intrusion Detection System)。
入侵检测是计算机安全领域的一个重要技术，也是当前计算机安全理论研究的一个热点。
[关键词]入侵入侵检测IDS 神经网络一、入侵检测技术简介James Aderson在1980年首先提出了入侵检测的，将入侵尝试或威胁定义为：潜在的有预谋未经授权访问信息、操作信息、致使系统不可靠或无法使用的企图。
入侵(Intrusion)指的就是试图破坏计算机保密性，完整性，可用性或可控性的一系列活动。
入侵活动包括非授权用户试图存取数据，处理数据，或者妨碍计算机的正常运行。
入侵检测（Intrusion Detection），顾名思义，是指对入侵行为的发觉。
它通过在计算机网络或计算机系统中的若干关键点收集信息并对收集到的信息进行分析，从而判断网络或系统中是否有违反安全策略的行为和被攻击的迹象。
完成入侵检测功能的软件、硬件组合便是入侵检测系统（Intrusion Detection System，简称IDS）。
入侵检测系统包括三个功能部件：提供事件记录流的信息源；发现入侵迹象的分析引擎；基于分析引擎的结果产生反应的响应部件。
二、入侵检测的功能及原理一个入侵检测系统，至少应该能够完成以下五个功能：监控、分析用户和系统的活动；检查系统配置和漏洞；评估系统关键资源和数据文件的完整性；发现入侵企图或异常现象；记录、报警和主动响应。
因此，入侵检测技术就是一种主动保护自己免受黑客攻击的一种网络安全技术。
入侵检测技术能够帮助系统对付网络攻击，扩展了系统管理员的安全管理能力（包括安全审计、监视、入侵识别和响应），提高了信息安全基础结构的完整性。
它能够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，看看网络中是否有违反安全策略的行为和遭到袭击的迹象。
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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。
IDS检测技术主要包括:专家系统技术、统计分析、状态转换分析、神经网络、生物免疫学、智能代理检测技术、模糊技术、数据挖掘、模式匹配技术等。
1、专家系统技术。
它是最早的滥用检测方法之一,主要针对滥用检测,也有用于异常入侵检测的。
基于专家系统技术的入侵检测系统,其优点是将系统的推理过程和知识库分离,用户只需要解决对问题的描述,不需理解系统的求解过程而达到求解的目的;但也存在着缺点,如系统自适应能力差、对未知攻击无能为力、执行效率低等。
2、统计分析。
它是在异常检测中使用最早和最普遍的技术。
它的优点是可以“学习”用户或系统的使用习惯,具有较高的检测率和可用性,它不需维护攻击模式库,只需挑选特定的统计量建立模型。
缺点是检测的实时性不好,不能反映事件在时间顺序上的前后相关性,统计量和阈值选择上也存在一定困难。
3、状态转换方法。
状态转换方法是使用系统状态和状态转换表达式来描述和检测已知入侵。
实现状态转换有很多方法,其中最主要的是状态转换分析和着色Petri网。
4、生物免疫法。
基于生物免疫的方法,与其他入侵检测方法比,可以满足完善的基于网络的IDS必须具备的三个系统特性,即分布性、自组织性和低消耗性。
在不需要攻击先验知识情况下,使用“自我”特征来检测系统的异常,检测效率高,能够检测未知类型的攻击,但对于不涉及到系统特权进程使用的攻击行为往往无能为力。
5、神经网络技术。
神经网络作为人工智能的分支,在入侵检测领域得到了较好的应用。
神经网络应用于入侵检测主要是利用神经网络对正常的系统或用户行为进行训练,利用其自适应学习特性提取系统或用户行为特征,以此创建系统或用户的行为特征轮廓,并作为异常的判定标准。
神经网络具有非参量统计分析的优点,较好的抗干扰能力,具有较高的学习和自适应能力,能识别出新的入侵行为特征和已知入侵行为的变种。
但是,神经网络的训练时间过长,收敛速度慢,缺乏对判定结果的直观解释等。
6、数据挖掘技术。
数据挖掘技术在入侵检测系统中的应用,主要是通过挖掘
审计数据以获得行为模式,分别并分离出入侵行为,有效地实现入侵检测规则。
审计数据是由经过预处理的、带有时间戳的审计记录组成,每条审计记录都包含一些属性(也称为特征)。
例如,一个典型的审计日志文件包括源IP地址、目的IP地址、服务类型、连接状态等属性。
挖掘审计数据是一项十分重要的任务,它直接影响到入侵检测的精确性和可用性。
目前,用于入侵检测的数据挖掘技术包括:关联分析、序列分析、分类、聚类分析、孤立点分析以及基于粗糙集的挖掘等。
7、进化计算技术。
进化计算技术本质上属于一种模仿某些自然规划的全局优化算法,引入达尔文在进化论中提出的自然选择概念对系统进行优化。
进化的主要算法包括:遗传算法、进化规划、进化策略、分类器系统和遗传规划。
理论上讲,以上几种算法都可以应用在入侵检测中,目前主要是对遗传算法和遗传规划的应用进行了研究。
进化算法的优点是对于多为系统的优化非常有效,同时可以提高对不同攻击类型的分辨力,降低系统的误报率。
进化计算在入侵检测中的应用还不成熟,还存在着不少缺陷。
四、结束语
随着网络技术和网络规模的不断发展,入侵检测系统在计算机网络安全体系中发挥着日趋重要的作用。
然而,面对层出不穷、变化多端的攻击,仍然需要我们不断完善现有的技术和进行新技术的研究和探讨。
(作者单位:唐山学院)。