入侵检测技术重点总结
网络安全的入侵检测方法
网络安全的入侵检测方法随着互联网的广泛应用和发展，网络安全问题日益受到关注。
网络入侵已经成为网络安全的一个重要环节。
为了保护网络安全，我们需要有效的入侵检测方法。
本文将介绍几种常用的网络安全的入侵检测方法。
一、基于特征的入侵检测方法基于特征的入侵检测方法是通过分析已知的攻击特征，实现对入侵行为的检测。
这种方法的核心是构建特征数据库，将各种已知攻击的特征进行收集和分类。
当网络中出现与这些特征相似的行为时，就可以判定为入侵行为。
二、基于异常行为的入侵检测方法基于异常行为的入侵检测方法是通过监视网络流量、主机活动等，检测出与正常行为不一致的异常行为。
这种方法的核心是建立对正常行为的模型，当网络中出现与模型不一致的行为时，就可以判定为入侵行为。
三、基于机器学习的入侵检测方法基于机器学习的入侵检测方法是利用机器学习算法对网络流量、主机活动等数据进行分析和学习，建立模型来判断是否存在入侵行为。
该方法可以通过对大量数据的学习和训练，提高入侵检测的准确性和效率。
四、基于行为规则的入侵检测方法基于行为规则的入侵检测方法是制定一系列网络安全策略和规则，通过监控网络活动，检测与规则不符的行为，判断是否存在入侵行为。
这种方法的核心是对网络行为进行规范和规则制定，通过与规则进行比对来进行入侵检测。
五、混合入侵检测方法混合入侵检测方法是将多种入侵检测方法结合起来，通过综合分析多个入侵检测方法的结果，提高入侵检测的准确性和可靠性。
这种方法可以综合利用各种入侵检测方法的优点，弥补单一方法的不足，提高入侵检测的效果。
总结：网络安全的入侵检测是确保网络安全的重要环节。
本文介绍了几种常用的入侵检测方法，包括基于特征、异常行为、机器学习、行为规则等不同的方法。
每种方法都有其优点和适用场景，可以通过综合应用来提高入侵检测的效果。
在实际应用中，也可以根据具体情况结合使用多种方法，以更好地保护网络安全。
网络安全入侵检测方法的发展是一个不断演进和改进的过程，我们需要不断关注最新的技术和方法，及时更新和优化入侵检测策略，以应对不断变化的网络安全威胁。
《入侵检测技术 》课件
能够应对复杂多变的网络威胁。
详细描述
基于统计、数据挖掘、机器学习等技术的入侵检测方法， 能够从大量数据中提取有用的信息，并自动学习攻击手段 的变化，从而更有效地应对复杂的网络威胁。
总结词
对资源要求较高。
详细描述
由于这些方法需要处理大量的网络流量数据，因此对系统 资源的要求较高，需要高性能的硬件和软件支持。
《入侵检测技术》 PPT课件
• 入侵检测技术概述 • 入侵检测技术分类 • 入侵检测技术原理 • 入侵检测技术应用场景 • 入侵检测技术面临的挑战与解决
方案 • 未来入侵检测技术的发展趋势
目录
01
入侵检测技术概述
定义与目的
定义
入侵检测技术是一种用于检测、识别 和应对网络或系统上未经授权的访问 或异常行为的手段。
性能有一定影响。
混合型入侵检测技术
混合型入侵检测技术是指结合 基于主机和基于网络的入侵检 测技术的一种技术。
它通过综合分析主机系统和网 络流量数据，提高对攻击行为 的检测和识别的准确性。
混合型入侵检测技术可以提供 更全面的安全防护，但需要同 时考虑主机和网络的部署和管 理。
其他分类方法
基于时间的入侵检测技术
主机入侵检测技术可以提供更精确的攻击识别和更深入的攻击分析，但需要安装在 被保护的主机上，且对主机的性能有一定影响。
基于网络的入侵检测技术
网络入侵检测技术是指基于网络 流量数据来检测和识别恶意行为
的一种技术。
它通过分析网络流量数据，检测 和识别异常的网络行为，如未经 授权的访问、恶意代码传播等。
网络入侵检测技术可以提供实时 的攻击检测和预警，但需要部署 在网络的关键节点上，且对网络
通过检测和应对安全威胁，入侵检测 技术有助于提高网络和系统的安全性 ，保护组织的机密信息和资产。
入侵检测实验报告小结(3篇)
第1篇一、实验背景与目的随着信息技术的飞速发展，网络安全问题日益凸显。
为了保障网络系统的安全稳定运行，入侵检测技术应运而生。
本次实验旨在通过实际操作，深入了解入侵检测系统的原理、技术以及在实际应用中的效果，提高对网络安全防护的认识。
二、实验内容与步骤1. 实验环境搭建（1）硬件环境：一台装有Windows操作系统的计算机，用于安装入侵检测系统。
（2）软件环境：安装Snort入侵检测系统、WinPCAP抓包工具、Wireshark网络分析工具等。
2. 实验步骤（1）安装WinPCAP：按照向导提示完成安装，使网卡处于混杂模式，能够抓取数据包。
（2）安装Snort：采用默认安装方式，完成安装。
（3）配置Snort：编辑Snort配置文件，设置规则、端口、网络接口等信息。
（4）启动Snort：运行Snort服务，使其处于监听状态。
（5）抓取数据包：使用Wireshark抓取网络数据包，观察入侵检测系统的工作效果。
（6）分析数据包：对抓取到的数据包进行分析，验证入侵检测系统是否能够正确识别和报警。
三、实验结果与分析1. 实验结果（1）Snort入侵检测系统成功启动，并进入监听状态。
（2）通过Wireshark抓取到的数据包，入侵检测系统能够正确识别出攻击行为，并发出报警。
（3）分析数据包，发现入侵检测系统对多种攻击类型（如SQL注入、跨站脚本攻击等）具有较好的检测效果。
2. 实验分析（1）Snort入侵检测系统在实验过程中表现良好，能够有效地检测出网络攻击行为。
（2）通过实验，加深了对入侵检测原理和技术的理解，掌握了Snort的配置和使用方法。
（3）实验过程中，发现入侵检测系统对某些攻击类型的检测效果不够理想，如针对加密通信的攻击。
这提示我们在实际应用中，需要根据具体场景选择合适的入侵检测系统。
四、实验总结与展望1. 实验总结本次实验通过实际操作，使我们对入侵检测系统有了更加深入的了解。
实验结果表明，入侵检测技术在网络安全防护中具有重要作用。
入侵检测工作总结
入侵检测工作总结
随着互联网的快速发展，网络安全问题也日益凸显。
入侵检测作为一项重要的
网络安全技术，扮演着保护网络安全的重要角色。
在过去的一段时间里，我们进行了大量的入侵检测工作，并取得了一些有益的经验和总结。
首先，我们发现入侵检测工作需要全面的技术支持。
在进行入侵检测时，我们
需要不断更新和完善我们的技术手段，以应对不断变化的网络威胁。
同时，我们也需要不断学习和研究最新的入侵手段和防御技术，以保持我们的技术水平和竞争力。
其次，入侵检测工作需要高度的警惕性和耐心。
在进行入侵检测时，我们需要
时刻保持警惕，以发现和应对潜在的入侵行为。
同时，我们也需要有耐心和毅力，以应对复杂的入侵情况和长期的入侵检测工作。
另外，入侵检测工作需要与其他安全工作密切配合。
在进行入侵检测时，我们
需要与其他安全工作密切合作，以共同应对网络安全问题。
只有通过多方合作，我们才能更好地保护网络安全。
总的来说，入侵检测工作是一项重要的网络安全技术，需要全面的技术支持、
高度的警惕性和耐心，以及与其他安全工作的密切配合。
只有通过不断努力和总结，我们才能更好地保护网络安全，为网络安全事业做出更大的贡献。
信息安全技术实训课程学习总结网络防御与入侵检测的实战经验分享
信息安全技术实训课程学习总结网络防御与入侵检测的实战经验分享随着信息技术的迅猛发展，网络安全问题日益突出，威胁着各行各业的信息安全。
为了提高个人和组织在网络环境中的安全防御能力，我参加了一门信息安全技术实训课程，在该课程中，重点学习了网络防御与入侵检测的相关内容，通过实践掌握了一些实用的技术和经验。
以下是我在实训过程中的一些心得与体会分享。
1. 加强网络基础知识的学习在网络安全领域，了解网络基础知识是很重要的一步。
只有对网络的基本原理和工作方式有全面的了解，才能更好地进行防御和检测。
在实训课程中，我们首先学习了网络结构、协议、路由等基础知识，并通过实践操作加深了理解。
掌握了这些基础知识后，我能够更好地理解网络攻击的原理和方法，从而更好地进行网络防御工作。
2. 搭建安全网络环境实际的网络防御工作需要在安全的网络环境中进行，因此在实训课程中，我们首先学习了如何搭建安全的网络环境。
通过虚拟化技术，我们搭建了一套隔离的网络实验环境，并进行了一系列的网络安全实验操作。
这样的实践环境让我能够亲身体验并深入了解各种网络攻击手段，通过实践操作，我能够更好地理解网络攻击的原理和方法，从而更好地进行防御工作。
3. 学习入侵检测技术入侵检测是网络安全中的一项重要工作，通过对网络中异常行为的检测和分析，可以提前发现入侵事件并采取相应措施。
在实训课程中，我们学习了入侵检测的基本原理、技术和常用工具。
通过实践操作，我学会了使用一些入侵检测系统和工具，如Snort、Suricata等。
这些工具可以帮助我们实时监测网络流量，并对异常行为进行分析和判断，提高网络安全防御能力。
4. 实战演练与经验总结理论知识的学习只是为了更好地应对实际问题，因此在实训课程中，我们还进行了一系列的实战演练。
通过模拟实际攻击和防御场景，我们能够更好地应对各种网络安全问题，并总结经验教训。
在实际实验中，我学到了很多实用的技巧和方法，比如防火墙配置、入侵检测规则的编写等。
网络工程师安全知识点总结
网络工程师安全知识点总结随着互联网的快速发展和普及，网络安全问题也日益受到重视。
作为一名网络工程师，要想做好网络安全工作，就需要掌握一系列的安全知识点，以保障网络的安全稳定运行。
本文就将对网络工程师安全知识点进行总结，以帮助读者更好地了解和学习相关知识。
一、网络安全基础知识1. 网络安全概念网络安全是指保护网络不受未经授权的访问、破坏、窃听或篡改的一系列技术和措施。
网络安全的基本目标是确保网络的机密性、完整性和可用性。
2. 常见的网络安全威胁常见的网络安全威胁包括病毒、木马、僵尸网络、黑客攻击等。
其中，病毒是一种能够在没有用户许可的情况下自我复制和传播的程序，而木马是一种隐藏在合法程序内部的恶意程序，僵尸网络是一种控制大量计算机的网络，黑客攻击则是通过非法手段获取系统权限和窃取信息的行为。
3. 网络安全威胁的影响网络安全威胁对组织和个人都会造成巨大的影响，如数据泄露、信息被篡改、业务系统被瘫痪等，这些都会给组织和个人带来严重的损失。
4. 网络安全的基本原则网络安全的基本原则包括最小权限原则、分层防御原则、安全策略原则等。
其中，最小权限原则指的是在给用户分配权限时，应该给予其必需的最少权限，以降低系统被攻击的风险。
二、网络安全技术1. 防火墙技术防火墙是一种用于保护内部网络不受外部网络攻击的安全设备，能够过滤掉不安全的流量，并实现对网络流量的检查和控制。
2. 入侵检测和入侵防御技术入侵检测和入侵防御技术是用于实时检测和识别网络中的异常活动，并采取相应的防御措施，以防止恶意攻击者入侵系统。
3. 加密技术加密技术是一种通过将原始数据转换为不可读的形式来保护数据安全的技术，以防止数据被窃取和篡改。
常见的加密算法有DES、AES等。
4. 安全漏洞扫描和修复技术安全漏洞是指系统或应用程序中存在的未被发现的安全弱点，它可能会被黑客利用来进行攻击。
安全漏洞扫描和修复技术能够及时发现并修复系统中的安全漏洞。
5. 安全认证和授权技术安全认证和授权技术是用于验证用户身份和授权用户访问系统资源的技术，以确保系统只有合法的用户才能进行访问和操作。
主机入侵检测实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的1. 理解主机入侵检测系统的基本原理和组成。
2. 掌握主机入侵检测系统的搭建过程。
3. 学习如何使用主机入侵检测系统进行入侵检测。
4. 提高网络安全意识和防护能力。
二、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 主机入侵检测系统：OSSEC3. 实验网络拓扑：单主机局域网三、实验步骤1. 系统环境准备（1）安装操作系统：在实验主机上安装Windows 10操作系统。
（2）安装OSSEC：从OSSEC官网下载最新版本的OSSEC安装包，按照安装向导完成安装。
2. 配置OSSEC（1）配置OSSEC服务器：- 编辑`/etc/ossec.conf`文件，设置OSSEC服务器的基本参数，如服务器地址、日志路径等。
- 配置OSSEC服务器与客户端的通信方式，如SSH、SSL等。
- 配置OSSEC服务器接收客户端发送的日志数据。
（2）配置OSSEC客户端：- 在客户端主机上安装OSSEC客户端。
- 编辑`/etc/ossec.conf`文件，设置客户端的基本参数，如服务器地址、日志路径等。
- 配置客户端与服务器之间的通信方式。
3. 启动OSSEC服务（1）在服务器端，启动OSSEC守护进程：```bashsudo ossec-control start```（2）在客户端，启动OSSEC守护进程：```bashsudo ossec-control start```4. 模拟入侵行为（1）在客户端主机上，执行以下命令模拟入侵行为：```bashecho "test" >> /etc/passwd```（2）在客户端主机上，修改系统配置文件：```bashecho "test" >> /etc/hosts```5. 检查OSSEC日志（1）在服务器端，查看OSSEC日志文件：```bashcat /var/log/ossec/logs/alerts.log```（2）分析日志文件，查找与入侵行为相关的报警信息。
入侵检测技术重点总结
入侵检测技术重点总结入侵检测技术是信息安全领域中的重要技术之一，其主要目标是监测和检测网络和系统中的异常行为，及时发现和应对潜在的入侵活动。
入侵检测技术不仅可以帮助企业保护其关键信息资产，还可以帮助政府和公共组织维护其基础设施的安全。
下面将重点总结入侵检测技术的一些关键方法和技术。
1. 签名检测签名检测是入侵检测技术中最常见和最基础的方法之一。
签名检测通过事先学习典型入侵行为的特征，然后用这些特征来匹配实时网络流量或系统日志，从而发现和识别入侵行为。
签名检测技术的优点是高效和准确，但其缺点是对于未知入侵行为和变种攻击无法有效检测。
2. 异常检测异常检测是入侵检测技术中一种基于统计学方法的方法。
它通过建立正常行为的模型，然后与实时网络流量或系统日志进行比较，发现和识别异常行为。
异常检测技术的优点是可以检测未知入侵行为和变种攻击，但其缺点是误报率较高。
3. 行为分析行为分析是入侵检测技术中一种基于模式识别和机器学习的方法。
它通过学习正常用户和恶意攻击者的行为模式，然后用这些模式来识别和区分实时行为。
行为分析技术的优点是可以检测未知入侵行为和变种攻击，同时可以降低误报率。
然而，行为分析技术需要大量的数据和复杂的算法来建立和更新行为模型，因此计算和存储资源的要求较高。
4. 基于机器学习的方法基于机器学习的方法是入侵检测技术中一种使用机器学习算法来识别和分类网络流量或系统日志的方法。
该方法通过学习历史数据中的特征和行为模式，然后根据这些学习到的模型来预测和识别实时数据中的异常行为。
基于机器学习的方法可以有效地检测未知入侵行为和变种攻击，但其要求大量的标记数据和计算资源。
5. 深度学习深度学习是入侵检测技术中一种使用人工神经网络来建立和训练模型的方法。
深度学习技术可以自动学习复杂的特征和行为模式，从而识别和分类网络流量或系统日志中的异常行为。
与传统的机器学习方法相比，深度学习方法可以更好地适应不同的数据和环境，具有更高的准确性和鲁棒性。
知识点归纳 网络安全中的入侵检测与安全策略
知识点归纳网络安全中的入侵检测与安全策略在网络时代的今天，网络安全问题无处不在。
为了保障网络的安全性，提高信息系统的抵御风险能力，入侵检测成为了网络安全中的重要环节。
本文将对网络安全中的入侵检测与安全策略进行归纳总结，以便读者深入了解和应用相关知识点。
一、入侵检测（Intrusion Detection, ID）入侵检测是指通过对网络和主机等系统进行持续监控和分析，及时发现未知的、有害的行为或者事件，从而进行预警和防范的过程。
入侵检测系统（Intrusion Detection System, IDS）主要包括以下几种类型：1. 主机入侵检测系统（Host-based Intrusion Detection System, HIDS）：主要监视和分析主机系统内部的行为，通过与已知入侵行为特征的比对，检测出潜在的入侵事件。
2. 网络入侵检测系统（Network Intrusion Detection System, NIDS）：主要监视和分析网络流量、协议报文等，以识别和捕获网络中的恶意攻击行为。
3. 综合入侵检测系统（Integrated Intrusion Detection System, IIDS）：将主机入侵检测和网络入侵检测相结合，实现对网络系统全面、全方位的安全监控。
二、入侵检测方法1. 基于特征的检测：根据已知的入侵行为特征，建立相应的检测规则，通过与网络流量或者主机行为进行匹配，发现与之相符的入侵事件。
2. 基于异常的检测：通过对网络流量、主机行为等进行建模，提取其正常的行为特征，当发现与之相差较大的行为时，即视为异常，可能是入侵行为。
3. 基于统计的检测：通过对网络流量、主机行为等进行统计分析，利用数学模型和算法来判断是否存在异常或者恶意的行为。
三、安全策略在网络安全中，除了入侵检测系统的应用外，制定和执行安全策略也是非常重要的。
下面简要介绍几种常见的安全策略：1. 访问控制：通过对网络和系统资源进行访问控制的设置，限制用户的访问权限，以达到保护关键信息的目的。
HIDS主机入侵检测
HIDS主机入侵检测随着信息技术的日益发展，网络安全问题已经成为一个全球关注的焦点。
特别是在当今数字化时代，公司和个人在互联网上的活动越来越频繁，安全风险也随之增加。
因此，保障主机的安全性变得至关重要。
HIDS主机入侵检测系统作为一种重要的安全技术手段，有效地应对主机入侵带来的威胁。
一、HIDS主机入侵检测系统的概述HIDS（Host-based Intrusion Detection System）主机入侵检测系统是一种基于主机的安全技术，通过收集、分析和监控主机上的安全事件，识别异常行为和潜在威胁。
与网络入侵检测系统（NIDS）不同，HIDS主要关注主机系统本身的安全问题。
它能够监测和识别包括病毒、木马、僵尸网络、网络扫描等在内的各种主机入侵行为。
二、HIDS主机入侵检测系统的工作原理HIDS主机入侵检测系统通过以下几个步骤来实现对主机的安全监测和入侵检测：1. 数据收集：HIDS系统通过监测主机上的系统日志、网络流量、文件系统和注册表等数据源，收集有关主机安全的信息。
2. 数据分析：收集到的安全数据经过分析和处理，使用特定的算法和规则进行异常检测和入侵检测。
系统会将正常行为和异常行为进行比较，并生成相应的警报。
3. 警报通知：一旦系统检测到异常行为或潜在的入侵威胁，它将发送警报通知给管理员或安全团队。
警报通知可以通过邮件、短信等方式进行。
4. 响应措施：当主机入侵检测系统发出警报时，管理员需要采取相应的响应措施。
这可能包括隔离受感染的主机、修复系统漏洞、更新安全策略等。
三、HIDS主机入侵检测系统的优势HIDS主机入侵检测系统相比其他安全措施具有以下几个优势：1. 及时性：HIDS系统对主机的监测和检测是实时进行的，能够及时发现和响应入侵行为，减少对主机系统的损害。
2. 独立性：HIDS系统是部署在主机上的，可以独立于网络结构运行，不依赖于网络设备或防火墙。
3. 全面性：HIDS系统可以监测和检测主机上的各种安全事件，包括已知入侵行为和未知的新型威胁。
安全年度总结入侵检测与防护系统的运行效果分析
安全年度总结入侵检测与防护系统的运行效果分析工作总结：入侵检测与防护系统的运行效果分析一、引言在过去的一年里，我团队致力于评估和分析公司的入侵检测与防护系统的运行效果。
本文将概述我们的工作成果，并提供相应的分析结果和结论。
二、入侵检测系统评估我们首先对公司的入侵检测系统进行评估，该系统包括网络入侵检测系统（NIDS）和主机入侵检测系统（HIDS）两个部分。
1. 网络入侵检测系统（NIDS）评估通过监控网络流量，NIDS能够实时检测到潜在的入侵行为。
我们采用了多种策略，如基于签名和行为的检测，对NIDS进行评估。
通过对大量的网络数据进行分析，我们发现系统准确地检测到了大部分已知的攻击类型，并对其进行了及时响应。
然而，在面对一些未知攻击时，系统的准确率有所下降。
因此，我们建议进一步完善入侵检测规则库，通过对新威胁的深入研究和实时更新，提高系统对未知攻击的检测能力。
2. 主机入侵检测系统（HIDS）评估主机入侵检测系统通过监测主机上文件的改动情况和系统调用等行为，识别潜在的入侵行为。
我们对HIDS进行了一系列测试，并对其检测能力进行了验证。
结果表明，HIDS在检测到潜在威胁时表现出很高的准确率，大大提高了系统的安全性。
然而，我们还发现，HIDS对于一些高级的隐蔽攻击，如零日漏洞利用等，检测能力有一定的局限性。
因此，我们建议在HIDS中引入更强大的机器学习算法，提高其对未知攻击的检测能力。
三、防护系统分析除了入侵检测外，我们还对公司的防护系统进行了分析。
防护系统的主要任务是阻止入侵行为的发生，并及时响应和应对已发生的攻击。
1. 防火墙效果分析防火墙是公司网络安全的第一道防线。
我们通过审核其规则设置和配置信息，评估了公司的防火墙效果。
通过分析网络流量和日志信息，我们发现防火墙严格控制了进出公司网络的数据流动，有效地防止了很多潜在的攻击。
然而，我们还发现一些规则设置上的缺陷，使得某些合法的流量被错误地拦截。
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。
车联网威胁分析和入侵检测关键技术
导读：汽车产业为追求更佳的舒适性、便捷性、安全性等其他特性，正不断向智能化和网联化快速转变。
车联网高速发展的同时，其自身的安全问题也日渐突出。
本文阐述了车联网安全架构，并分析架构各层级面临的主要安全威胁。
针对主要安全威胁，总结国内外车联网入侵检测技术的研究现状。
最后，分析了当前入侵检测的关键技术，提出了未来研究方向和思路，为我国车联网安全的发展提供理论和技术参考。
1 引言当前，物联网被视作继互联网之后的又一次信息技术革命浪潮，万物互联将是未来社会的发展趋势。
汽车产业作为“万物互联”中的重要板块，为追求更佳的舒适性、便捷性、安全性等其他特性，正不断向智能化、网联化、数字化快速转变。
汽车互联网的诞生，借助了新一代移动通信技术，实现车与人、车与车、车与路、车与云等全方位的网络连接，提升用户驾驶体验的同时，极大地提高交通运行效率及交通服务的智能化水平。
日本早在20世纪60年代，首先开启了车内网络的研究。
美国在2010年发布了《智能交通战略研究计划》，为车联网技术的发展进行了详细的规划和部署。
如今，我国的智能网联汽车的发展也已提升至国家战略高度，国务院和工业信息化部、交通运输部、科学技术部、发展改革委、公安部等部委均出台一系列规划及政策推动我国智能网联汽车产业发展。
在车联网高速发展的同时，车载网络开放性不断提高，面临的信息安全威胁也随之增大，车联网安全事故不断涌现。
本文介绍了车载网络安全的架构，从架构出发，分析各结构主要安全威胁。
总结了国内外车联网入侵检测的研究现状，并结合前沿技术，指出车联网入侵检测关键技术创新点，为我国车联网安全的发展提供理论和技术参考。
2 车联网架构典型的车联网定义是指汽车结合高精度、高可靠性且低时延的传感器技术与新一代的移动通信技术，实现车辆内部与车辆外部人、车、路、云、端全方位的网络连接。
从车联网安全威胁角度，李兴华等人在《车联网安全综述》中将车联网架构划分为车外网通信层、车内平台网络层和车内组件层。
入侵检测复习总结
1.IP欺骗的实质：IP地址隐藏、TCP序列号重置、IP地址验证。
利用IP地址的攻击方法：解密、窃取口令、发送病毒。
2.信息系统面临的三种威胁：非人为因素和自然力造成的数据丢失，设备失效，线路阻断、人为但属于操作人员五一的失误造成的数据丢失、来自外部或内部人员的恶意攻击和入侵。
信息分析的方法/技术手段：模式匹配、统计分析、完整性分析、数据流分析。
信息分析的技术手段：模式匹配、统计分析、完整性分析（用于事后分析）。
3.入侵检测：对入侵行为的发觉，他通过从计算机网络或计算机系统的若干关键点收集信息，并对其进行分析。
从中发现是否有违反安全策略的行为和被攻击的迹象。
入侵检测模型的活动档案中未定义的随机变量：事件计数器、间隔计数器、资源计数器。
入侵检测系统的主体的分类：中心主体、分析主体、主机主体和网络主体。
入侵检测模型的第一阶段任务：信息收集、信息分析、信息融合。
入侵检测系统的组成：事件产生器、事件分析器、响应单元。
入侵检测性能的会受什么参数影响：检测率、虚警率。
入侵检测的不足：有效性差、适应性差、扩展性差、伸展性差。
入侵检测基础和核心是：信息收集，信号分析。
入侵攻击6步骤：确认目标、信息收集、漏洞挖掘、实施攻击、留下后门、清除日志。
按照检测数据的来源可将入侵检测系统分为：基于主机的IDS和基于网络的的IDS。
从技术分类入侵检测可分为：基于标识和基于异常情况。
从数据来源入侵检测可分为：基于主机的入侵检测和基于网络的入侵检测。
从数据分析手段来看：滥用入侵检测、异常入侵检测。
入侵检测原理的四阶段：数据收集、数据处理、数据分析、相应处理。
入侵检测的模型：操作模型、方差模型、多元模型、马尔可夫过程模型、时间序列分析模型。
入侵检测系统模型的3模块：信息收集模块、信息分析模块、报警与响应模块。
入侵检测利用的信息来源：系统和网络日志文件、目录和文件中不期望的改变、程序执行中不期望的行为、物理形式的入侵。
入侵检测系统的6个作用：通过检测和记录网络中的安全违规行为，惩罚罪犯、检测其他安全措施未能阻止的攻击或安全违规行为、检测黑客在攻击前的探测行为，预先发出警告、报告计算机系统或网络中的存在的安威胁、提供有关攻击的信息，帮助管理员诊断网络中的安全弱点进而修补、可以提高网络安全管理的质量。
入侵检测系统技术培训
教育行业网络安全防护
教育行业网络安全防护是教育行业保 障信息安全的重要任务之一，通过部 署入侵检测系统，可以实时监测网络 流量和数据，及时发现和应对各种网 络攻击和威胁。
VS
教育行业入侵检测系统可以部署在关 键业务系统、服务器和终端设备上， 对网络流量和数据进行分析和检测， 及时发现异常行为和恶意攻击，并采 取相应的措施进行防范和应对。
云端化部署
利用云计算资源，实现入侵检测系统的弹性扩展和按需服务，提高 系统的可用性和可维护性。
入侵检测系统的技术趋势
大数据分析
利用大数据技术对海量的网络流 量和安全事件数据进行实时处理 和分析，发现潜在的安全威胁。
威胁情报
将威胁情报与入侵检测系统相结合， 实现对已知威胁的快速响应和未知 威胁的预警。
安全可视化
通过可视化技术将复杂的网络流量 和安全事件数据呈现给安全管理人 员，提高安全管理的效率和决策的 准确性。
THANKS
感谢观看
日志与审计
入侵检测系统能够记录网 络活动的日志，为后续审 计和分析提供重要依据。
02
入侵检测系统技术原理
异常检测技术
总结词
异常检测技术通过监测系统中的异常行为来识别入侵。
总结词
异常检测技术的挑战在于如何准确区分正常和异常行为。
详细描述
异常检测技术基于正常行为模式进行学习，并建立正常行 为的基线。当检测到与正常行为模式显著不同的行为时， 系统会发出警报。
企业网络安全防护是企业保护自身信息安全的重要手段之一 ，通过部署入侵检测系统，可以实时监测网络流量和数据， 及时发现和应对各种网络攻击和威胁。
企业入侵检测系统可以部署在关键业务系统、服务器和终端 设备上，对网络流量和数据进行分析和检测，及时发现异常 行为和恶意攻击，并采取相应的措施进行防范和应对。
网络安全实验期末总结
网络安全实验期末总结引言：网络安全是现代社会的重要议题，对于各种组织和个人来说都至关重要。
网络安全实验是网络安全课程的重要组成部分，通过实验可以让学生更好地了解网络安全的基本概念、原理和技术，并培养他们的实践能力和问题解决能力。
本文将对我在本学期网络安全实验中所学到的内容进行总结和回顾，包括实验的设计和实施、实验过程中遇到的问题以及解决方法，以及实验结果的分析和总结。
一、实验内容本学期的网络安全实验内容主要包括网络扫描、漏洞利用、防火墙设置和入侵检测四个部分。
1.1 网络扫描实验网络扫描实验主要是通过使用扫描工具对给定网络进行扫描，发现其中存在的漏洞和脆弱点。
在实验中，我使用了常见的扫描工具，如Nmap和OpenVAS。
通过对扫描结果的分析，我了解到了网络扫描的原理和方法，并学会了如何防止自己的网络受到扫描攻击。
1.2 漏洞利用实验漏洞利用实验主要是通过分析已知的漏洞并使用相应的工具对目标系统进行攻击，获取系统的权限或者篡改系统的配置。
在实验中，我学会了如何使用Metasploit等工具进行漏洞利用，并且理解了漏洞利用的基本原理和风险。
1.3 防火墙设置实验防火墙设置实验主要是通过配置和调整防火墙来保护网络免受未经授权的访问和攻击。
在实验中，我学会了如何使用iptables和Firewalld等防火墙管理工具，并且了解了防火墙的工作原理和策略。
1.4 入侵检测实验入侵检测实验主要是通过监控网络流量和系统日志，检测和分析可能的入侵行为，并及时采取应对措施。
在实验中，我学会了如何使用Snort和Suricata等入侵检测系统，并且了解了入侵检测的基本原理和方法。
二、实验设计与实施在实验设计与实施过程中，我首先对实验内容进行分析和理解，然后准备相应的环境和工具。
对于每个实验，我根据实验要求和目标，进行详细的计划和设计，包括实验步骤、工具使用和实验结果的预期。
在实施过程中，我按照实验计划进行操作，并记录实验过程中的关键步骤、问题和解决方法。
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。
入侵检测技术总结
入侵检测技术总结入侵检测技术是一种用于检测和预防网络或系统受到非法攻击的方法。
它通过收集和分析网络或系统的各种信息，以检测任何可能的入侵行为或异常行为。
以下是关于入侵检测技术的总结：1. 定义：入侵检测技术是一种用于检测和预防非法攻击的方法，它通过收集和分析网络或系统的各种信息，以检测任何可能的入侵行为或异常行为。
2. 目的：入侵检测的主要目的是提供实时监控和警报，以防止潜在的攻击者对网络或系统造成损害。
3. 方法：入侵检测可以通过基于签名、异常检测和混合方法等技术来实现。
基于签名的检测方法通过匹配已知的攻击模式来检测入侵，而异常检测方法则通过监控系统的正常行为来检测任何偏离正常行为的异常行为。
混合方法则结合了基于签名和异常检测的优点，以提高检测的准确性和效率。
4. 组件：一个完整的入侵检测系统通常包括数据采集、数据分析和响应机制等组件。
数据采集组件负责收集网络或系统的各种信息，数据分析组件负责分析这些信息以检测任何可能的入侵行为，而响应机制则负责在检测到入侵时采取适当的行动，如发出警报或自动阻止攻击。
5. 挑战：虽然入侵检测技术已经取得了很大的进展，但它仍然面临着一些挑战。
例如，如何处理大量数据、如何提高检测的准确性、如何降低误报和漏报、以及如何应对复杂的攻击等。
6. 未来展望：随着技术的发展，未来的入侵检测系统可能会更加智能化和自动化。
例如，使用机器学习和人工智能技术来提高检测的准确性和效率，使用自动化响应机制来快速应对攻击，以及使用物联网和云计算等技术来扩大监控的范围和深度。
总之，入侵检测技术是网络安全领域的重要组成部分，它可以帮助保护网络和系统免受非法攻击的威胁。
然而，随着攻击者技术的不断演变，入侵检测技术也需要不断发展和改进，以应对日益复杂的网络威胁。
入侵检测系统归纳总结
入侵检测系统归纳总结入侵检测系统（Intrusion Detection System，简称IDS）是网络安全中用于检测和防御未经授权的网络入侵活动的重要工具。
本文将对入侵检测系统进行归纳总结，包括入侵检测系统的基本原理、分类、工作模式以及应用实践等方面的内容。
一、入侵检测系统的基本原理入侵检测系统通过监控网络流量和主机行为，分析和识别异常行为，并及时做出相应的响应和处理。
其基本原理包括异常检测和特征检测两种方式。
异常检测是基于对网络/主机正常行为的学习和建模，通过比对实时观测到的网络流量或主机行为与模型的差异，判断是否发生入侵。
而特征检测则是事先定义好一系列可能存在的入侵行为特征，通过与实际观测到的行为进行匹配，来判断是否发生入侵。
二、入侵检测系统的分类根据工作位置和侦测方式的不同，入侵检测系统可以分为网络入侵检测系统（NIDS）和主机入侵检测系统（HIDS）两种类型。
网络入侵检测系统主要在网络边界或关键网络节点进行部署，通过监控网络流量进行入侵检测。
而主机入侵检测系统则直接部署在被保护的主机上，通过监控主机行为进行入侵检测。
三、入侵检测系统的工作模式根据检测方式的不同，入侵检测系统可以分为基于签名的入侵检测系统和基于行为的入侵检测系统两种模式。
基于签名的入侵检测系统通过事先定义好一系列入侵行为的特征签名，通过匹配网络流量或主机行为是否包含这些特征签名来进行检测。
这种模式的优点是精确度高，缺点是对未知的入侵行为无法进行有效检测。
基于行为的入侵检测系统则是通过学习和分析网络流量或主机行为的正常模式，识别其中的异常行为来进行检测。
这种模式的优点是能够检测到未知的入侵行为，但也容易产生误报。
四、入侵检测系统的应用实践入侵检测系统在实际应用中可以结合其他安全设备和技术，形成多层次、多维度的安全防护体系。
例如，可以与防火墙、安全网关等设备配合使用，实现对网络流量的实时监控和分析；同时，也可以结合入侵防御系统，及时响应入侵行为，进行主动防御。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
1.黑客：早先对计算机的非授权访问称为“破解”，而hacking(俗称“黑”)则指那些熟练使用计算机的高手对计算机技术的运用，这些计算机高手称为“黑客”。
随着个人计算机及网络的出现，“黑客”变成一个贬义词，通常指那些非法侵入他人计算机的人。
2.入侵检测（intrusion detection）：就是对入侵行为的发觉，它通过从计算机网络或计算机系统中的若干关键点收集信息，并对其进行分析，从中发现网络或者系统中是否有违反安全策略的行为和被攻击的迹象。
3.入侵检测系统的六个作用：1）、通过检测和记录网络中的安全违规行为，惩罚网络犯罪，防止网络入侵事件的发生。
2）、检测其他安全措施未能阻止的攻击或安全违规行为。
3）、检测黑客在攻击前的探测行为，预先给管理员发出警报。
4）、报告计算机系统或网络中存在的安全威胁。
5）、提供有关攻击的信息，帮助管理员诊断网络中存在的安全弱点，利于其进行修补。
6）、在大型、复杂的计算机网络中布置入侵检测系统，可以显著提高网络安全管理的质量。
4.t P>t D+t Rd的含义：t p:保护安全目标设置各种保护后的防护时间。
t D:从入侵者开始发动入侵开始，系统能够检测到入侵行为所花费的时间。
t R：从发现入侵行为开始，系统能够做出足够的响应，将系统调整到正常状态的时间。
公式的含义：防护时间大于检测时间加上响应时间，那么在入侵危害安全目标之前就能检测到并及时采取防护措施。
5.入侵检测原理的四个阶段：数据收集、数据处理，数据分析，响应处理。
6.攻击产生的原因：信息系统的漏洞是产生攻击的根本原因。
7.诱发入侵攻击的主要原因：信息系统本身的漏洞或脆弱性。
8.漏洞的概念：漏洞是在硬件、软件、协议的具体实现或系统安全策略上存在的缺陷，它是可以使攻击者能够在未授权的情况下访问或破坏系统。
漏洞会影响到很大范围内的软件及硬件设备，包括操作系统本身及其支撑软件、网络客户和服务器软件、网络路由和安全防火墙等。
漏洞是与时间紧密相关的，，一般是程序员编程时的疏忽或者考虑不周导致的。
9.漏洞的具体表现：存储介质不安全，数据的可访问性，信息的聚生性，保密的困难性，介质的剩磁效应，电磁的泄漏性，通信网络的脆弱性，软件的漏洞。
10.漏洞iongde分类（按被利用的方式）：物理接触、主机模式、客户机模式、中间人模式。
11.入侵检测系统的基本原理主要分四个阶段：数据收集、数据处理、数据分析、响应处理。
12.常用的5种检测模型：操作模型、方差模型、多元模型、马尔柯夫过程模型、时间序列分析模型。
13.信息系统面临的三种威胁：非人为因素和自然力造成的数据丢失、设备失效、线路阻断；人为但属于操作人员无意的失误造成的数据丢失；来自外部和内部人员的恶意攻击和入侵。
14.攻击的四个步骤：攻击者都是先隐藏自己；再踩点或预攻击探测，检测目标机器的各种属性和具备的被攻击条件，然后采取相应的攻击行为，达到自己的目的，最后攻击者会清除痕迹删除自己的行为日志。
Ping扫描：ping是一个DOS命令，它的用途是检测网络的连通状况和分析网络速度。
端口扫描：端口扫描时一种用来查找网络主机开放端口的方法，正确的使用端口扫描，能够起到防止端口攻击的作用。
操作系统识别扫描：黑客入侵过程的关键环节是操作系统的识别与扫描。
漏洞扫描：主要是查找操作系统或网络当中存在什么样的漏洞，并给出详细漏洞报告，引导用户到相关站点下载最新系统漏洞补贴程序，确保系统永远处在最安全的状态下，以减少被攻击的可能性。
1.欺骗攻击的类型：IP、ARP、DNS、源路由、URL2.拒绝服务攻击：攻击者想办法让目标主机停止提供服务或资源访问，它是黑客常用的攻击手段之一。
3.拒绝服务攻击的原理：SYN洪流攻击，IP欺骗拒绝服务攻击，UDP洪流攻击，ping洪流攻击，泪滴攻击，Land攻击，Smurf攻击，Fraggle攻击。
4.数据库攻击：危害最大的属于SQL注入式攻击。
源于英文：SQL Injection Attack,就其本质而言，SQL注入式攻击利用的工具是SQL的语法，针对的是应用程序开发者编程过程中的漏洞。
当攻击者能够操作数据，往应用程序中插入一些SQL语句时，SQL注入式攻击就发生了。
5.木马攻击：特洛伊木马本质上只是一种远程管理工具，而且本身不带伤害性，也没有感染力，所以原则上不能成为病毒。
特洛伊木马之所以被视为病毒是因为如果有人不正当的使用，其破坏力可以比病毒更强。
木马是一种基于远程控制的黑客工具，具有隐蔽性和非授权性的特点。
“冰河”的开放端口是7626.6.入侵检测系统模型分为3个模块：信息收集模块、信息分析模块、报警与相应模块7.入侵检测利用的信息来源：系统和网络日志文件；目录和文件中不期望的改变；程序执行中的不期望行为；物理形式的入侵。
8.信息分析的四种方法：模式匹配；统计分析；完整性分析；数据流分析。
9.蜜罐技术：蜜罐是一个安全程序，设计用来观测入侵者如何探测并最终入侵系统，其中包含一些并不威胁公司机密的数据或应用程序，同时对于入侵者来说又具有很大诱惑力，它安装在网络上的一台专用的计算机上，同时通过一些特殊配置，使该计算机看起来像是一个“有价值”的目标，以引诱潜在的入侵者并捕获他们。
10.蜜网技术：蜜网是一种专门设计用来让人攻击的网络，一旦被入侵者所攻破，入侵者的一切信息、工具等都将被用来分析和学习，其想法和蜜罐相似，但两者之间还是有些不同。
11.误用入侵检测的思想是：如果所有的入侵行为和手段（及其变种）都能够表达为一种模式或特征，那么所有已知的入侵方法就可以用匹配的方法来发现。
其难点在于如何设计模式，使其既表达入侵又不会将正常的活动包含起来。
12.误用入侵检测系统的类型：专家系统，模型推理系统，模式匹配系统，状态转换分析系统。
13.异常入侵检测：是与误用入侵检测技术相对应的另一种入侵检测技术。
基于异常入侵检测技术的入侵检测系统首先总结正常操作应该具有的特征，如CPU利用率、缓存剩余空间、用户使用计算机的习惯等，在后续的检测过程中对操作进行监视，一旦发现偏离正常统计学意义上的操作模式，进行报警。
14.典型的3种威胁模型：外部入侵、内部渗透、不当行为15.异常入侵检测方法：统计分析、模式预测、数据挖掘、神经网络、免疫系统、特征选择、贝叶斯推理、贝叶斯网络、贝叶斯聚类等9种方法。
16.当前模式匹配问题属于串处理（string processing）和模式组合匹配（combinatorial patternmatching）精确模式串匹配算法检测符号序列的方式主要分为3种模式：前缀模式、后缀模式、结合模式。
前缀匹配模式KMP(Knuth-Morris-Pratt)。
后缀模式主要算法：单串匹配的Boyer-Moore算法和多串匹配的Commentz-Walter算法、Wu-Manber算法。
结合模式：BDM（Backward DAWG Matching）、BOM(Bachward Oracle Matching)、SBDM(Set Backward DAWG Matching)、SBOM(Set Backward Oracle Matching)1.近似模式串匹配算法求解的四种途径：动态规划法、基于自动机的方法、位并行方法、过滤筛选法。
2.注意：从理论上讲，复杂度低的算法的实现性能可能会低于复杂度高的算法。
3.串匹配算法的四种改进方法：基于自动机算法的改进、基于跳跃算法的改进、基于数值型算法的改进、基于编码算法的改进。
4.基于主机的入侵检测系统如何检测入侵？通过监视和分析主机的审计日志检测入侵，审计和日志功能对于系统来说是非常重要的，可以把感兴趣的造作都记录下来，供分析和检查。
日志是使系统顺利运行的重要保障。
标准的日志功能不能自动过滤和检查日志记录，并提供系统管理员所需要的信息。
5.Windows NT的日志文件分为3类：系统日志、应用程序日志、安全日志。
6.在Windows XP 操作系统里有Ineternet连接防火墙（ICF），它的日志文件分为2类：ICF审核通过的IP数据包，ICF抛弃的IP数据包。
7.Windows XP日志文件存放在C:/WINDOWS目录下，均以.log为文件的扩展名，其中最重要的一个文件名就是pfirewall.log.8.UNIT采用Syslog工具实现日志功能。
9.入侵特征预处理：系统收集到的原始数据非常庞大，包含许多无用的信息，格式也各不相同，无法直接输入入侵检测系统。
可以采用如Perl脚本等格式化原始数据，并进一步将其归一化为服从均值为0、标准差为1的实数，形成一个18维的样本矢量，作为入侵检测的输入。
根据目的不同，这些样本数据可分为训练样本、校验样本、测试样本3种，其中训练样本和校验样本是用于确定最佳模式分类器，测试样本是在工作状态下的待检测数据。
10.基于主机的入侵系统的优点：基于主机的入侵系统对分析“可能性的攻击行为”非常有用；误报率通常低于基于网络的入侵检测系统，这是因为检测在主机上运行的命令序列比检测网络数据流更简单，系统的复杂性也降低的多；可部署在那些不需要广泛的入侵检测、传感器和控制台之间的通信宽带不足的场合。
11.基于主机的入侵系统的缺点：①需要安装在被保护的主机上②它依赖于服务器固定有的日志与监控能力③全面部署代价比较高④只监控本主机，根本不监控网络上的情况。
12.基于网络的入侵检测系统（NIDS）：也称硬件入侵检测系统，放置在比较重要的网络段，不停地监视网络段中的各种数据包，对每一个数据包或可疑的数据包进行特征分析。
基于网络的入侵检测系统是指监测整个网络流量的系统。
13.网卡的两种最常用的用途：1、普通模式：受数据包里面的MAC地址决定，数据被发送到目的主机2、混杂模式：所有可以被检测到的信息均被主机接收。
14.WinPcap是BPF模型LibPcap函数库在Windows平台下包捕获和网络状态分析的一种体系结构，这个体系结构是由一个核心的包过滤器、一个底层的动态链接库（Packet.dll）和一个高层的独立于系统的函数库（LibPcap）组成。
15.网卡的4种工作模式：广播模式、多播传送、直接模式、混杂模式。
16.基于网络的入侵检测系统的优点：成本低、检测基于主机的系统漏掉的攻击、攻击者不易转移数据、实时监测和响应、检测未成功的攻击和不良意图、操作系统无关性。
17.基于网络的入侵检测系统的缺点：①只检测它直接连接的网络短段得通信，不能检测其他网络段得包②为了性能目标通常采用特征检测方法，可以检测出普通的一些攻击，很难实现一些复杂的需要大量计算和分析时间的攻击检测③可能会将大量的数据传回分析系统中④处理加密的会话过程比较困难。
18.为了提高系统对新型变种攻击的适应性，用反向传播（Back Propagation ,BP）人工神经网络技术构造异常入侵分析器。