入侵检测技术的发展方向
《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。
入侵检测技术的发展方向
入侵检测技术的发展方向1. 引言近年来，随着网络攻击的不断增多，入侵检测技术也得到了越来越多的关注。
入侵检测技术是一项基于网络的安全技术，能够检测和预防恶意攻击行为。
本文将探讨入侵检测技术的发展方向，包括基于机器学习的入侵检测、云安全和工业控制系统入侵检测。
2. 基于机器学习的入侵检测在过去的几年中，基于机器学习的入侵检测技术已经得到了广泛的关注。
该技术利用机器学习算法对网络流量进行分析和模型训练，以检测网络中的异常流量和恶意行为。
机器学习技术可以帮助入侵检测系统更好地识别和分类网络流量，从而提高检测准确率和降低误报率。
此外，机器学习技术还可以通过分析网络流量的特征，自动发现新的恶意行为和攻击。
然而，基于机器学习的入侵检测技术也存在一些问题，例如模型训练需要大量的标记数据，而标记数据的获取和管理成本很高。
此外，检测结果可能会受到模型选择、特征提取和训练数据的偏差等因素的影响。
未来，基于机器学习的入侵检测技术需要更多地关注数据质量和可解释性，以提高检测效率和可靠性。
3. 云安全随着云计算的快速发展，在云环境中进行安全检测变得越来越重要。
云安全主要是指在云环境中对各种类型攻击进行检测和预防的技术。
与传统的入侵检测技术相比，云安全技术能够更好地适应云平台的特点，例如弹性扩展、自动化部署和动态治理等。
同时，云安全技术还能够提供更全面的安全保护服务，例如网络监控、身份验证和安全审计等。
未来，随着云计算的普及和应用场景的不断扩大，云安全技术将会得到更广泛的应用。
同时，云安全技术也需要不断加强云平台的安全性能和可靠性，以维护云平台的安全稳定性。
4. 工业控制系统入侵检测工业控制系统是指用于控制和监控工业过程的计算机系统和网络。
与传统的信息系统安全不同，工业控制系统入侵检测需要考虑实时性、可靠性和安全性等方面。
工业控制系统入侵检测主要是针对工业设备、控制器和传感器等进行检测和防御。
目前，工业控制系统入侵检测技术已经得到了一定的发展，例如基于网络流量、规则集、异常检测和机器学习等方法。
IDS的模型、分类、趋势
引言【比特网专家特稿】近年来随着信息和网络技术的高速发展以及政治、经济或者军事利益的驱动，计算机和网络基础设施，特别是各种官方机构的网站，成为黑客攻击的热门目标。
近年来对电子商务的热切需求，更加激化了这种入侵事件的增长趋势。
由于防火墙只防外不防内，并且很容易被绕过，所以仅仅依赖防火墙的计算机系统已经不能对付日益猖獗的入侵行为，对付入侵行为的第二道防线——入侵检测系统就被启用了。
1.入侵检测系统(IDS)概念1980年，James P.Anderson第一次系统阐述了入侵检测的概念，并将入侵行为分为外部滲透、内部滲透和不法行为三种，还提出了利用审计数据监视入侵活动的思想[1]。
即其之后,1986年Dorothy E.Denning提出实时异常检测的概念并建立了第一个实时入侵检测模型，命名为入侵检测专家系统(IDES)，1990年，L.T.Heberlein等设计出监视网络数据流的入侵检测系统，NSM(Network Security Monitor)。
自此之后，入侵检测系统才真正发展起来。
Anderson将入侵尝试或威胁定义为：潜在的、有预谋的、未经授权的访问信息、操作信息、致使系统不可靠或无法使用的企图。
而入侵检测的定义为：发现非授权使用计算机的个体(如“黑客”)或计算机系统的合法用户滥用其访问系统的权利以及企图实施上述行为的个体。
执行入侵检测任务的程序即是入侵检测系统。
入侵检测系统也可以定义为：检测企图破坏计算机资源的完整性，真实性和可用性的行为的软件。
入侵检测系统执行的主要任务包括[3]：监视、分析用户及系统活动;审计系统构造和弱点;识别、反映已知进攻的活动模式，向相关人士报警;统计分析异常行为模式;评估重要系统和数据文件的完整性;审计、跟踪管理操作系统，识别用户违反安全策略的行为。
入侵检测一般分为三个步骤：信息收集、数据分析、响应。
入侵检测的目的：(1)识别入侵者;(2)识别入侵行为;(3)检测和监视以实施的入侵行为;(4)为对抗入侵提供信息，阻止入侵的发生和事态的扩大;2 .入侵检测系统模型美国斯坦福国际研究所(SRI)的D.E.Denning于1986年首次提出一种入侵检测模型，该模型的检测方法就是建立用户正常行为的描述模型，并以此同当前用户活动的审计记录进行比较，如果有较大偏差，则表示有异常活动发生。
2024年入侵检测市场分析现状
入侵检测市场分析现状摘要本文旨在对入侵检测市场的现状进行全面分析，包括市场规模、市场发展趋势、竞争格局以及未来展望。
通过对国内外入侵检测市场的研究和分析，我们可以了解到该市场的发展潜力和机遇，为相关企业和投资者提供参考。
1. 引言随着互联网的迅猛发展和信息技术的不断进步，网络安全问题日益突出。
入侵检测作为网络安全的重要组成部分之一，其在保护网络免受未经授权的访问和恶意攻击方面发挥着重要作用。
因此，入侵检测市场的发展备受关注。
2. 市场规模根据市场调研数据显示，全球入侵检测市场正在快速增长。
预计到2025年，市场规模将达到数十亿美元。
这一增长趋势主要受到不断增长的网络攻击和数据泄露事件的推动。
尤其在金融、电信、能源和政府等行业，入侵检测需求更为迫切。
3. 市场发展趋势3.1 人工智能与机器学习的应用随着人工智能和机器学习等技术的快速发展，入侵检测市场也迎来了更多的创新。
人工智能可以帮助识别和解决复杂的网络攻击，并提供更加准确和快速的响应。
机器学习技术可以通过分析大量的数据，自动识别异常活动并进行预测，从而提高入侵检测的准确性和效果。
3.2 云安全的需求增长随着云计算的普及和应用，云安全问题也日益受到关注。
入侵检测作为云安全的重要组成部分，面临着更大的挑战和机遇。
云环境的动态性和大规模性使得传统的入侵检测方法无法适应，因此需求增长带动了新型的云安全入侵检测技术的研发和应用。
3.3 区块链技术的应用近年来，区块链技术在金融、供应链管理等领域取得了重要进展。
入侵检测市场也开始引入区块链技术，以提供更高的安全性和可信度。
区块链技术可以记录和验证数据的完整性，防止数据篡改和入侵行为，对于入侵检测具有重要意义。
4. 竞争格局目前，入侵检测市场存在着多个主要竞争者。
国内外的大型跨国公司和初创企业都在该市场争夺市场份额。
在全球市场上，一些知名厂商占据了较大份额，但也存在许多中小型企业提供具有特色的入侵检测解决方案。
入侵检测技术在网络安全中的应用与研究
入侵检测技术在网络安全中的应用与研究在当今数字化的时代，网络已经成为人们生活和工作中不可或缺的一部分。
然而，随着网络的广泛应用，网络安全问题也日益凸显。
入侵检测技术作为网络安全防护的重要手段之一，对于保护网络系统的安全、稳定运行具有至关重要的意义。
一、入侵检测技术的概述入侵检测技术是一种通过对网络或系统中的数据进行实时监测和分析，以发现潜在的入侵行为和异常活动的技术。
它可以在系统遭受攻击之前或攻击过程中及时发出警报，以便管理员采取相应的措施来阻止攻击，降低损失。
入侵检测技术主要分为基于特征的检测和基于异常的检测两种类型。
基于特征的检测是通过将监测到的数据与已知的攻击特征库进行匹配来发现入侵行为，这种方法检测准确率高，但对于新型攻击和变种攻击的检测能力有限。
基于异常的检测则是通过建立正常的行为模型，当监测到的行为与正常模型偏差较大时判定为异常，从而发现潜在的入侵。
这种方法能够检测到未知的攻击，但误报率相对较高。
二、入侵检测技术在网络安全中的应用1、企业网络安全防护企业网络通常包含大量的敏感信息和重要业务数据，是黑客攻击的主要目标之一。
通过部署入侵检测系统，可以实时监测企业网络中的流量和活动，及时发现并阻止来自内部或外部的攻击，保护企业的知识产权、客户数据和财务信息等。
2、金融行业金融行业的网络系统涉及大量的资金交易和客户信息，对安全性要求极高。
入侵检测技术可以帮助金融机构防范网络欺诈、数据泄露和恶意软件攻击等，保障金融交易的安全和稳定。
3、政府机构政府机构的网络存储着大量的国家机密和重要政务信息，一旦遭受入侵，将带来严重的后果。
入侵检测技术能够加强政府网络的安全防护，及时发现和应对各类网络威胁，维护国家安全和社会稳定。
4、云计算环境随着云计算的普及，越来越多的企业将业务迁移到云端。
然而，云计算环境的复杂性和开放性也带来了新的安全挑战。
入侵检测技术可以应用于云平台，对虚拟机之间的流量和活动进行监测，保障云服务的安全性。
2024年入侵检测市场前景分析
入侵检测市场前景分析摘要入侵检测市场是网络安全领域中的一个重要子市场，随着网络攻击的不断增加，对于入侵检测技术的需求也在不断提高。
本文通过对入侵检测市场的现状进行分析，评估市场的发展潜力，并给出一些建议，帮助企业和投资者更好地把握市场机会。
1. 引言随着互联网的快速普及和应用，网络安全问题也日益严重。
入侵检测作为一种重要的安全防御手段，可以帮助企业发现和阻止网络入侵，保护重要数据的安全。
因此，入侵检测市场具有广阔的发展前景。
2. 市场现状分析入侵检测市场目前呈现出以下几个特点： - 市场规模扩大：随着网络攻击频率的增加，入侵检测市场的规模也在不断扩大。
根据统计数据，入侵检测市场的年复合增长率高达XX%，预计到2025年市场规模将达到XX亿美元。
- 技术不断创新：随着信息技术的发展，入侵检测技术也在不断创新。
人工智能、机器学习等技术的引入，为入侵检测提供了更加智能和高效的解决方案。
- 云安全需求增长：随着云计算的普及，对云安全的需求也日益增长。
入侵检测作为云安全的重要组成部分，其市场需求也随之增加。
3. 市场机会分析入侵检测市场存在以下机会：- 小微企业的需求增加：随着小微企业的快速发展，其对网络安全的需求也在增加。
入侵检测市场可以通过提供定制化服务，满足小微企业的需求。
- 云安全市场的增长：随着云计算的快速发展，云安全市场的需求也在不断增加。
入侵检测技术可以结合云计算平台，提供更加全面和强大的安全保障。
- 政府投入的增加：为了应对日益复杂的网络安全威胁，政府对于网络安全领域的投入也在增加。
入侵检测服务商可以通过与政府合作，拓展市场份额。
4. 竞争格局分析入侵检测市场存在以下竞争格局： - 大型安全厂商：大型安全厂商拥有先进的技术和强大的研发实力，在市场上具有较高的竞争优势。
- 创新型初创企业：创新型初创企业凭借其技术创新能力，可以在市场上找到一片自己的发展空间。
- 行业服务商：行业服务商通过与特定行业的合作，提供定制化的入侵检测解决方案，拥有一定的市场份额。
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。
第7章 入侵检测技术-计算机信息安全技术(第2版)-付永钢-清华大学出版社
第七章 入侵检测技术
7.1 入侵检测技术概述
入侵检测系统的作用
• 监控网络和系统 • 发现入侵企图或异常现象 • 实时报警 • 主动响应 • 审计跟踪
形象地说，它就是网络摄像机，能够捕获并记录网络上的所有数据， 同时它也是智能摄像机，能够分析网络数据并提炼出可疑的、异常的网 络数据，它还是X光摄像机，能够穿透一些巧妙的伪装，抓住实际的内 容。它还不仅仅只是摄像机，还包括保安员的摄像机.
第七章 入侵检测技术
7.2.2 入侵检测系统的基本结构
事件响应模块 事件响应模块的作用在于警告与反应，这实 际上与PPDR模型的R有所重叠。
第七章 入侵检测技术
7.2.2 入侵检测系统的基本结构
入侵检测系统的结构
第七章 入侵检测技术
7.2.2 入侵检测系统的基本结构
引擎的工作流程
引擎的主要功能：原 始数据读取、数据分 析、产生事件、策略 匹配、事件处理、通 信等功能
第七章 入侵检测技术
7.1 入侵检测技术概述
入侵
•对信息系统的非Байду номын сангаас权访问及（或）未经许可在信息系统中 进行操作
入侵检测
•通过对计算机网络或计算机系统中的若干关键点进行信息 收集并对其进行分析，发现是否存在违反安全策略的行 为或遭到攻击的迹象。
入侵检测系统（IDS）
•用于辅助进行入侵检测或者独立进行入侵检测的自动化工 具
第七章 入侵检测技术
7.2.2 入侵检测系统的基本结构
信息收集模块
入侵检测很大程度上依赖于收集信息的可靠性 和正确性
要保证用来检测网络系统的软件的完整性 特别是入侵检测系统软件本身应具有相当强的
坚固性，防止被篡改而收集到错误的信息
入侵检测系统
入侵检测系统1. 引言1.1 背景近年来，随着信息和网络技术的高速发展以及其它的一些利益的驱动，计算机和网络基础设施，特别是各种官方机构网站成为黑客攻击的目标，近年来由于对电子商务的热切需求，更加激化了各种入侵事件增长的趋势。
作为网络安全防护工具“防火墙”的一种重要的补充措施，入侵检测系统(Intrusion Detection System，简称 IDS)得到了迅猛的发展。
依赖防火墙建立网络的组织往往是“外紧内松”，无法阻止内部人员所做的攻击,对信息流的控制缺乏灵活性从外面看似非常安全，但内部缺乏必要的安全措施。
据统计，全球80%以上的入侵来自于内部。
由于性能的限制，防火墙通常不能提供实时的入侵检测能力，对于企业内部人员所做的攻击，防火墙形同虚设。
入侵检测是对防火墙及其有益的补充，入侵检测系统能使在入侵攻击对系统发生危害前，检测到入侵攻击，并利用报警与防护系统驱逐入侵攻击。
在入侵攻击过程中，能减少入侵攻击所造成的损失。
在被入侵攻击后，收集入侵攻击的相关信息，作为防范系统的知识，添加入知识库内，增强系统的防范能力，避免系统再次受到入侵。
入侵检测被认为是防火墙之后的第二道安全闸门，在不影响网络性能的情况下能对网络进行监听，从而提供对内部攻击、外部攻击和误操作的实时保护,大大提高了网络的安全性。
1.2 背国内外研究现状入侵检测技术国外的起步较早，有比较完善的技术和相关产品。
如开放源代码的snort，虽然它已经跟不上发展的脚步，但它也是各种商业IDS的参照系；NFR公司的NID等，都已相当的完善。
虽然国内起步晚，但是也有相当的商业产品：天阗IDS、绿盟冰之眼等不错的产品，不过国外有相当完善的技术基础，国内在这方面相对较弱。
2. 入侵检测的概念和系统结构2.1 入侵检测的概念入侵检测是对发生在计算机系统或网络中的事件进行监控及对入侵信号的分析过程。
使监控和分析过程自动化的软件或硬件产品称为入侵检测系统（Intrusion Detection System），简称IDS。
入侵检测系统的分析研究与发展趋势
的 深 度 ， 得 安 全 防御 技 术 逐 渐 从 传 统 的 边 界 防 范 拓 展 到 内 部 网 使 络， 网络 安 全 防 御 工 程也 逐 渐 从 一 种 被 动 的 防 护 机 制 向 主 动 的 防
护 机 制演 变 。
２ 系统 综 述
２１ 当前入 侵检 测 系统分 析 ．
维普资讯
通 信 论 坛
责任壕辑： 翌 姚
入侵检测 系统 的分析研 究与发展趋 势
周 启 明 （ 南科技 大 学计 算机 科 学与 工程 学院 湖 南 湘 潭 ４ １０ ） 湖 １２ １
【 摘 要 】入 侵 检 测 系统 作 为 一 种 新 型 的 信 息 安 全 防 护措 施 是 当前 研 究的 热 点 之 一 。 据 入侵 检 测 系统 情 况 ， 根 可知 各种 入
因此 ， 网 络 的安 全 很 多 组 织 致 力 于 提 出 更 多 更强 大 的 主 动 对 策 略 和方 案 来 增 强 网络 的安 全性 ， 中 １个 有 效 的解 决 途 径 就 是 其 人侵 检 测 。人 侵 检 测 系 统 （ ） 以 弥 补 防 火 墙 的 不 足 ， 网 络 ｒ 可 ＤＳ 为 安全 提供 实 时 的人 侵 检 测 及 采 取相 应 的 防护 手 段 ，如 记 录证 据 、 跟 踪人 侵 、 复 或 断 开 网络 连 接 等 。它 大 大 延 展 了 网 络 安 全 防 御 恢
２２ 入侵 检测 方 法分 类 ．
根 据 检 测 技 术 的不 同 ， 侵 检 测 方 法 可 分 为 异 常 人侵 检 测 和 人 误 用 人 侵 检 测 ２种 。 异 常 检 测 技 术 是 根 据 系 统 或 用 户 的 非 正 常 行 为 和 使 用 计 算 机 资 源非 正常 情 况 来 检 测 出人 侵 行 为 ， 而不 依赖 于 具 体 的 行 为 是 否 出 现 来 检 测 ， 以 它 可 以检 测 出 采 用 最 新 （ 知 ） 所 未 的攻 击 技 术 的 攻 击或 人 侵 行 为 。 且 ， 常 检 测 试 图用 定 量 方 式 描 述 常 规 的 、 并 异 正
入侵检测技术概述
入侵检测技术概述孟令权李红梅黑龙江省计算中心摘要本文概要介绍了当前常见的网络安全技术——入侵检测技术，论述了入侵检测的概念及分类，并分析了其检测方法和不足之处．最后描述了它的发展趋势及主要的IDS公司和产品。
关键词入侵检测；网络；安全；IDS1 引言入侵检测技术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。
违反安全策略的行为有：入侵——非法用户的违规行为；滥用——用户的违规行为。
2 入侵检测的概念入侵检测(I n t r u s i o n D e t e c t i o n ，I D ) ，顾名思义，是对入侵行为的检测。
它通过收集和分析计算机网络或计算机系统中若干关键点的信息，检查网络或系统中是否存在违反安全策略的行为和被攻击的迹象。
进行入侵检测的软件与硬件的组合便是入侵检测系统(Intrusion Detection SystemIDS ) 。
3 入侵检测系统的分类入侵检测系统(I D S ) 依照信息来源收集方式的不同，可以分为基于主机(H o s t-Based IDS ) 的和基于网络(Netwo r k-BasedIDS ) ；另外按其分析方法可分为异常检测(Anomaly Detection ，AD ) 和误用检测(Misuse Detection ，M D ) 。
3 ．1主机型入侵检测系统基于主机的入侵检测系统是早期的入侵检测系统结构，其检测的目标主要是主机系统和系统本地用户，检测原理是根据主机的审计数据和系统日志发现可疑事件。
检测系统可以运行在被检测的主机或单独的主机上。
其优点是：确定攻击是否成功；监测特定主机系统活动，较适合有加密和网络交换器的环境，不需要另外添加设备。
其缺点：可能因操作系统平台提供的日志信息格式不同，必须针对不同的操作系统安装不同类型的入侵检测系统。
监控分析时可能会曾加该台主机的系统资源负荷．影响被监测主机的效能，甚至成为入侵者利用的工具而使被监测的主机负荷过重而死机。
入侵检测技术现状及发展趋势
（ ） 理形式的入侵信 息 ．物理形 式的入侵包括 两个 ４物
１入侵检测的含义
入 侵检测是识 别系统 资源 的非授 权使用及系 统舍 法用
方面的内容： 一是未授权的对网络硬件连接： 二是对物理资
源的未授权 访问。 如果入侵 者能够在 物理上访 问内部 网， 就
户的滥用行为， 通过对网络或系统中若干关键点收集信息，
应 响应方式 分为主动 响应和被 动响应 。 其 二者的差别在 于
被动 响应只会 发出报警通 知，不会埘被攻击 系统实施保 护
或者对 攻击系统实施反 击： 而主动 响应 则会 实旖上 述行为 。
系统中留下的活动痕迹，会尽力去替换系统程序或修改系
统 日志文件 。 目录和文 件中不期望产 生的创建 、修 改和删 除， 尤其是那些正常情 况下 限制 访问 的， 很有可 能就 是一种
（ ４）．
安装在需要保护的主机上，通过监视和分析主机的系统日
志和审计 安全记录等来 实现对入 侵行 为的检测 。其优 点在
构， 显然不 能满 足对异构系 统和大规模 网络的监测 ， 并且不
同的入 侵检测系统之 间不 能协同工作 。 为了解 决这些 问题 ，
于能够校验 出攻击是 否成功 ；可 使特 定的系统行 为受到严
ｌ’ ｅ ｏ ｈ ｏ ｌ ｆａｔｎｉｎ ｙ ｂ ｍｅ ｔｅ ｆｃｌ ｏ ｔ ｔ ．Ｔｏ ｓ ｌｅ ｔｅ Ｎｅｗｏ ｋ Ｓ ｃ ｒｔ，Ｉ ｔｕｉｎ ｅｅ ｔｏ ｅ ｈ ｏｏ ｙ ｓｏ ｅ ｏ ｈ ￣ ｅ － ｃ ｓ ｅ ｏ ｏｖ ｈ ｔ ｒ ｅ ｕｉｙ ｎｒｓｏ Ｄ ｔｃｉｎ Ｔ ｎ ｌｇ ，丑 ｎ ｆｔｅ ｆ ｅ ｃ ｌ
・
Ｓ Ｕ Ｑ删＿ ＿ 噜
第9章 入侵检测技术
9.1.4 入侵检测系统的作用
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。因此，IDS可以看作这样的 管理工具：它从计算机网络的各个关键点收集各种系统 和网络资源的信息，然后分析有入侵（来自组织外部的 攻击）和误用（源于内部组织的攻击）迹象的信息，并 识别这些行为和活动，在某些情况下，它可以自动地对 检测到的活动进行响应，报告检测过程的结果，从而帮 助计算机系统对付攻击。
1997年，Ross Anderson和Abida Khattak将信息检索技 术引进到了入侵检测领域。 1998年，W.Lee首次提出了运用数据挖掘技术对审计数据进 行处理。 1999年，Steven Cheung等人又提出了入侵容忍（Intrusion tolerance）的概念，在IDS中引入了容错技术。 2000年，Timm Bass提出了数据融合（Data Fusion）的 概念，将分布式入侵检测理解为在层次化模型下对多感应器的数 据综合问题。
该技术的关键是如何表达入侵的模式，把真正 的入侵行为与正常行为区分开来，因此入侵模式表 达的好坏直接影响入侵检测的能力。
优点：误报少； 缺点：只能发现攻击库中已知的攻击，且其复杂 性将随着攻击数量的增加而增加。
莆田学院计算网络教研室
9.1.5 入侵检测的分类
莆田学院计算网络教研室
9.1.5 入侵检测的分类
2．按照分析的方式
按照分析器所采用的数据分析方式，可分为：
异常检测系统
误用检测系统
混合检测系统。
莆田学院计算网络教研室
9.1.5 入侵检测的分类
异常检测（Anomaly detection）系统：假定 所有的入侵行为都与正常行为不同，建立正常活动 的简档，当主体活动违反其统计规律时，则将其视 为可疑行为。
入侵检测技术存在的问题及发展趋势
入侵检测技术存在的问题及发展趋势
2）隐私和安全
IDS可以收到网路上的所有数据，同时可以对其进行分析和记录， 这对网络安全极其重要，但难免对用户的隐私构成了一定的威胁，这 就要看具体的入侵检测产品是否能够提供相应的功能以供管理员进行 取舍。
3）被动分析与主动发现
IDS是采取被动监听的方式发现网络问题，无法主动发现网络中 的安全隐患和故障，如何解决这个问题也是入侵检测产品面临的问题。 另外检测规则的更新总是落后于攻击手段的更新，从发现一个新的攻 击到用户升级规则库，有一个时间差，期间用户难免会受到入侵。
入侵检测技术存在的问题及发展趋势
入侵检测技术存在的问题 入侵检测技术的发展趋势
入侵检测技术存在的问题及发展趋势
1.1 入侵检测技术存在的问题
目前，国内外IDS在产品和检测手段上都还不够成熟， 存在诸如以下的问题。
1）误报和漏报
IDS常用的检测方法有特征检测、异常检测、协议分 析等。而这些检测方式都存在缺陷。比如异常检测通常采 用统计方法来进行检测，而统计方法中的阈值难以有效确 定，太小的值会产生大量的误报，太大的值又会产生大量 的漏报。而在协议分析的检测方式中，一般的IDS只简单 地处理了常用的如HTTP、FTP、SMTP等，其余大量的协议 报文完全可能造成IDS漏报，如果考虑支持尽量多的协议 类型分析，网络的成本又无法承受。
入侵检测技术存在的问题及发展趋势
3. 大规模分布式的检测技术
传统的集中式IDS的基本模型是在网络不同的网段上 放置多个探测器以收集当前网络状态的信息，然后将这些 信息传送到中央控制台进行处理分析。这种方式存在明显 的缺陷：一是对于大规模的分布式攻击，中央控制台的负 荷将会超过其处理极限，这种情况会造成大量信息的处理 遗漏，导致漏警率的增高；二是多个探测器收集到的数据 在网络上传输会在一定程度上增加网络的负担，导致网络 系统性能的降低；三是由于网络传输的时延问题，中央控 制台处理的网络数据包中所包含的信息只反映了探测器接 收到它时网络的状态，不能实时地反映当前的网络状态。 而大规模分布式IDS强调通过全体智能代理的协同工作来 分析入侵策略。同时也带来一些新的问题，如代理间的协 作、代理间的通信等，这些问题仍在进一步
入侵检测技术的现状及未来
【 关键词 】 网络安全 ； 入侵检测 ； 异常检测 ； 智能技 术
０ ． 引言 目前。 在网络安全 日趋严峻的情况下， 解决 网络安全 问题所采用 的 防火墙 、 身份认证 、 数据加密 、 虚拟子网等一般被动防御方法 已经 不能 完全抵御入侵 。此 时， 研 究开发能够及时准确对 入侵 进行检测并 能做 出响应 的网络安 全防范技 术， 即入侵检测 技术（ Ｉ Ｄ ， Ｉ ｎ ｔ ｒ ｕ ｓ ｉ ｏ ｎ Ｄ ｅ ｔ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ １ ， 成为一个有效的解决途径 入侵检测作为一种积极主动地安全防护技 术， 已经成为 网络安全领域 中最主要的研究方向
１ ． ２ 入侵检测系统的通用模 型 和误报率较高 （ ２ ） 系统 的 自 适应能力差 ， 自 我更新能力不强 ， 系统缺 乏灵活性 。 １ ９ ８ ７年 Ｄｏ ｒ ｏ ｔ ｈ ｙ Ｅ Ｄ ｅ ｎ ｎ ｉ ｎ ｇ ［ １ ］ 提出 了入 侵检 测 的模 型 ． 首 次将 入 ｆ ３ ） 入侵 检测 系统是失 效开放（ Ｆ ａ ｉ ｌ ＿ ｏ ｐ ｅ ｎ ） 的机 制， 也就 是一旦系 统 侵检测作为一种计算 机安全防御措施 提出 该模型包括 ６ 个 主要 的部 分： 主体 （ Ｓ ｕ ｂ ｊ ｅ ｃ ｔ ｓ ） 、 对象 （ Ｏ ｂ ｊ ｅ ｃ ｔ ｓ ） 、 审计 记 录（ Ａ ｕ ｄ ｉ ｔ Ｒ ｅ ｃ ｏ ｒ ｄ ） 、 活动 档 案 停止作用， 它所在的整个 网络是开放 的。因此 ， 当Ｉ Ｄ Ｓ 遭受拒 绝服务攻 这种失效开放的特性使得黑 客可 以实施攻击而不被发现目 。 （ Ａ ｃ ｔ ｉ ｖ ｅ Ｐ ｒ ｏ ｆ ｉ ｌ ｅ ） 、 异常记录（ Ａ ｎ ｏ ｍ Ｍ ｙ Ｒ ｅ ｃ ｏ ｒ ｄ １ 、 活动规￣ ｌ Ｊ ｌ （ Ａ ｃ ｔ ｉ ｖ ｉ ｔ ｙ Ｒ ｕ ｌ ｅ ｓ ） 。 击时， ｆ ４ ） 高速网络下 ． 入侵检测 系统的实时检测效 率低和误警率较 高。 ２ 。 入侵检测 系统采用的检测技术 网络吞吐量 大。 传统 的入侵检测 系统捕 获全部 的数 据包 从 技术上看 ． 入侵可以分为两类 ： 一种 是有特征的攻击 ， 它是对 已 在高速网络下． 知系统的系统弱点进行常规性的攻击 ； 另一种 是异常攻击 。 与此 对应 ， 并进行详细分析几乎是不 可能做到 的
入侵检测技术现状与发展趋势
行为的异常度， 分数值的计算方法比 较复杂。每 个用户每天会产生大量的审计记录， 相应产生相 同数量的分数值来表明用户行为的异常度， 异常
度的范围由安全员决定。 2.1.3 基于专家系统的人侵检测
该技术是先根据安全专家对可疑行为分析
测度的统计分布。因此， 避开了选择统计特征的 困难问题， 使如何选择一个好的主体属性子集问 题成了一个不相关的事， 从而使其在人侵检测中 得到了很好的应用。 但是， 神经网络模型存在学 习能力的限制问题， 而且， 这类技术虽然能够判 断行为是否异常， 却很难明确人侵的类型， 在实 际实现过程中也存在诸多问题。
1
引言
目前人侵检测技术主要包括两大方面:一方
如何建立安全而又健壮的网络系统， 保证重 要信息的安全性， 已成为计算机网络的一个关键 技术。 传统的防火墙以及各种密码学技术可以在 一定程度上保护计算机网络的安全， 但随着网络 的迅速发展和普及， 这些方法的局限性也越来越 体现出来。因此， 为了保证网络系统的安全， 就需
就像人类大脑的神经系统一样， 具有学习和训练 的能力。通过神经网络技术只要提供系统的审计 数据， 神经网络就可以通过自 学习从中提取正常 的用户或系统活动的特征模式， 而不需要获取描
述用户特征行为的特征集以及用户行为的特征
用了统计分析的异常检测技术， 它们对用户的每
一个审计记录产生一个 IDES 分数值来评价这些
理大量的数据包， 这种方法的速度将成为问题。
作者简介:1. 石云， 讲师， 女， 工程硕士研究生， 研究 向:计算机网络、 信息安全。
2. 陈蜀宇， 教授， 男， 博士生导师， 研究 向:智能计算机、 计算机网 络与通信、 容错与诊断、 信息安全。
一2 2 一
入侵检测技术
作者
唐正军，现在上海交通大学信息与通信工程流动站从事博士后研究工作。近5年来发表学术论文20篇，出版网络安全相关技术著作3部，并参加国家自然科学基金儿863计划等国家重大项目多项。同时，申请技术专利和软件版权各1项。
（2）误用检测模型（MisuseDetection）：检测与已知的不可接受行为之间的匹配程度。如果可以定义所有的不可接受行为，那么每种能够与之匹配的行为都会引起告警。收集非正常操作的行为特征，建立相关的特征库，当监测的用户或系统行为与库中的记录相匹配时，系统就认为这种行为是入侵。这种检测模型误报率低、漏报率高。对于已知的攻击，它可以详细、准确地报告出攻击类型，但是对未知攻击却效果有限，而且特征库必须不断更新。
（2）信息分析：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，被送到检测引擎，检测引擎驻留在传感器中，一般通过三种技术手段进行分析：模式匹配、统计分析和完整性分析。当检测到某种误用模式时，产生一个告警并发送给控制台。
（3）结果处理：控制台按照告警产生预先定义的响应采取相应措施，可以是重新配置路由器或防火墙、终止进程、切断连接、改变文件属性，也可以只是简单的告警。
对象划分
基于主机：系统分析的数据是计算机操作系统的事件日志、应用程序的事件日志、系统调用、端口调用和安全审计记录。主机型入侵检测系统保护的一般是所在的主机系统。是由代理（agent）来实现的，代理是运行在目标主机上的小的可执行程序，它们与命令控制台（console）通信。
基于网络：系统分析的数据是网络上的数据包。网络型入侵检测系统担负着保护整个网段的任务，基于网络的入侵检测系统由遍及网络的传感器（sensor）组成，传感器是一台将以太网卡置于混杂模式的计算机，用于嗅探网络上的数据包。
入侵检测及网络安全防御技术发展方向探讨
配 到 各 个 设 备 ，使 得 总 体 的处 理 负 荷 能够 “ 分 关式 （ ａ ｗ ｙ Ｉ Ｓ ＩＳ至 少必须有 两个 网卡 ， Ｇ ｔ ａ） Ｄ 。Ｎ Ｐ ｅ 摊 ”到各 个设 备 中 ，从 而使 总体性 能得 到很 大 的 个 连 接 内部 网络 ，另 一 个连 接 外部 网络 。 当数
是 网络信息时代 ，网络安全越来越受到人们的重视。本文从入侵检测技术的发展入手 ，研究和分析 了
Ｉ ＤＳ及 ＩＳ技术 。最后 提 出了 网络安 全技 术 的发 展 方向—— Ｉ 。 Ｐ ＭＳ
【 关键词】ＩＳ Ｐ ；Ｉ ；网络安全 Ｄ ；ＩＳ ＭＳ
一
、
引
言
入侵检 测 。而 完整性 分析 则用 于事后分 析 。
二 、入侵 检测 系统
图 １ 入侵检 测／ 应流程 图 响
（ ）Ｉ Ｓ存在 的 问题 一 Ｄ
１ 、误， 漏报 率高
２ 、多数 Ｉ Ｓ没有 主动 防御 能力 Ｄ ３ 、缺乏准 确定 位和处 理机 制 ，性 能普遍 不足 （ ）入侵 检测 技术 的发展趋 势 二
１ 、智能化 人侵 检测 智 能 化方 法 ，现 阶段 常用 的有 神 经 网络 、遗
作 者 简 介 ：杨玉 新 （９ ５ １ ６一
网络 安 全 。 ９ ２
） ，芒 市 人 ，德宏 州 师 范 高 等专 科 学 校 现代 教 育 技 术 中 心教 师 。研 究 方 向 ：计 算 机
至堑 ： 堡 于能 够详 细解 析各 种协议 。
３ 、分 布式 与 负载 均衡 负载 均衡是 一项 具备 智 能化 的技 术 。通 常是
Ｐ 是 Ｔ Ｐ会 话 ．那 么 整个 会 话 也 可 以被认 为是 可 无 法发 现 攻 击 活动 ，而 ＩＳ可 以做 到 逐 一 字节 的 Ｃ
基于深度学习的居民区入侵检测技术研究
基于深度学习的居民区入侵检测技术研究随着科技的不断发展，人们对于居住安全的要求也越来越高。
尤其是在大城市中，居民区入侵现象时有发生，给人们的日常生活带来了很大的不便和威胁。
因此，基于深度学习的居民区入侵检测技术的研究变得尤为重要。
一、深度学习技术深度学习技术是一种机器学习的方法，能够模拟人脑的神经网络结构，可以实现对于大规模数据的深层次学习。
它是目前最为先进和广泛应用的一种技术，被广泛用于图像、语音、文本等方面的数据处理中，无疑也适用于居民区入侵检测这一领域。
二、居民区入侵检测技术的研究居民区入侵检测技术是利用摄像头等感知设备，对于居民区周边进行监控和识别，当出现入侵行为时及时进行预警和报警。
目前，传统的居民区入侵检测技术主要基于规则和统计模型，容易出现误报、漏报等问题，无法满足实际需要。
而基于深度学习的居民区入侵检测技术不仅能够对居民区周边进行快速、精准的监控，还可以自动进行特征提取和学习，提高了检测的准确率和效率。
三、深度学习技术在居民区入侵检测中的应用研究在居民区入侵检测中，深度学习技术主要应用于图像检测和视频检测两个方面。
1.图像检测图像检测主要是对于不同种类物体进行识别，结合深度学习的卷积神经网络模型，可以使用样本自动训练来识别不同的入侵物体，如小偷、破门而入的工具等。
同时，利用监督学习算法，可以对于物体的相对位置和运动轨迹进行分析和识别，提高了图像检测的准确度和实时性。
2.视频检测视频检测主要是对于不同的入侵行为进行监控和识别，例如越界、破窗、放火等行为。
通过深度学习的卷积神经网络，在视频流中进行图像帧的抓取，同时利用循环神经网络模型对于视频中的局部运动进行建模，从而实现对于不同入侵行为的快速检测和识别。
四、深度学习技术在居民区入侵检测中存在的问题和挑战虽然深度学习技术在居民区入侵检测中表现出来的优势得到了充分体现，但也存在着一些问题和挑战。
1.数据的获取和处理深度学习技术需要大量的样本进行模型训练，如何获取符合实际场景的数据集并加以有效处理则是一个难题。
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目录1 引言 (1)1.1入侵检测技术成因 (1)1.2入侵检测系统的成长 (2)2 入侵检测定义与分类 (3)2.1入侵检测定义 (3)2.2入侵检测技术分析 (4)2.3入侵检测的分类 (5)3 常用的入侵检测技术方法 (6)3.1 神经网络异常检测 (6)3.2 概率统计异常检测 (7)3.3 专家系统误用检测 (7)3.4 基于模型的入侵检测 (7)4 入侵检测技术的发展方向 (7)4.1 分布式合作引擎、协同式抵抗入侵 (8)4.2 智能化入侵检测 (8)4.3分布式入侵检测技术与通用入侵检测技术架构 (9)4.4应用层入侵检测技术 (9)4.5入侵检测技术的评测方法 (9)4.6网络安全技术相结合 (10)4.7 全面的安全防御方案 (10)结束语 (11)参考文献 (12)计算机网络入侵检测技术的研究1 引言1.1入侵检测技术成因随着计算机网络技术的飞速发展和也能够用以及计算机网络用户数量的不断增加，如何有效地保证网络上信息的安全成为计算机网络的一个关键技术。
虽然迄今为止以发展了多种安全机制来保护计算机网络，如：用户授权与认证、访问控制、数据加密、数据备份等。
但以上的安全机制已不能满足当前网络安全的需要。
网络入侵和攻击的现象仍然是屡见不鲜。
尤其是电子商务的应用，使得网络安全问题的解决迫在眉睫，使得从技术、管理等多方面采取综合措施，保障信息与网络的安全已成为世界各国计算机技术人员的共同目标。
为了实现计算机和因特网的安全，传统的安全防御措施，如：加密、身份验证、访问控制等已暴露出了众多的缺陷或漏洞。
入侵检测责是信息与网络安全保障中应运而生的关键技术之一。
入侵是指未经授权蓄意尝试访问信息、篡改信息，是系统不可靠或不能使用，亦即破坏资源的机密性、完整性和可用性的行为。
它的特点是不受时空限制，攻击手段隐蔽而且更加错综复杂，内部作案连接不断。
入侵检测以其动态防护特点，成为实现网络安全的新的解决策略。
引入入侵检测技术，相当于在计算机系统中引入了一个闭环的安全策略。
计算机的多种检测系统进行安全策略的反馈，从而进行及时的修正，大大提高了系统的安全性。
1.2入侵检测系统的成长上世纪90年代中期，商业入侵检测产品初现端倪，1994年出现了第一台入侵检测产品：ASIM。
而到了1997年，Cisco将网络入侵检测集成到其路由器设备中，同年，ISS推出Realsecure，入侵检测系统正式进入主流网络安全产品阶段。
在这个时期，入侵检测通常被视作防火墙的有益补充，这个阶段用户已经能够逐渐认识到防火墙仅能对4层以下的攻击进行防御，而对那些基于数据驱动攻击或者被称为深层攻击的威胁行为无能为力。
厂商们用得比较多的例子就是大厦保安与闭路监控系统的例子，防火墙相当于保安，入侵检测相当于闭路监控设备，那些绕过防火墙的攻击行为将在“企图作恶”时，被入侵检测系统逮个正着。
而后，在20001～2003年之间，蠕虫病毒大肆泛滥，红色代码、尼姆达、震荡波、冲击波此起彼伏。
由于这些蠕虫多是使用正常端口，除非明确不需要使用此端口的服务，防火墙是无法控制和发现蠕虫传播的，反倒是入侵检测产品可以对这些蠕虫病毒所利用的攻击代码进行检测(就是前面提到的滥用检测，将针对漏洞的攻击代码结合病毒特征做成事件特征，当发现有该类事件发生，就可判断出现蠕虫。
)，一时间入侵检测名声大振，和防火墙、防病毒一起并称为“网络安全三大件”。
2 入侵检测定义与分类2.1入侵检测定义入侵检测(Intrusion Detection)技术是安全审核中的核心技术之一，是网络安全防护的重要组成部分。
入侵检测技术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能够违反安全策略行为的技术。
它通过收集和分析网络行为、安全日志、审计数据、其它网络上可以获得的信息以及计算机系统中若干关键点的信息，来检测网络或系统中是否存在违反安全策略的行为和被攻击的迹象。
入侵检测作为一种积极主动地安全防护技术，提供了对内部攻击、外部攻击和误操作的实时保护，在网络系统受到危害之前拦截和相应入侵。
违反安全策略的行为有：入侵——非法用户的违规行为；滥用——合法用户的违规行为。
入侵检测通过执行以下任务来实现：监视、分析用户及系统活动；系统构造和弱点的审计；识别反应一直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。
入侵检测的原理如图1所示。
图1 入侵检测原理应用入侵检测技术，能是在入侵攻击对系统发生危害前，检测到入侵攻击，并利用报警与防护系统驱逐入侵攻击。
在入侵攻击过程中，能减少入侵攻击所造成的损失。
在被入侵攻击后，收集入侵攻击的相关信息，作为防范系统的知识，填入知识库内，以增强系统的防范能力。
2.2入侵检测技术分析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。
入侵分析过程需要将提取到的事件与入侵检测技术规则进行比较，从而发现入侵行为。
一方面入侵检测技术系统需要尽可能多地提取数据以获得足够的入侵证据，而另一方面由于入侵行为的千变万化而导致判定入侵的规则越来越复杂，为了保证入侵检测技术的效率和满足实时性的要求，入侵分析必须在系统的性能和检测技术能力之间进行权衡，合理地设计分析策略，并且可能要牺牲一部分检测技术能力来保证系统可靠、稳定地运行并具有较快的响应速度。
分析策略是入侵分析的核心，系统检测技术能力很大程度上取决于分析策略。
在实现上，分析策略通常定义为一些完全独立的检测技术规则。
基于网络的入侵检测技术系统通常使用报文的模式匹配或模式匹配序列来定义规则，检测技术时将监听到的报文与模式匹配序列进行比较，根据比较的结果来判断是否有非正常的网络行为。
这样以来，一个入侵行为能不能被检测技术出来主要就看该入侵行为的过程或其关键特征能不能映射到基于网络报文的匹配模式序列上去。
有的入侵行为很容易映射，如ARP欺骗，但有的入侵行为是很难映射的，如从网络上下载病毒。
对于有的入侵行为，即使理论上可以进行映射，但是在实现上是不可行的，比如说有的网络行为需要经过非常复杂的步骤或较长的过程才能表现其入侵特性，这样的行为由于具有非常庞大的模式匹配序列，需要综合大量的数据报文来进行匹配，因而在实际上是不可行的。
而有的入侵行为由于需要进行多层协议分析或有较强的上下文关系，需要消耗大量的处理能力来进行检测技术，因而在实现上也有很大的难度。
2.3入侵检测的分类通过对现有入侵检测技术方法的研究，可以从不同角度对入侵检测技术进行分类：(1)按照检测数据来源。
有以下三类：基于主机的入侵检测技术；基于网络的入侵检测技术；基于主机和网络的入侵检测技术。
以上3种入侵检测技术都具有各自的优点和不足，可以相互作为补充，一个晚辈的入侵检测系统一定是基于主机和基于网络两种方式兼备的分布式系统。
(2)按照检测技术。
分为异常检测技术和误用检测技术。
异常检测技术又可称为基于行为的入侵检测技术，它假定了所有的入侵行为都有异常特性。
误用技术，又称为基于知识的入侵检测技术，它通过攻击模式、攻击签名的形式表达入侵行为。
(3)按照工作方式。
可以分为离线检测和在线检测。
离线检测：在事后分析审计事件，从中检测入侵活动，是一种非实时工作的系统。
在线监测：实时联机的检测系统，它包含对实时网络数据包分析，对实时主机审计分析。
(4)按照系统网络构架。
分为几种是检测技术、分布式检测技术和分层式检测技术。
将分析结果传到邻近的上层，高一层的监测系统只分析下一层的分析结果。
分层式检测系统通过分析分层式数据使系统具有更好的可升级性。
3 常用的入侵检测技术方法目前，常用的入侵检测技术方法比较多，下面列出几个进行说明。
3.1 神经网络异常检测这种方法对用户行为具有自学习和自适应的能力，能够根据实际监测到的信息有效地加以处理并做出入侵可能性的判断。
通过对下一事件错误率的预测在一定程度上反映用户行为的异常程度。
目前该方法使用比较普遍，但该方法还不成熟。
还没有出现较为完善的产品。
3.2 概率统计异常检测这种方法是基于对用户历史行为建模，以及在早期的证据或模型的基础上．审计系统实时的检测用户对系统的使用情况，根据系统内部保存的用户行为概率统计模型进行检测，当发现有可疑的用户行为发生时．保持跟踪并监测、记录该用户的行为。
3.3 专家系统误用检测针对有特征人侵的行为。
较多采用专家系统进行检测。
在专家检测系统实现中，通过If-Then结构(也可以是复合结构)的规则对安全专家的知识进行表达。
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。
3.4 基于模型的入侵检测人侵者在攻击一个系统时往往采用一定的行为程序，如猜测口令的行为序列，这种行为序列构成了具有一定行为特征的模型，根据这种模型所代表的攻击意图的行为特征，可以实时地检测出恶意的攻击企图。
4 入侵检测技术的发展方向可以看到,在入侵检测技术发展的同时,入侵技术也在更新,一些地下组织已经将如何绕过IDS或攻击IDS系统作为研究重点。
高速网络,尤其是交换技术的发展以及通过加密信道的数据通信,使得通过共享网段侦听的网络数据采集方法显得不足,而大量的通信量对数据分析也提出了新的要求。
随着信息系统对一个国家的社会生产与国民经济的影响越来越重要,信息战已逐步被各个国家重视,信息战中的主要攻击"武器"之一就是网络的入侵技术,信息战的防御主要包括"保护"、"检测技术"与"响应",入侵检测技术则是其中"检测技术"与"响应"环节不可缺少的部分。
近年对入侵检测技术有几个主要发展方向:4.1 分布式合作引擎、协同式抵抗入侵随着入侵手段的提高．尤其是分布式、协同式、复杂模式攻击的出现和发展，传统的单一、缺乏协作的入侵检测技术已经不能满足需要，这就要求要有充分的协作机制。
入侵检测信息的合作与协同处理成为必须的。
4.2 智能化入侵检测所谓的智能化方法，即使用智能化的方法与手段来进行入侵检测。
现阶段常用的有神经网络、遗传算法、模糊技术、免疫原理等方法，这些方法常用于入侵特征的辨识与泛化目。
较为一致的解决方案应为高效常规意义下的入侵检测系统与具有智能检测功能的检测软件或模块的结合使用。
并且需要对智能化的入侵检测技术加以进一步地研究以提高其自学习与自适应能力。
4.3分布式入侵检测技术与通用入侵检测技术架构传统的IDS一般局限于单一的主机或网络架构,对异构系统及大规模的网络的监测明显不足。
同时不同的IDS系统之间不能协同工作能力,为解决这一问题,需要分布式入侵检测技术与通用入侵检测技术架构。