入侵检测技术的现状及未来
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。
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。
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。
网络攻击防御与入侵检测技术研究
网络攻击防御与入侵检测技术研究引言：随着互联网的飞速发展，网络攻击日益增多，对个人和组织的信息安全造成了巨大威胁。
网络攻击形式多样，从个人电脑到大型企业服务器都可能成为攻击目标。
为了保护网络安全，网络防御技术和入侵检测系统不断发展和完善。
本文将重点探讨网络攻击防御和入侵检测技术的研究进展和发展趋势。
一、网络攻击类型分析网络攻击可以分为主动攻击和被动攻击两大类。
主动攻击包括计算机病毒、木马、蠕虫等破坏性攻击，它们通过操纵或破坏目标系统的功能来获取或修改信息。
被动攻击则是通过监听、窃取或篡改网络通信来获取目标信息，如黑客通过网络监听来窃取密码等。
二、网络攻击防御技术2.1 防火墙技术防火墙是网络攻击防御的基本工具，可以通过限制不安全的网络活动来保护计算机和网络资源。
防火墙可根据预先设定的规则来过滤进出网络的数据包，通过允许或阻止流量来防止攻击者进入目标系统。
2.2 入侵检测系统入侵检测系统（IDS）可以监视网络流量并尝试识别恶意活动。
IDS分为主机IDS和网络IDS两种类型。
主机IDS通过监视主机上的文件和系统调用来检测潜在的攻击。
网络IDS则通过监听网络流量来发现和阻止攻击者。
三、入侵检测技术的发展趋势3.1 基于深度学习的入侵检测随着人工智能和深度学习的进步，许多新的入侵检测技术正在应用和发展。
传统的IDS主要依赖规则和特征来检测攻击，但是这些方法往往不能准确地捕捉到新出现的攻击。
基于深度学习的入侵检测技术可以通过学习大量数据来发现隐藏的攻击特征，从而提高检测准确性。
3.2 入侵检测系统的自适应能力入侵检测系统应具备自适应能力，即能够根据网络环境和攻击形态的变化自动调整参数和策略。
自适应入侵检测系统可以根据实时情况调整阈值和规则，提高检测的精度和性能。
3.3 多种检测方法的结合为了提高入侵检测的准确性和可靠性，研究人员将多种检测方法进行结合。
例如，结合基于签名的检测方法和基于异常行为的检测方法，可以有效地捕捉到不同类型的攻击。
网络信息安全中的入侵检测与防御技术
网络信息安全中的入侵检测与防御技术在当今日益发展的互联网时代，网络信息安全问题备受关注。
网络入侵已成为威胁企业和个人网络安全的重要问题。
为了保护网络系统的安全，入侵检测与防御技术逐渐成为网络安全领域的焦点。
本文将深入探讨网络信息安全中的入侵检测与防御技术。
一、入侵检测技术入侵检测技术是指通过监控和分析网络流量和系统日志，检测并识别潜在的网络入侵行为。
入侵检测技术主要分为两类：基于特征的入侵检测和基于行为的入侵检测。
1. 基于特征的入侵检测基于特征的入侵检测是通过事先学习和建立入侵行为的特征数据库，来判断网络流量中是否存在已知的入侵行为。
这种方法需要专家不断更新和维护特征数据库，以及频繁的数据库查询，因此对计算资源和时间都有较高的要求。
2. 基于行为的入侵检测基于行为的入侵检测是通过分析网络流量和系统日志，识别并建立正常行为模型，进而检测出异常行为。
这种方法相对于基于特征的入侵检测更加灵活和自适应，能够应对未知的入侵行为。
二、入侵防御技术入侵防御技术是指通过各种手段和方法，保护网络系统免受入侵行为的侵害。
入侵防御技术主要分为主动防御和被动防御两种类型。
1. 主动防御主动防御是指在网络系统中主动采取措施，预防和减少入侵行为的发生。
常见的主动防御手段包括：加密通信、访问控制、强化身份认证、安全审计和漏洞修补等。
主动防御需要对网络系统进行全面的安全规划和布局，以保证整个网络体系的安全性。
2. 被动防御被动防御是指在入侵行为发生后，通过监控和响应措施，减少入侵对网络系统造成的损害。
常见的被动防御手段包括：网络入侵检测系统的部署、实时告警和事件响应等。
被动防御需要及时发现和应对入侵行为，以减少网络系统的损失。
三、入侵检测与防御技术的未来发展随着网络入侵技术的不断演进，入侵检测与防御技术也在不断发展和创新。
未来的发展趋势主要体现在以下几个方面：1. 智能化与自适应未来的入侵检测与防御技术将更加智能化和自适应，能够根据网络的动态变化和入侵行为的特点，及时调整策略和规则，提高检测和防御的准确性和效率。
入侵检测技术 第二版pdf
入侵检测技术第二版pdf引言概述:入侵检测技术是网络安全领域中至关重要的一环。
为了应对不断增长的网络威胁，入侵检测技术不断发展和更新。
本文将介绍入侵检测技术第二版PDF的内容，包括其结构、功能和应用。
正文内容:1. 入侵检测技术的基础知识1.1 入侵检测技术的定义和分类入侵检测技术是指通过对网络流量和系统日志的分析，识别和报告潜在的安全威胁。
根据检测方法的不同，入侵检测技术可分为基于特征的检测和基于行为的检测。
1.2 入侵检测技术的工作原理入侵检测技术通过监控网络流量和系统行为，检测异常活动和潜在的入侵行为。
它使用规则和模型来识别与已知攻击行为相匹配的模式，并通过实时监测和分析来提供警报和报告。
1.3 入侵检测技术的优势和局限性入侵检测技术可以及时发现并响应潜在的安全威胁，提高网络安全性。
然而，它也存在误报和漏报的问题，需要不断更新和优化以适应新的攻击方式。
2. 入侵检测技术第二版PDF的内容概述2.1 入侵检测技术的发展历程第二版PDF介绍了入侵检测技术的发展历程，包括早期的基于特征的检测方法和现代的基于行为的检测技术。
它还介绍了入侵检测技术在不同领域的应用和挑战。
2.2 入侵检测技术的新功能和算法第二版PDF详细介绍了新的功能和算法，用于提高入侵检测技术的准确性和效率。
其中包括机器学习算法、深度学习技术和云计算等新兴技术的应用。
2.3 入侵检测技术的实际案例和应用场景第二版PDF提供了实际案例和应用场景，展示了入侵检测技术在企业网络、云计算环境和物联网等不同领域的应用。
它还介绍了如何根据实际需求选择和配置入侵检测系统。
3. 入侵检测技术的挑战和解决方案3.1 入侵检测技术面临的挑战入侵检测技术面临着不断增长的网络威胁、大规模数据分析和隐私保护等挑战。
它需要应对新的攻击方式和快速变化的网络环境。
3.2 入侵检测技术的解决方案为了应对挑战，入侵检测技术可以采用自适应算法和混合检测方法，结合多个检测引擎和数据源。
基于深度学习的网络入侵检测方法研究
基于深度学习的网络入侵检测方法研究网络入侵是指攻击者利用网络空间漏洞，从而获取敏感信息、破坏系统或者窃取资源。
随着网络技术的不断发展，网络入侵已经成为一种常见的安全威胁。
传统的入侵检测方法主要基于规则匹配、特征识别等技术，具有一定的局限性。
而基于深度学习的网络入侵检测方法则可以通过学习网络流量数据的特征，实现更加精确和高效的入侵检测，本文将介绍基于深度学习的网络入侵检测方法的原理、关键技术、应用现状以及未来发展前景。
一、基于深度学习的网络入侵检测方法的原理基于深度学习的网络入侵检测方法基于神经网络进行建模，通过学习网络流量数据的特征，实现了对异常流量的检测。
具体来说，该方法分为两个阶段：模型训练和入侵检测。
首先是模型训练阶段。
在这个阶段中，首先需要构建深度神经网络的模型架构，然后使用标记的数据集对模型进行训练。
其中标记的数据集是指标注了正常流量和异常流量的网络数据集。
模型通过学习这些标记的数据集，提取并学习数据的特征，建立了一个能够准确反映数据特征的模型。
这个模型训练好以后，就可以用于后续的入侵检测。
其次是入侵检测阶段。
在这个阶段中，该方法将网络流量数据送入已经训练好的深度神经网络模型中，从而得到一个预测结果。
如果模型预测结果表明当前的网络流量数据是异常流量，则会触发警报或者防御措施，从而保护网络安全。
二、基于深度学习的网络入侵检测方法的关键技术基于深度学习的网络入侵检测方法的关键技术主要包括数据预处理，模型的选择和训练，以及模型的评估和调整。
1. 数据预处理在进行深度学习网络入侵检测之前，需要进行数据预处理。
数据预处理可以通过一系列技术来清洗数据、去除噪声和预处理特征。
这可以减少模型的复杂度，提高训练效果。
数据预处理方法主要包括数据标准化、数据降维以及特征工程。
2. 模型的选择和训练选择合适的深度神经网络模型是关键的。
目前，常用的网络模型包括卷积神经网络、循环神经网络和深度信念网络等。
在选择模型之后，需要使用数据集对模型进行训练，并优化模型参数。
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。
中国入侵检测行业市场分析报告
中国入侵检测行业市场分析报告引言入侵检测是信息安全领域中的重要一环，随着网络攻击的不断增加和演变，入侵检测市场也呈现出快速增长的趋势。
本文将对入侵检测市场进行全面分析，并提供关于市场规模、竞争格局和发展趋势的详细报告。
市场规模分析根据最新的市场调研数据显示，入侵检测市场在过去五年内保持了稳定的增长。
预计在未来五年内，市场规模将继续保持增长，并有望达到千亿级别。
这一增长的主要推动力是不断增加的网络攻击威胁和对信息安全的高度关注。
另外，随着大数据和人工智能技术的不断发展，入侵检测市场也将受益于这些技术的应用。
市场竞争格局分析目前，入侵检测市场存在着众多的参与者，包括大型跨国公司和小型创业公司。
其中，跨国公司在市场份额和技术实力方面具有一定的优势，拥有广泛的客户基础和全球化布局。
然而，小型创业公司主要依靠技术创新和灵活的运营模式来获得一定的市场份额。
在市场竞争格局方面，目前市场上存在着几种不同类型的入侵检测产品。
其中，基于网络流量分析的入侵检测系统是最常见的类型，它可以根据网络数据流量和攻击行为特征来监测和报警。
此外，还有基于主机行为分析、入侵检测与防御一体化的产品等。
不同类型的产品在功能和适用场景上存在一定的差异，公司在选择入侵检测产品时应根据自身需求做出合适的选择。
发展趋势展望随着网络攻击技术的不断发展，入侵检测市场也将面临着一些新的挑战和机遇。
首先，随着物联网的普及和应用，入侵检测将不仅仅局限于传统的网络环境，还需要适应智能家居、工业控制系统、车联网等新兴领域的需求。
其次，人工智能在入侵检测中的应用将成为市场的重要趋势。
通过使用机器学习和深度学习算法，入侵检测系统可以不断学习和优化，提高对未知威胁和零日攻击的检测能力。
此外，云计算和边缘计算的兴起也将对入侵检测市场带来影响。
云环境下的入侵检测需要考虑虚拟化技术和多租户环境带来的挑战，而边缘计算则需要在资源有限的环境中实现高效的入侵检测。
结论综上所述，入侵检测市场具有巨大的发展潜力和商机。
入侵检测系统及应用
目录
• 入侵检测系统概述 • 入侵检测技术 • 入侵检测系统的部署与实施 • 入侵检测系统的挑战与解决方案 • 入侵检测系统的未来趋势
01 入侵检测系统概述
定义与功能
定义
入侵检测系统（IDS）是一种用于 检测和识别网络或系统中未授权或 异常行为的系统。
功能
入侵检测系统具有实时监测、异 常检测、报警通知和日志记录等 功能，旨在提高网络和系统的安 全性。
入侵检测系统在识别异常行为时，可能会将正常行为误判为攻击行为，产生误报。同时， 由于系统设计或数据源的限制，一些真正的攻击行为可能未被及时检测到，导致漏报。
性能瓶颈
总结词
随着网络规模的扩大和攻击手段的复杂 化，入侵检测系统的性能瓶颈愈发突出 。
VS
详细描述
传统的入侵检测系统在处理大规模网络流 量时，可能面临处理速度和准确性的挑战 。为了提高性能，需要采用高效的数据处 理技术和算法，优化系统架构。
等。
实时监控
对告警信息进行实时监控和分析， 及时发现潜在的安全威胁。
响应处置
根据告警类型和严重程度，采取相 应的处置措施，如隔离、阻断或调 查取证等。
04 入侵检测系统的挑战与解 决方案
高误报与漏报率
总结词
高误报与漏报率是入侵检测系统面临的常见挑战，可能导致不必要的警报和安全威胁的 漏报。
详细描述
重要性及应用领域
重要性
随着网络攻击和威胁的不断增加，入 侵检测系统在网络安全中扮演着越来 越重要的角色，能够及时发现并阻止 潜在的攻击行为，减少损失。
应用领域
入侵检测系统广泛应用于政府、军事 、金融、教育、医疗等各个领域，为 关键信息基础设施提供安全保障。
《入侵检测》课件
实时性
系统对入侵事件的响应速度， 快速响应能够减少损失。
可扩展性
系统能够随着网络规模和安全 需求的变化进行扩展的能力。
04 入侵检测面临的挑战与解 决方案
高性能计算环境的挑战与解决方案
挑战
随着高性能计算环境的普及，入侵检测系统需要处理的数据量急剧增加，对数据处理速 度的要求也越来越高。
解决方案
采用分布式计算技术，将数据分散到多个节点进行处理，提高数据处理速度。同时，利 用GPU加速技术，提高算法的并行处理能力，进一步提高数据处理速度。
网络型
部署在网络中的关键节点，实时监测网络流量和数据 包内容。
主机型
安装在目标主机上，监测主机的系统日志、进程等信 息。
混合型
结合网络型和主机型的特点，同时监测网络和主机环 境。
入侵检测系统的性能指标
检测率
能够检测到的入侵事件的比例 ，是衡量入侵检测系统性能的
重要指标。
误报率
将正常行为误判为入侵事件的 比例，低误报率可以提高系统 的可信度。
要点二
面临的挑战
利用量子计算的并行性和量子纠缠等特性，可以加速加密 和解密等计算密集型任务，提高入侵检测的性能和安全性 。
目前量子计算仍处于发展初期，技术尚未成熟，且量子计 算在入侵检测中的应用仍面临许多挑战和限制。
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02 入侵检测技术
基于异常的入侵检测技术
总结词
基于异常的入侵检测技术通过监测系统中的异常行为或流量模式来识别入侵行 为。
详细描述
该技术通过建立正常行为模式，并将实际行为与该模式进行比较，以检测异常 行为。如果发现异常行为，则触发警报。
基于误用的入侵检测技术
基于深度学习的网络入侵检测技术研究
基于深度学习的网络入侵检测技术研究随着互联网的不断发展和普及，网络安全问题越来越受到重视。
网络入侵是指非法的、未经授权的第三方进入计算机网络系统，通过攻击和破坏网络资源和数据。
为了应对这一威胁，研究人员积极探索各种网络入侵检测技术。
而基于深度学习的网络入侵检测技术因其卓越的性能和可扩展性而备受关注。
一、传统网络入侵检测技术存在的问题传统的网络入侵检测技术主要基于特征匹配的方法，手动构建特征集合来识别已知的入侵模式。
然而，这种方法依赖于人工选择特征和编写规则，需要专业知识和经验。
同时，随着网络流量增长和攻击手法的复杂化，传统方法在准确性和实时性方面面临挑战。
为了解决这些问题，基于深度学习的网络入侵检测技术应运而生。
二、基于深度学习的网络入侵检测技术原理深度学习是一种模拟人脑神经网络的计算模型，通过多层次的非线性变换，从输入数据中学习并提取出高层次的抽象特征。
基于深度学习的网络入侵检测技术利用神经网络的优势，可以自动从原始数据中学习特征表示，无需手动构建特征集合，大大提高了网络入侵检测的准确性和实时性。
三、常用的深度学习模型在网络入侵检测中的应用1. 卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是一种经典的深度学习模型，主要用于处理图像数据。
在网络入侵检测中，可以将网络数据视为图像，用CNN模型提取特征并进行分类。
例如，可以使用卷积层提取局部特征，池化层减小数据维度，全连接层进行分类。
2. 递归神经网络（RNN）递归神经网络是一种能够处理序列数据的深度学习模型。
在网络入侵检测中，可以将网络流量序列化后输入RNN模型进行特征提取和分类。
RNN模型能够考虑到前后数据的依赖关系，能够更好地捕捉到入侵行为的规律。
3. 长短期记忆网络（LSTM）长短期记忆网络是一种改进的递归神经网络，主要解决了传统RNN模型在处理长序列数据时出现的梯度消失和梯度爆炸的问题。
LSTM模型在网络入侵检测中具有很好的应用潜力，能够处理更长的网络流量序列，并有效地提取关键特征。
2023年入侵检测行业市场需求分析
2023年入侵检测行业市场需求分析一、市场概览随着计算机技术和网络技术的发展，信息安全问题日益凸显。
作为信息安全的一种技术手段，入侵检测系统（IDS）的应用也越来越广泛。
入侵检测系统是指对计算机网络系统及其结构进行监视、检测、分析及报警的安全保障体系，具有实时性和动态性强、安全度高、成本低等优点。
自从第一个IDS出现以来，IDS领域技术日渐成熟，种类也越来越多，基于传感器的网络入侵检测系统（NIDS）、基于主机的入侵检测系统（HIDS）、混合型入侵检测系统（Hybrid IDS）等不同类型的IDS产品在市场上都有一定的占比。
据技术市场研究公司IDC的报告显示，入侵检测系统市场在2017年已经超过了15亿美元的规模，预计到2022年这一数字会增长到23亿美元，年复合增长率达到8.5%。
这意味着，入侵检测系统市场的增长潜力仍然很大，未来几年内这一市场将继续保持快速成长。
目前，入侵检测系统市场主要被北美地区所主导，占据市场份额的38%。
但是，随着亚太地区和欧洲地区等区域的加入，这一比重可能会发生变化。
二、市场需求分析1. 日益增长的网络安全威胁随着技术的不断进步，网络安全威胁也在不断升级，黑客手法也越来越高级。
普通的反病毒软件不能对其起到很好的防御作用。
入侵检测系统通过对网络流量的监视和分析，能够发现那些安装了病毒、滥用网络资源、非法登录等危害网络安全的行为，及时地进行安全报警和防范措施，这个过程也可以帮助企业全面了解网络安全风险的形成、漏洞的位置以及威胁的具体方式，为企业安全保驾护航。
2. 不可避免的合规需求随着国家和国际安全法规的不断完善，企业在保障网络安全方面的合规需求越来越严格。
特别是像个人身份信息保护法这种法规的实施，需要企业建立必要的安全防护措施，以防止用户信息被窃取。
入侵检测系统能够根据国家法规的要求，对业务的安全保障进行规范、监管，确保企业不违反规定。
3. 对高性能的需求现代的企业网络中，数据量很大，网络速度也非常快，需要一个具有高性能的入侵检测系统。
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。
网络安全中的入侵检测和入侵防御技术研究现状及发展趋势
网络安全中的入侵检测和入侵防御技术研究现状及发展趋势随着互联网的快速发展，网络安全成为一个备受关注的话题。
入侵行为不断增多，对网络安全造成了严重威胁。
为了保护网络免受入侵，研究人员和安全专家一直努力不懈地开发和改进入侵检测和入侵防御技术。
本文将探讨网络安全中入侵检测和入侵防御技术的现状，并提出未来的发展趋势。
入侵检测是指识别和防止非授权的信息访问、使用、披露、破坏或干扰网络系统的行为，以保护网络系统的安全和完整性。
目前，常见的入侵检测技术包括基于特征的入侵检测系统（IDS）和行为分析入侵检测系统（BIDS）。
基于特征的IDS通过识别已知的入侵特征进行检测。
它基于事先定义好的规则和模式进行匹配，如果发现匹配项，则判定为入侵。
然而，基于特征的IDS对于未知的入侵行为无能为力。
此外，入侵者可以通过改变其行为特征以规避检测系统。
因此，基于特征的IDS具有一定的局限性。
相比之下，行为分析入侵检测系统可以检测出未知的入侵行为。
它通过分析网络系统中的正常行为模式，并监测异常行为的出现。
行为分析入侵检测系统可以检测到新形式的攻击，并及时采取相应的防御措施。
然而，行为分析入侵检测系统也存在误报问题，即将正常行为误判为异常行为。
为了提高入侵检测的准确性，研究人员和安全专家提出了许多创新的方法和技术。
例如，机器学习和人工智能技术被广泛应用于入侵检测中。
通过训练算法和模型，可以识别出网络中的异常行为并进行准确的入侵检测。
此外，云计算和大数据技术的发展也为入侵检测带来了新的机遇和挑战。
除了入侵检测，入侵防御也是网络安全中不可忽视的一环。
入侵防御旨在阻止入侵者获取未授权的访问权，并保护网络系统的数据和资源。
传统的入侵防御技术包括防火墙、入侵防御系统（IPS）和安全漏洞扫描工具。
防火墙是网络安全的第一道防线，它可以控制网络流量和数据包，并阻止不符合规则的访问。
入侵防御系统是在防火墙后面工作的，它可以检测并阻止入侵行为。
安全漏洞扫描工具用于识别网络系统中的漏洞，并提供修复建议。
入侵检测技术在电力信息网络安全中的应用
入侵检测技术在电力信息网络安全中的应用在当今数字化时代，电力行业作为国家的关键基础设施，其信息网络的安全至关重要。
电力信息网络承载着大量的敏感数据和关键业务，一旦遭受入侵，可能会导致电力供应中断、设备损坏甚至威胁到国家安全和社会稳定。
入侵检测技术作为一种主动的安全防护手段，在保障电力信息网络安全方面发挥着重要作用。
一、电力信息网络安全的重要性电力系统的稳定运行对于国民经济和社会生活的正常运转具有举足轻重的意义。
电力信息网络不仅涉及到电力生产、传输、分配和调度等关键环节的监控与管理，还涵盖了客户服务、财务管理等多个业务领域。
其中包含了大量的机密信息，如电网拓扑结构、电力负荷预测数据、用户个人信息等。
任何针对电力信息网络的入侵行为，都可能导致数据泄露、系统故障，严重情况下可能引发大面积停电事故，给社会带来巨大的经济损失和不良影响。
例如，黑客通过入侵电力系统篡改控制指令，可能导致电力设备异常运行，甚至引发电网崩溃。
因此，确保电力信息网络的安全是电力行业发展的首要任务。
二、入侵检测技术概述入侵检测技术是一种通过对计算机网络或系统中的若干关键点收集信息并进行分析，从中发现是否有违反安全策略的行为和被攻击的迹象的技术。
它能够在入侵行为发生时及时发现并发出警报，为采取相应的防护措施争取时间。
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。
基于特征的检测是将已知的入侵模式特征存储在特征库中，通过将收集到的数据与特征库进行比对来发现入侵行为。
这种方法检测准确率高，但对于新型的未知入侵行为可能无法有效检测。
基于异常的检测则是通过建立正常行为的模型，当检测到的行为与正常模型偏差较大时，判定为入侵行为。
它能够发现未知的入侵，但误报率相对较高。
三、入侵检测技术在电力信息网络中的应用场景1、网络边界防护在电力信息网络与外部网络的连接处，如互联网接入点、与其他企业网络的接口等，部署入侵检测系统可以实时监测来自外部的攻击行为，如端口扫描、恶意数据包等，及时阻止入侵并发出警报。
基于网络流量分析的入侵检测技术研究
基于网络流量分析的入侵检测技术研究一、引言网络技术的快速发展已经使得网络成为人们重要的交流和信息传递渠道之一。
然而，随着网络用户数量的不断增加，网络安全问题也越来越受到人们的关注。
入侵检测技术（Intrusion Detection System，简称IDS）作为网络安全领域的重要研究方向之一，旨在保护网络免受各种恶意攻击，保障网络的稳定和安全。
本文将基于网络流量分析的入侵检测技术进行深入研究，探讨其应用范围、技术原理和方法、实现过程以及现存问题和未来发展方向等问题。
二、入侵检测技术与分类入侵检测技术是一种保护网络的主动防御手段，检测并识别网络中出现的各种异常行为和攻击，帮助管理员及时发现和解决网络安全问题。
根据其检测方式的不同，入侵检测技术可以分为两类：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技术，也称为特征识别技术，根据事先定义好的攻击特征库来识别网络中的恶意行为。
这种技术的优点在于检测准确性高、误报率低，但是需要对攻击进行分类和研究，耗费大量的时间和精力。
基于行为的入侵检测技术，也称为异常检测技术，通过分析网络流量、主机日志等数据，来识别网络中的异常行为。
这种技术的优点在于能够有效地识别未知攻击和协议漏洞，但是误报率相对较高，需要不断对异常行为进行学习和调整。
三、网络流量分析技术原理和方法网络流量是指通过网络传输的数据包，在网络安全领域中，网络流量分析技术是入侵检测技术中应用最为广泛的技术之一。
网络流量分析技术通常采用网络抓包工具来获取网络数据，并对数据包进行分析，提取相关信息。
网络流量分析技术主要包括以下三个方面：（1）数据包捕获：使用网络抓包工具来获取网络数据包，如Wireshark、tcpdump、Snort等。
（2）数据包过滤和分析：在获取数据包之后，需要对数据包进行过滤，选择出与入侵检测相关的数据包。
然后对数据包进行分析，提取出需要的信息，如源地址、目的地址、协议类型、数据流大小等。
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。
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入侵检测技术的现状及未来
【摘要】入侵检测能有效弥补传统防御技术的缺陷，近年来入侵检测系统已经成为网络安全的系统中的重要组成部分。
本文在对当前主流入侵检测技术及系统进行详细研究分析的基础上，指出了入侵检测系统面临的问题和挑战。
最后对入侵检测系统的未来发展方向进行了讨论，展望了应用人工智能技术的入侵检测系统、基于Android平台的入侵检测系统、基于云模型和支持向量机的特征选择方法等新方向。
【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（ID，Intrusion Detection），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.入侵检测概述
1.1入侵检测的基本概念
入侵检测（Intrusion Detection），即是对入侵行为的检测。
入侵是指潜在的、有预谋的、未被授权的用户试图“接入信息、操纵信息、致使系统不可靠或不可用”的企图或可能性。
它通过从计算机网络或计算机系统的关键点收集信息，并对收集到的信息进行分析，从而发现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。
而入侵检测系统则是入侵检测的软件与硬件的组合。
1.2入侵检测系统的通用模型
1987年Dorothy E Denning[1]提出了入侵检测的模型，首次将入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（Subjects）、对象（Objects）、审计记录（Audit Record）、活动档案（Active Profile）、异常记录（Anomaly Record ）、活动规则（Activity Rules）。
2.入侵检测系统采用的检测技术
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，入侵检测也分为两类：基于特征的（Signature-based即基于滥用的）和基于异常的（Anomaly-based，也称基于行为的）。
2.1基于特征的检测
特征检测，它是假定所有入侵者的活动都能够表达为一种特征或模式，分析已知的入侵行为并建立特征模型，这样对入侵行为的检测就转化为对特征或模式的匹配搜索，如果和已知的入侵特征匹配，就认为是攻击。
它的难点在于如何设计模式，使其既能表达入侵又不会将正常的模式包括进来。
2.2基于异常的检测
2.2.1基于概率统计模型的异常检测方法
概率统计方法是最早也是使用得最多的一种异常检测方法，这种入侵检测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，审计系统实时地检测用户对系统的使用情况。
系统根据每个用户以前的历史行为，生成每个用户的历史行为记录集，当用户改变他们的行为习惯时，这种异常就会被检测出来。
2.2.2基于模型推理的入侵检测技术
基于模型推理的入侵检测的实质是在审计记录中搜索可能出现的攻击子集。
攻击者在攻击一个系统时往往在系统日志中留下他们的踪迹。
所以通过分析日志文件和审计信息，能够发现成功的入侵或入侵企图。
入侵者所产生的种种行为组合在一起就构成了行为序列，而这个行为序列是具有一定特征的模型。
所以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。
2.2.3数据挖掘
数据挖掘强大的分析方法可以用于入侵检测的建模，使用其中有关算法对审计数据进行关联分析和序列分析，可以挖掘出关联规则和序列规则。
2.3入侵检测的新技术
2.3.1基于生物免疫的入侵检测
基于生物免疫的入侵检测方法是通过模仿生物有机体的免疫系统工作机制，使得受保护的系统能够将非自我的非法行为与自我的合法行为区分开来。
2.3.2基于伪装的检测方法
基于伪装的检测方法，是指将一些虚假的信息提供给入侵者，如果入侵者应用这些信息攻击系统，就可以推断系统正在遭受入侵；并且还可以诱惑入侵者，进一步跟踪入侵的来源。
2.3.3基于Agent的入侵检测
无控制中心的多Agent结构，每个检测部件都是独立的检测单元，尽量降低了各检测部件间的相关性，不仅实现了数据收集的分布化，而且将入侵检测和实时响应分布化，真正实现了分布式检测的思想。
3.入侵检测系统目前存在的问题
入侵检测系统近年来取得了较快的发展，但在理论研究和实际应用中仍存在许多问题：
（1）大量的误报和漏报。
由于现在的特征库组织简单，造成漏报率和误报率较高。
（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。
（3）入侵检测系统是失效开放（Fail_open）的机制，也就是一旦系统停止作用，它所在的整个网络是开放的。
因此，当IDS遭受拒绝服务攻击时，这种失效开放的特性使得黑客可以实施攻击而不被发现[2]。
（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。
在高速网络下，网络吞吐量大，传统的入侵检测系统捕获全部的数据包并进行详细分析几乎是不可能做到的。
4.入侵检测技术未来发展趋势
对于入侵检测技术的未来，我们除了完善传统的技术，更应该开发出新的入侵检测技术来维护网络的安全。
今后的入侵检测技术的发展方向集中在以下几个方面：
（1）面向IPv6的入侵检测。
下一代互联网采用IPv6协议，目前世界正处于从IPv4向IPv6过渡时期。
随着IPv6应用范围的扩展，入侵检测系统支持IPv6将是一大发展趋势，是入侵检测技术未来几年该领域研究的主流[3]。
（2）近年来，网络攻击的发展趋势是逐渐转向高层应用。
根据Gartner[4]的分析，目前对网络的攻击70%以上是集中在应用层，并且这一数字呈上升趋势。
所以入侵检测系统对应用层的保护将成为未来研究的方向。
（3）入侵检测系统的自身保护和易用性的提高。
目前的入侵检测产品大多采用硬件结构，黑箱式接入，免除自身的安全问题[5]。
同时，大多数的使用者对易用性的要求也日益增强，这些都是优秀的入侵检测产品以后继续发展细化的趋势。
（4）使用智能化的方法与手段来进行入侵检测。
即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。
（5）分布式、协作式入侵检测和通用式入侵检测体系结构的研究。
随着网络系统的复杂化以及入侵方式的多样化，检测系统的体系结构也在发展。
（6）基于云模型和支持向量机的入侵检测特征选择方法。
解决了目前算法的缺陷。
5.结束语
入侵检测系统是网络安全防御系统的重要组成部分，它弥补了防火墙的两个致命缺点：无法检测内部网络存在的入侵行为；无法检测出不通过防火墙但违反安全策略的行为。
目前我国检测系统的应用还远远没有普及，由于（下转第198页）（上接第119页）计算机网络系统的安全涉及我们国家的国防军事安全和政治社会经济稳定，我们必须在学习和借鉴其他国家先进理论和技术的基础上，研究具有国际先进甚至领先水平的网络安全技术，研制具有自主知识产权的国产网络安全产品。
[科]
【参考文献】
[1]AmoroEG.IntrusionDetection.AnIntroductiontoInternetSurveillance，Correlation，Traps，Traceback，andResponse.http：//，1999.
[2]姚兰，王新梅.入侵检测系统的现状与发展趋势[J].电信科学，2002（12）：32-33.
[3]林果园，曹天杰.入侵检测系统研究综述[J].计算机应用与软件，2009，26（3）：16.
[4]http：// /analyst/report400.html，2006-12-2.
[5]付永钢.计算机信息安全技术[M].北京：清华大学出版社，2012.。