入侵检测系统综述
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。
网络安全入侵检测系统
网络安全入侵检测系统随着互联网的迅速发展，网络安全问题日益突出。
恶意黑客、病毒攻击、数据泄露等威胁随处可见，给个人和组织的信息安全带来了严重的挑战。
为了有效应对这些威胁，网络安全入侵检测系统应运而生。
一、网络安全入侵检测系统概述网络安全入侵检测系统(Intrusion Detection System，简称IDS)是一种计算机安全设备或应用软件，旨在实时监控和分析网络中的数据流量，检测并响应潜在的入侵行为。
IDS通过分析网络数据包以及日志信息，识别恶意的网络活动和攻击。
它可以监测和记录系统和网络中的异常活动，并及时提醒管理员采取相应的措施，保障网络环境的安全。
二、网络安全入侵检测系统的工作原理网络安全入侵检测系统基于多种方法和技术，包括签名检测、行为分析、统计模型等。
其中，签名检测是最常用的一种方法，它通过比对已知的攻击特征库来识别和标记恶意行为。
行为分析则是通过对网络流量特征的建模和监控，比较实际流量与预期行为之间的差异来检测异常活动。
统计模型则是基于历史数据和模式分析，利用统计学方法来检测和预测潜在的攻击。
三、网络安全入侵检测系统的分类与架构根据部署方式和工作原理的不同，网络安全入侵检测系统可以分为主机型和网络型，以及入侵检测系统（IDS）和入侵防御系统（IPS）两种类型。
1. 主机型IDS/IPS：运行在主机上的IDS/IPS系统，可以通过监控主机的日志和实时数据流量来检测入侵行为。
主机型IDS可以监测主机上的各种运行活动，譬如文件改变、进程启停等，从而发现潜在的威胁。
主机型IPS在发现入侵行为后，可以采取主动的措施进行阻止和响应，防止攻击向下延伸。
2. 网络型IDS/IPS：部署在网络中的IDS/IPS系统，可以对网络流量进行监测和分析。
网络型IDS可以在网络中设立传感器，对经过的数据包进行实时检测，发现潜在的入侵行为。
网络型IPS则在发现入侵行为后，根据预设的策略进行响应和阻断，保护网络的安全。
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。
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1. 总论网络安全已成为现代社会的一个重要问题。
随着网络技术的发展，网络入侵问题日益复杂。
作为一种被动的网络防御技术，网络入侵检测技术在网络安全中既起到保护网络资源和信息的作用，也是网络安全的重要组成部分。
而机器学习作为智能化的技术手段，提供了智能化的网络入侵检测方案。
本文将对基于机器学习的网络入侵检测技术进行综述，并进行归类分析和比较。
2. 基础知识2.1 网络入侵检测技术网络入侵检测技术是通过模拟网络攻击行为，对网络流量进行特征提取和分析，从而识别恶意流量和网络攻击行为的一种技术手段。
可分为基于特征匹配、基于自动规则生成和基于机器学习的三种类型。
基于学习的网络入侵检测系统是通过机器学习技术训练出网络入侵检测模型，然后对流量进行分类，从而更好地检测网络攻击。
2.2 机器学习机器学习是一种通过对专门设计的算法，使计算机能够自主学习的技术。
它的主要任务是从已知数据（历史数据）中学习特征，使其能够更准确地对未知数据（未知流量）进行分类预测。
主要分为有监督学习、无监督学习和半监督学习三种类型。
3. 基于机器学习的网络入侵检测技术3.1 基于分类算法3.1.1 支持向量机支持向量机（SVM）是一类二分类模型，它的基本思想是找到一个好的超平面对数据进行划分，使得分类误差最小。
与其他分类算法不同，支持向量机将数据空间转换为高维空间来发现更有效的超平面，以达到更好的分类效果。
在网络入侵检测中，SVM主要应用于对已知流量进行分类，进而识别未知流量是否是恶意流量。
同时，SVM还可以通过简化流量特征提取的复杂性，优化特征集。
3.1.2 决策树决策树是一种机器学习算法，可以进行分类和回归预测。
决策树使用树形结构来表示决策过程，树的每个节点代表一个特征或属性，每个分支代表一个该特征的取值或一个属性取值的集合。
在网络入侵检测中，决策树算法可识别不同类型的网络攻击，并为网络安全工程师提供必要的信息和分析结果，以支持决策制定。
信息安全中的网络入侵检测与防御技术综述
信息安全中的网络入侵检测与防御技术综述随着互联网的快速发展，各种网络安全威胁也不断涌现，网络入侵成为了一项严峻的挑战。
网络入侵指未经授权的访问和使用计算机系统或网络的行为，旨在获取非法收益或破坏目标系统的完整性和可用性。
为了防范网络入侵，信息安全领域涌现出许多先进的网络入侵检测与防御技术。
本文将全面综述这些技术，并探讨未来的发展趋势。
网络入侵检测系统（IDS）是一种被动的安全工具，用于检测和响应网络中的潜在攻击。
IDS可以分为基于主机的IDS（HIDS）和基于网络的IDS（NIDS）两类。
HIDS主要集中在单台主机上的入侵检测和分析，通过监听和分析主机上的行为和活动来发现入侵行为，例如异常文件修改、进程执行等。
NIDS则主要关注整个网络通信流量的监控与分析，通过对流量特征和协议的分析来检测入侵行为，例如端口扫描、恶意代码传输等。
入侵检测技术根据检测方式可以分为基于签名、基于异常和基于机器学习的方法。
基于签名的检测方法依赖于已知攻击的特征和模式，通过与预先设置的签名进行匹配来判断是否有入侵行为。
这种方法在检测已知攻击方面效果良好，但对于新型攻击缺乏有效性。
基于异常的检测方法通过建立系统的正常行为模型，当检测到系统行为与模型存在显著偏差时，识别为入侵行为。
这种方法适用于未知攻击的检测，但容易受到误报的影响。
基于机器学习的检测方法利用机器学习算法，通过对大量数据的学习和训练来构建模型，从而检测网络入侵。
这种方法综合考虑了签名和异常方法的优势，可以有效检测新型攻击，并减少误报的产生。
网络入侵防御技术主要包括网络边界防御、主机防御和应用防御。
网络边界防御的目标是在网络与互联网之间建立一道防火墙，限制来自外部的恶意流量。
主机防御是在每台主机上设置防火墙和入侵防御系统，以保护主机免受攻击。
应用防御是指在应用程序层面上进行保护，常见的应用防御技术包括访问控制、数据加密和漏洞修复等。
综合运用这些防御技术可以提高整个网络的安全性和抗攻击能力。
入侵检测系统简介
入侵检测系统简介入侵检测系统（Intrusion Detection System，简称IDS）是一种用于保护计算机网络免受未经授权的访问和恶意攻击的安全工具。
它通过监控和分析网络流量以及系统日志，识别出潜在的入侵行为，并及时生成警报，帮助管理员采取适当的措施保护网络的安全。
一、入侵检测系统的作用入侵检测系统主要具有以下几个作用：1. 发现未知入侵行为：入侵检测系统可以分析网络流量和系统日志，通过与已知的入侵特征进行比较，识别出未知的入侵行为。
这有助于及时发现并应对新型的攻击手段。
2. 预防未知威胁：IDS可以根据已知的威胁情报对网络流量进行实时分析，从而及早发现潜在的威胁。
管理员可以通过及时更新系统规则和策略来增强网络的安全性，提前避免可能的攻击。
3. 提供实时警报和反馈：IDS能够实时监控网络流量和系统状态，并及时发出警报。
这可以帮助管理员快速响应并采取适当的措施，以减少潜在的损害或数据泄露。
4. 支持安全审计和合规性要求：入侵检测系统可以记录网络活动并生成详细的日志报告，为安全审计提供可靠的数据。
此外，IDS还可以帮助组织满足合规性要求，如GDPR、HIPAA等。
二、入侵检测系统的类型根据工作原理和部署方式的不同，入侵检测系统可以分为以下几类：1. 签名型入侵检测系统（Signature-based IDS）：这种类型的IDS使用已知的攻击特征来检测入侵行为。
它会将已知的攻击签名与网络流量进行比对，如果匹配成功，则判断为入侵。
由于该类型IDS需要事先定义并更新大量的攻击签名，因此对于未知的攻击手段无法有效检测。
2. 基于异常行为检测的入侵检测系统（Anomaly-based IDS）：这类IDS会建立正常网络活动的行为模型，并通过与该模型的比较来检测异常行为。
它可以及时发现未知的入侵行为，但也容易产生误报。
该类型IDS需要较长时间的学习和适应阶段，并需要不断调整和优化行为模型。
3. 巚杂入侵检测系统（Hybrid IDS）：这是一种结合了签名型和基于异常行为检测的入侵检测系统的混合型IDS。
入侵检测期末总结
入侵检测期末总结一、引言入侵检测系统（IDS）是信息安全领域中的一个重要组成部分，主要用于监控和检测网络中的异常活动，及时发现并对不符合安全策略的行为进行报警和防范。
随着网络攻击的不断增多和手段的不断演进，入侵检测系统也在不断发展和完善。
本文将对入侵检测系统的原理、技术以及未来发展进行总结，旨在深入了解入侵检测系统的工作原理和应用情况。
二、入侵检测系统的原理入侵检测系统主要基于两种原理进行工作，分别是基于特征的入侵检测和基于异常的入侵检测。
特征检测是通过建立一组特征规则来识别已知的入侵行为，包括网络流量数据、系统日志等。
异常检测则是依靠建立一个正常行为模型，通过不断监测和学习来识别异常行为，如网络流量的波动、系统资源的异常占用等。
三、入侵检测系统的技术入侵检测系统的技术主要包括网络流量分析、主机日志分析、事件关联和报警等。
网络流量分析主要是对网络中的数据包进行监控和抓取，分析其中的恶意行为；主机日志分析则是通过分析主机产生的日志，发现其中的异常行为。
事件关联则是将来自不同来源的日志事件进行关联，分析其潜在的关联性，从而发现更为复杂和隐蔽的入侵行为。
报警则是在发现入侵行为后及时向管理人员发出警报，以便及时采取措施。
四、入侵检测系统的应用入侵检测系统广泛应用于各个领域，包括企业、政府机构、教育机构等。
在企业中，入侵检测系统能有效防止黑客攻击、数据泄露等安全事故的发生，保护企业的核心信息资产；在政府机构中，入侵检测系统能有效监控政府网络的安全情况，防止内部员工的不当行为，保护政府的信息安全；在教育机构中，入侵检测系统能有效保护学生和教师的隐私，防止学术信息的泄露，提高教育信息的安全性。
五、入侵检测系统的挑战与未来发展入侵检测系统面临着许多挑战，主要包括新型攻击手段的不断出现、大数据环境下的数据处理和分析、虚拟机环境下的入侵检测等。
未来发展方向主要集中在智能化、自适应、实时化等方面。
智能化主要是通过机器学习、深度学习等技术，提高入侵检测系统的准确率和自动化能力；自适应则是通过学习和适应网络环境的变化，提高入侵检测系统的适应性和灵活性；实时化则是通过优化算法和硬件设备，提高入侵检测系统的实时性和响应能力。
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。
入侵检测系统综述
测系统的特性， 从不同的角度， 可将入侵检测系统 （ -EF@?GH;E IBFBJFH;E .CGFBK，简 称 -I.） 进行分 -I. ［$］ 类 （ ：&）根据检测的时间性， 可分为实时检测和 非实时检测； （’）根据对入侵的响应方式， 可分为 积极的和被动的； （ $）根据数据收集和处理的方 式， 可分为集中式的和分布式的； （#）根据对数据 处理的粒度， 可分为分组的和连续的； （(）根据入 侵检测系统自身的抗威胁性， 可分为安全性高的 和安全性低的； （9）根据检测技术， 可分为异常检
测和滥用检测； （!）根据检测数据的来源， 可分为 基于主机的和基于网络的。 因篇幅有限， 本文就后两种分类法进行简单 的讨论。 !"" 根据检测技术的分类 # " $ " $ 异常检测 异常检测是根据使用者的行为或资源使用状 况是否偏离正常的情况来判断入侵是否发生， 而不 依赖于具体行为是否出现。具体来说， 首先为系统 中的主体和对象定义阈值。阈值以内为正常， 当用 户的行为超过阈值的一定百分比时， 视为异常。这 种有异常的行为有可能使系统遭受入侵。然后， 根 据以上数据建立系统正常运行的剖析模型。当系 统活动时， 通过观察剖析模型的变化判断是否有入 侵。基于这种检测技术的模型包括统计分析方法、 神经网络方法和数据开采等。 这种检测方法的优点是与系统相对无关、 通 用性强且有可能检测出以前未出现的攻击。但 是， 因为不可能对整个系统内的所有用户行为进 行全面描述， 而且每个用户的行为是经常改变的， 因此它的一个主要缺陷是误检率高， 而且配置和 管理起来比较复杂。 # " $ " # 滥用检测 滥用检测是根据已定义好的入侵模式， 运用 已知的攻击方法来判断入侵是否出现。由于大部 分入侵是利用了系统的脆弱性， 所以通过分析入 侵过程的特征、 条件、 排列以及事件间的关系， 能 具体描述入侵行为的迹象。 这种检测方法的优点是只关心必须用于匹配 模式的数据项， 也可减少需要监控事件的数量和 类型； 另外， 由于统计量中没有浮点计算， 所以检 测效率高。但是， 它也存在一定的缺点： 可测量性 和性能与模式数据库或规则库的大小和体系结构 有关； 同时， 因为没有通用模式规格说明语言， 可 扩展性很差。基于这种技术方法的模型包括专家 系统、 模型推理、 状态转移分析等。 从以上可以看出， 两种 %&’ 引擎各有利弊， 因 而目前研究的 %&’ 项目大多数综合两者的优点， 采用这两种技术来捕获入侵。 !"! 根据检测数据来源的分类 # " # " $ 基于主机的入侵检测系统 基于主机的入侵检测系统是根据主机的审计 跟踪数据和系统的日志来发现可疑事件。它的目
网络安全的入侵检测系统
网络安全的入侵检测系统随着互联网的普及和发展，网络安全问题变得愈发突出。
为了保护用户信息和确保网络环境的安全稳定，各种安全技术应运而生。
其中，入侵检测系统（Intrusion Detection System，简称IDS）是一种重要的安全防护措施。
本文将介绍网络安全的入侵检测系统及其作用、分类和实现原理。
一、入侵检测系统的概述入侵检测系统（Intrusion Detection System）是一种通过对网络流量进行监控、检测和分析，来寻找并应对可能的入侵行为的安全设备。
其主要作用是帮助网络管理员发现和响应各种针对网络系统的威胁和攻击，以降低网络系统被入侵的风险。
二、入侵检测系统的分类根据入侵检测系统的部署位置和检测方法，可以将其分为两种常见的分类：主机入侵检测系统（Host-based IDS）和网络入侵检测系统（Network-based IDS）。
1. 主机入侵检测系统主机入侵检测系统部署在网络中的每台主机上，通过监控主机上的系统日志和事件，以及分析主机的行为和进程等信息，来检测是否存在异常活动和潜在的入侵行为。
主机入侵检测系统可以对主机内部的安全事件进行较为详细的分析，但其规模较小，只能保护单个主机。
2. 网络入侵检测系统网络入侵检测系统则部署在网络的关键节点上，通过对网络流量进行实时监测和分析，来检测网络中的入侵行为。
网络入侵检测系统可以对整个网络进行全面的监控，并结合攻击特征库和模式识别算法，快速识别和应对网络攻击事件。
但相对于主机入侵检测系统，网络入侵检测系统对网络资源要求较高，需要投入较大的运维成本。
三、入侵检测系统的实现原理入侵检测系统通过以下步骤实现对网络安全的监测和检测。
1. 流量监测入侵检测系统首先需要对网络流量进行实时监测。
这可以通过物理设备（如交换机、路由器等）上的镜像端口或网络流量监测仪来实现，也可以通过网络流量分析工具来捕获并处理数据包。
2. 流量分析监测到的网络流量将被送到流量分析引擎中进行分析。
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。
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。
入侵检测综述
⼊侵检测综述⼀、什么是⼊侵检测1．⼊侵检测的概念安全领域的⼀句名⾔是：“预防是理想的，但检测是必须的”。
⼊侵是任何企图破坏资源的完整性、保密性和可⽤性的⾏为集合。
只要允许内部⽹络与Internet相连，攻击者⼊侵的危险就是存在的。
新的漏洞每周都会发现，⽽保护⽹络不被攻击者攻击的⽅法很少。
如何识别那些未经授权⽽使⽤计算机系统的⾮法⽤户和那些对系统有访问权限但滥⽤其特权的⽤户就需要进⾏⼊侵检测。
⼊侵检测（Intrusion Detection）是对⼊侵⾏为的发觉，是⼀种试图通过观察⾏为、安全⽇志或审计数据来检测⼊侵的技术。
⼊侵者如何进⼊系统主要有三种⽅式：物理⼊侵：⼊侵者以物理⽅式访问⼀个机器进⾏破坏活动，例如趁⼈不备进⼊机房试图闯⼊操作系统、拿着钳⼦改锥卸掉硬盘装在另⼀台机器上进⾏研究。
系统⼊侵：⼊侵者在拥有系统的⼀个低级账号权限下进⾏的破坏活动。
通常，如果系统没有及时打补丁，那么拥有低级权限的⽤户就可能利⽤系统漏洞获取更⾼的管理特权。
远程⼊侵：⼊侵者通过⽹络渗透到⼀个系统中。
这种情况下，⼊侵者通常不具备任何特殊权限，他们要通过漏洞扫描或端⼝扫描等技术发现攻击⽬标，再利⽤相关技术执⾏破坏活动。
⼊侵检测的内容包括：试图闯⼊、成功闯⼊、冒充其他⽤户、违反安全策略、合法⽤户的泄漏、独占资源以及恶意使⽤。
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 System，IDS）。
它通过从计算机⽹络或计算机系统的关键点收集信息并进⾏分析，从中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并且对其做出反应。
有些反应是⾃动的，它包括通知⽹络安全管理员（通过控制台、电⼦邮件），中⽌⼊侵进程、关闭系统、断开与互联⽹的连接，使该⽤户⽆效，或者执⾏⼀个准备好的命令等。
⼊侵检测技术是动态安全技术的最核⼼技术之⼀。
传统的操作系统加固技术和防⽕墙隔离技术等都是静态安全防御技术，对⽹络环境下⽇新⽉异的攻击⼿段缺乏主动的反应。
入侵检测系统综述
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3.入侵检测系统的分类（7/7）
两者的比较
●误用检测系统：通过识别流量和应用数据模型发现恶意攻 击，对于已知攻击的检测很可靠，误报率较低，但缺点是 应用系统需要定义所有可能攻击的特征。
●异常检测系统：比较网络行为和正常基线的异同。可以检 测出未知攻击，但异常检测有待完善，如系统本身的复杂 性、高误报率等。
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2.入侵检测的必要性（3/4）
基于上述几类问题的解决难度, 一个实用的方法是, 建立比较容易实现的安全系统, 同时按照一定的安全 策略建立相应的安全辅助系统, IDS 就是这样一类系 统. 现在安全软件的开发方式基本上就是按照这个思 路进行的. 就目前系统安全状况而言, 系统存在被攻 击的可能性. 如果系统遭到攻击, 只要尽可能地检测 到, 甚至是实时地检测到, 然后采取适当的处理措施。
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3.入侵检测系统的分类（3/7）
●基于主机的IDS不足 占用所监视主机宝贵的资源，会影响到监视主机的工作 性能，需要系统提供更大的存储空间。 基于网络的IDS 目前大部分商业的入侵检测系统是基于网络的，基于 网络的IDS通过捕获并分析网络数据包来检测攻击。在 关键的网段或交换部位监听，一个基于网络的IDS可以 监控影响多个流经这个网段的主机的网络流量，从而 保护这些主机。网络中通常部署多个传感器，来监听 网络流量。
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4.入侵检测系统Snort的安装（3/3）
adodb为ACID软件提供专用的DB接口 /ADODB apache
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5.IDS待解决的问题
当前的入侵检测系统(IDS)主要通过模式匹配技术将收集 到的信息与已知的网络入侵和系统误用模式数据库进行比 较，来发现违背安全策略的入侵行为。还有一些 IDS 中 应用了异常检测技术。异常检测首先给系统对象创建一个 统计描述，包括统计正常使用时的测量属性，如访问次数、 操作失败次数和延时等。测量属性的平均值被用来与网络、 系统的行为进行比较，当观察值在正常值范围之外时， IDS 就会判断有入侵发生。异常检测技术在实用中会产生 误报率大的问题，而且很难定义不同网络环境中的正常流 量。 就目前而言，模式匹配技术仍然是大多成熟商用 IDS 使 用的主要技术。随着高速分布式网络的发展，对入侵检测 又提出了更高的要求。因此今后的 IDS 面临着更多的陌 生研究领域：
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。
入侵检测系统介绍课件
基于网络的入侵检 测系统：部署在网 络中，监控网络流
量和行为
基于应用的入侵检 测系统：针对特定 应用进行监控和检
测
基于数据的入侵检 测系统：对数据进 行分析和检测，发
现异常行为
2
入侵检测系统 的工作原理
数据收集
01
网络流量监控：收集网络流量数 据，分析数据包特征
03
主机监控：收集主机运行状态 数据，分析主机行为
入侵检测系 统介绍课件
目录
01. 入侵检测系统概述 02. 入侵检测系统的工作原理 03. 入侵检测系统的应用 04. 入侵检测系统的局限性
1
入侵检测系 统概述
入侵检测系统的定义
入侵检测系统 （IDS）是一种 网络安全设备， 用于检测和预防
网络攻击。
IDS通过分析网 络流量、系统日 志和其他数据来 识别潜在的安全
误报：将正常行为误 判为入侵行为，导致 系统发出错误警报
02
漏报：未能检测到真 正的入侵行为，导致 系统未能发出警报
03
误报和漏报的原因： 入侵检测系统的算法 和策略存在缺陷
04
误报和漏报的影响： 影响系统可靠性和准 确性，可能导致用户 忽略真正入侵行为
实时性不足
1
2
3
4
入侵检测系统通常 需要一定的时间才 能检测到入侵行为
入侵检测系统的发展趋势
01
01
智能化：利用机器学习和人工智 能技术，提高检测精度和速度
02
02
集成化：与其他安全系统集成， 实现协同防御
03
03
云化：利用云计算技术，提高系 统的可扩展性和灵活性
04
04
自动化：实现自动检测、响应和 修复，降低人工干预成本
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入侵检测系统综述
对于任何一个国家、企业或者个人来说，随着计算机及网络的发展，网络安全问题是一个无法回避且重要的问题呈现在面前，很多非法分子或者合法用户的不当使用都会对网络系统造成破坏，针对这些行为要采用相应的技术进行制止或者预防，入侵检测技术成为解决该问题的最好方法之一。
文章主要简综述了入侵检测系统的基本检测方法。
标签：入侵检测；入侵检测系统；误用检测；异常检测
1 入侵检测系统概述
随着计算机技术及网络技术的不断发展，计算机及数据的安全问题随之出现，传统的防火墙技术虽然可以进行有效的防御，但是由于其存在很多弊端，例如：很多外部访问不经过防火墙；来自计算机数据库内部的威胁等，防火墙就无能为力了，它并不能对已经进入计算机系统或者来自计算机数据库内部威胁进行检测；访问控制系统可以根据权限来防止越权行为，但是很难保证具有高级权限的用户对系统所做的破坏行为，也无法阻止低权限用户非法活动高级权限对系统所进行的破坏；漏洞扫描系统是采用模拟攻击的形式对目标可能存在的已知安全漏洞进行逐项检查，然后根据扫描结果向用户提供系统的安全性分析报告，以便用户采取相应措施来提高网络安全。
它虽然可以发现系统和网络漏洞，但无法对系统进行实时扫描，入侵检系统可以进行实时扫描。
发现入侵行为就是入侵检测。
它通过从计算机网络或系统的核心点收集信息并对其进行分析，然后从其中看网络或系统中是否有违反安全策略的动作和被攻击的迹象。
入侵检测目的是保证系统资源的可用性、机密性和完整性，要达到这个目的就要对系统的运行状态进行监视，以便发现各种攻击操作、攻击结果或者攻击动态。
进行入侵检测的硬件与软件的组合构成了入侵检测系统，它能执行所有的入侵检测任务和功能，监视或阻止入侵或者企图控制系统或者网络资源的行为，它可以实时检测入侵者和入侵信息，并进行相应处理，最大化的保证系统安全。
通过对系统各个环节来收集和分析信息，发现入侵活动的特征、对检测到的行为自动作出响应、记录并报告检测过程及结果是入侵检测系统的基本原理的四个部分。
入侵检测系统从系统结构看，至少包括信息源、分析引擎和响应三个功能模块。
信息源的功能是分析引擎提供原始数据今夕入侵分析，信息源的正确性和可靠性直接影响入侵检测的效果，要使检测网络系统软件具有完整性，必须使IDS 软件自己有很强的坚固性；分析引擎的功能是执行入侵或者异常行为检测；分析引擎的结果提交给响应模块后，响应模块采取必要和适当的措施，阻止入侵行为或回复受损害的系统。
分析引擎包括完整性分析、模式匹配和统计分析。
响应可分为主动响应和被动响应。
主动响应就是系统自动或者以用户设置的方式阻断攻击过程或以其他方式来阻断攻击过程；被动响应是系统只报告和记录发生的事件。
响应包括简单报警、切断连接、封锁用户、改变文件属性，最大的反应就是
回击攻击者。
入侵检测系统性能主要的参数是误报和漏报。
所谓误报就是把正常事件的识别看做是攻击；所谓漏报是指本来是攻击事件却没被IDS检测。
根据入侵检测技术系统采用的技术的不同，将IDS分为异常检测系统和特征检测系统。
异常检测把入侵活动异常于正常主体活动作为假设，建立一个“活动简档”作为正常活动文档，对系统运行进行实时监控，若发现当前主体的活动与其统计规律发生冲突时，便进行报警。
异常入侵检测技术与系统相对无关，通用性较强，甚至有可能检测出以前未出现的攻击行为，但误检率高，面临受恶意训练攻击的可能。
特征检测系统是把入侵者的活动用一种模式表示出来作为假设，对系统运行进行实时观察，比较观察到的对象与这些模式是否一致或者相符，一旦发生了相符情况，便进行报警。
检测准确度高是其最大的优点，但是受已知知识的局限，另外对目标系统依赖性太强，不但移植性不好，维护工作量大，对于内部人员的入侵行为无能为力。
2 常见的入侵检测方法
2.1 在异常入侵检测系统中常常采用以下几种检测方法：
2.1.1 基于贝叶斯推理检测法：是通过在任何给定的时刻，测量变量值，推理判断系统是否发生入侵事件。
2.1.2 基于特征选择检测法：指从一组度量中挑选出能检测入侵的度量，用它来对入侵行为进行预测或分类。
2.1.3 基于贝叶斯网络检测法：用图形方式表示随机变量之间的关系。
通过指定的与邻接节点相关一个小的概率集来计算随机变量的联接概率分布。
按给定全部节点组合，所有根节点的先验概率和非根节点概率构成这个集。
贝叶斯网络是一个有向图，弧表示父、子结点之间的依赖关系。
当随机变量的值变为已知时，就允许将它吸收为证据，为其他的剩余随机变量条件值判断提供计算框架。
2.1.4 基于模式预测的检测法：事件序列不是随机发生的而是遵循某种可辨别的模式是基于模式预测的异常检测法的假设条件，其特点是事件序列及相互联系被考虑到了，只关心少数相关安全事件是该检测法的最大优点。
2.1.5 基于统计的异常检测法：是根据用户对象的活动为每个用户都建立一个特征轮廓表，通过对当前特征与以前已经建立的特征进行比较，来判断当前行为的异常性。
用户特征轮廓表要根据审计记录情况不断更新，其保护去多衡量指标，这些指标值要根据经验值或一段时间内的统计而得到。
2.1.6 基于机器学习检测法：是根据离散数据临时序列学习获得网络、系统和个体的行为特征，并提出了一个实例学习法IBL，IBL是基于相似度，该方法通过新的序列相似度计算将原始数据（如离散事件流和无序的记录）转化成可度
量的空间。
然后，应用IBL学习技术和一种新的基于序列的分类方法，发现异常类型事件，从而检测入侵行为。
其中，成员分类的概率由阈值的选取来决定。
2.1.7 数据挖掘检测法：数据挖掘的目的是要从海量的数据中提取出有用的数据信息。
网络中会有大量的审计记录存在，审计记录大多都是以文件形式存放的。
如果靠手工方法来发现记录中的异常现象是远远不够的，所以将数据挖掘技术应用于入侵检测中，可以从审计数据中提取有用的知识，然后用这些知识区检测异常入侵和已知的入侵。
目前的方法有KDD算法，其优点是善于处理大量数据的能力与数据关联分析的能力，但是实时性较差。
2.1.8 基于应用模式的异常检测法：该方法是根据服务请求类型、服务请求长度、服务请求包大小分布计算网络服务的异常值。
通过实时计算的异常值和所训练的阈值比较，从而发现异常行为。
2.1.9 基于文本分类的异常检测法：该方法是将系统产生的进程调用集合转换为“文档”。
利用K最近邻聚类文本分类算法，计算文档的相似性。
2.2 误用入侵检测系统中常用的检测方法有：
2.2.1 模式匹配法：是常常被用于入侵检测技术中。
它是通过把收集到的信息与网络入侵和系统误用模式数据库中的已知信息进行比较，从而对违背安全策略的行为进行发现。
模式匹配法可以显著地减少系统负担，有较高的检测率和准确率。
2.2.2 专家系统法：这个方法的思想是把安全专家的知识表示成规则知识库，再用推理算法检测入侵。
主要是针对有特征的入侵行为。
2.2.3 基于状态转移分析的检测法：该方法的基本思想是将攻击看成一个连续的、分步骤的并且各个步骤之间有一定的关联的过程。
在网络中发生入侵时及时阻断入侵行为，防止可能还会进一步发生的类似攻击行为。
在状态转移分析方法中，一个渗透过程可以看作是由攻击者做出的一系列的行为而导致系统从某个初始状态变为最终某个被危害的状态。
参考文献
[1]李剑.入侵检测技术[M].北京：高等教育出版社，2008.
[2]薛静锋.入侵检测技术[M].北京：机械工业出版社，2004.
[3]吴庆涛，邵志清.入侵检测研究综述[J].计算机应用研究，2005，12.。