下载文档原格式
基于LSTM网络的网络入侵检测模型网络入侵是指黑客通过攻击网络系统，获取非法权限，窃取、破坏或篡改数据信息的行为。
在当前互联网环境下，网络安全问题日益严峻，迫切需要有效的入侵检测手段来保护网络系统的安全性和完整性。
本文将介绍一种基于LSTM（长短时记忆）网络的网络入侵检测模型，该模型通过深度学习方法对网络入侵进行准确的监测和识别。
一、背景介绍网络入侵检测是网络安全领域的关键问题之一。
传统的入侵检测方法通常基于特征工程和机器学习算法，需要人工提取和选择特征，存在着特征选择困难和特征变化的问题。
相比之下，深度学习作为一种端到端的学习算法，可以自动学习输入数据的特征表示，具有较高的泛化能力。
因此，基于深度学习的网络入侵检测模型备受关注。
二、LSTM网络简介LSTM是一种循环神经网络（RNN）的变体，能够有效地处理序列数据，并具有记忆功能。
相比于传统的RNN模型，LSTM通过引入三个门控单元（输入门、遗忘门、输出门）来控制信息的传递和遗忘，解决了长序列训练中的梯度消失和梯度爆炸问题。
这使得LSTM网络具有较好的记忆能力，适合处理具有时间序列性质的网络流量数据。
三、基于LSTM的网络入侵检测模型基于LSTM的网络入侵检测模型主要由以下几个组成部分构成：1. 数据预处理首先，需要对网络流量数据进行适当的预处理。
这包括数据清洗、特征提取和归一化等步骤。
数据清洗用于去除异常值和噪声，特征提取则是提取网络流量数据中的有用信息，例如源IP地址、目的IP地址、端口号等。
归一化是将不同特征的取值范围映射到统一的范围，以避免某些特征对模型训练的影响过大。
2. LSTM网络模型构建接下来，在数据预处理完毕后，可以构建基于LSTM的网络入侵检测模型。
模型的输入是经过预处理后的网络流量数据，通过LSTM层对数据进行特征学习和表示。
为了提高模型的性能，可以在LSTM层之后添加一些其他的层，例如卷积层或全连接层，以进一步提取和组合特征。
第1篇一、实验背景随着信息技术的飞速发展，网络安全问题日益凸显。
入侵检测技术作为网络安全的重要手段，能够实时监控网络系统的运行状态，及时发现并阻止非法入侵行为，保障网络系统的安全稳定运行。
本实验旨在通过构建一个入侵智能检测系统，验证其有效性，并分析其性能。
二、实验目的1. 理解入侵检测技术的基本原理和实现方法。
2. 掌握入侵检测系统的构建过程。
3. 评估入侵检测系统的性能，包括检测准确率、误报率和漏报率。
4. 分析实验结果，提出改进建议。
三、实验材料与工具1. 实验材料：KDD CUP 99入侵检测数据集。
2. 实验工具：Python编程语言、Scikit-learn库、Matplotlib库。
四、实验方法1. 数据预处理：对KDD CUP 99入侵检测数据集进行预处理，包括数据清洗、特征选择、归一化等操作。
2. 模型构建：选择合适的入侵检测模型，如支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）等，进行训练和测试。
3. 性能评估：通过混淆矩阵、精确率、召回率等指标评估入侵检测系统的性能。
4. 实验结果分析：分析实验结果，总结经验教训，提出改进建议。
五、实验步骤1. 数据预处理（1）数据清洗：删除缺失值、异常值和重复数据。
（2）特征选择：根据相关性和重要性选择特征，如攻击类型、服务类型、协议类型等。
（3）归一化：将数据特征进行归一化处理，使其在相同的量级上。
2. 模型构建（1）选择模型：本实验选择SVM和Random Forest两种模型进行对比实验。
（2）模型训练：使用预处理后的数据对所选模型进行训练。
（3）模型测试：使用测试集对训练好的模型进行测试，评估其性能。
3. 性能评估（1）混淆矩阵：绘制混淆矩阵，分析模型的检测准确率、误报率和漏报率。
（2）精确率、召回率：计算模型的精确率和召回率，评估其性能。
4. 实验结果分析（1）对比SVM和Random Forest两种模型的性能，分析其优缺点。
基于人工智能和机器学习的网络安全和入侵检测技术第一章：导论随着互联网的迅速发展，网络安全问题越来越受到人们的关注。
网络安全和入侵检测技术在保护用户隐私和信息安全方面起着至关重要的作用。
本章将介绍基于人工智能和机器学习的网络安全和入侵检测技术的研究意义和发展背景。
第二章：网络安全技术网络安全技术是指通过各种手段保护计算机及其网络系统免受非法活动的干扰、破坏或未经授权的访问。
网络安全技术主要包括身份验证与访问控制、加密与数据保护、网络防御与入侵检测等方面。
其中，入侵检测技术是网络安全技术中的重要组成部分。
第三章：传统的入侵检测技术传统的入侵检测技术主要基于规则和特征匹配的方法，通过事先定义好的规则和特征来检测网络中的异常行为和攻击行为。
然而，这种方法容易受到未知攻击的干扰，并且难以应对复杂的攻击手段。
因此，传统的入侵检测技术在实际应用中存在着一定的局限性。
第四章：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主要利用机器学习和数据挖掘等方法，建立起自适应、智能的入侵检测系统。
通过对网络流量数据进行分析和建模，从而实现对网络中异常行为和攻击行为的检测和识别。
基于人工智能的入侵检测技术具有自学习能力和适应性强的特点，能够应对各种未知攻击。
第五章：基于机器学习的入侵检测技术基于机器学习的入侵检测技术利用大量的网络流量数据来训练机器学习模型，通过在实时流量数据中进行预测和分析，从而实现对网络中异常行为和攻击行为的检测。
机器学习算法可以从大量的历史数据中挖掘特征，并通过训练模型来实现入侵检测。
目前，常用的机器学习算法如朴素贝叶斯、支持向量机和深度学习等。
第六章：网络安全和入侵检测技术的挑战网络安全和入侵检测技术面临着一些挑战，例如数据量大、特征空间复杂、攻击手段多样等问题。
此外，攻击者逐渐采用了一些隐蔽的攻击技术，如零日漏洞攻击、APT攻击等，对传统的入侵检测技术构成了挑战。
因此，研究人员需要不断改进和创新现有的网络安全和入侵检测技术，以更好地应对网络安全威胁。
基于机器学习的网络入侵检测技术实现与评估分析随着互联网的快速发展，网络安全问题日益突出，其中网络入侵是企业和个人面临的重要挑战。
为了保护网络免受来自内部和外部的潜在威胁，网络入侵检测技术变得越来越重要。
传统的基于规则的入侵检测系统已经不能满足对日益复杂的网络攻击的准确检测需求。
基于机器学习的网络入侵检测技术应运而生，通过训练模型自动识别网络流量中的异常行为，以实现更高效准确的入侵检测。
一、机器学习在网络入侵检测中的作用机器学习通过从大量的网络数据中学习模式和特征，可以自动地识别网络中存在的入侵行为。
通过对已知的入侵行为进行建模和分析，机器学习可以根据新的网络流量数据来识别异常行为。
相比传统的基于规则的入侵检测系统，机器学习能够适应变化的网络攻击方式，同时减少误报率和漏报率，提高入侵检测的准确性和效率。
二、基于机器学习的网络入侵检测技术实现基于机器学习的网络入侵检测技术通常包括以下几个步骤：1. 数据收集和预处理：首先，需要收集大量的网络流量数据，并对数据进行预处理。
预处理过程包括数据清洗、特征提取和降维等操作。
2. 特征工程：特征工程是机器学习中至关重要的一环。
通过从原始数据中提取有用的特征，可以帮助机器学习算法更好地学习网络入侵行为。
常用的特征包括端口、协议、数据包大小、流量方向和连接持续时间等。
3. 模型选择和训练：选择合适的机器学习模型进行训练。
监督学习中常用的模型包括支持向量机（SVM）、决策树和随机森林等；无监督学习中常用的模型包括聚类和异常检测算法。
通过使用已标记的训练数据集来训练模型，使其能够识别出正常和异常的网络流量。
4. 模型评估和优化：使用测试数据集对训练好的模型进行评估，并通过性能指标（如准确率、召回率和F1得分）来评估模型的性能。
根据评估结果，可以对模型进行调整和优化，以提高其准确性和泛化能力。
5. 集成和部署：将训练好的模型部署到实际的网络环境中进行实时的入侵检测。
集成多个模型可以提高入侵检测的准确性和鲁棒性。
收稿日期：2019-06-18作者简介：朱平哲(1982-)，女，河南驻马店人，三门峡职业技术学院信息传媒学院讲师，研究方向为智能信息处理。
基金项目：河南省教育厅科学技术研究重点项目（编号15B520026）。
江苏工程职业技术学院学报（综合版）Journal of Jiangsu College of Engineering and TechnologyVol.19，No.3Sep.2019第19卷第3期2019年9月DOI ：10.19315/j.issn.2096-0425.2019.03.005摘要：针对物联网中设备和服务存在的潜在安全隐患，对入侵检测过程中的若干种特征选择方法进行比较研究。
基于NSL-KDD 数据集，以跨行业数据挖掘标准流程(Cross-Industry Standard Process for Data Mining ，简称“CRISP DM ”)为主要研究方法，分析了信息增益(Information Gain ，简称“IG ”)指数、Relief指数、SfFS(Sequential Floating Forward Selection ，简称“SfFS ”)指数和Gini 指数4种特征选择算法的应用结果。
仿真实验结果表明SfFS 指数在特征选择和分类决策树方面具有优越性，且含有决策树的SfFS 指数会产生非常低的假阳性率和较理想的处理速度。
关键词：物联网；数据挖掘；特征提取；特征选择；误报率中图分类号：TP311.1文献标志码：A文章编号：2096-0425（2019）03-0017-05目前，物联网(Internet of Thins ，简称“IoT ”)[1-2]设备和服务得到了广泛应用，IoT 供应商一旦有了工作版本的产品就会推出对应的IoT 设备和服务。
但不少实例表明，一些已经创建了僵尸网络和其他类型恶意软件的用户使用已识别的IoT 设备和服务的安全漏洞发起大规模攻击，IoT 设备和服务的安全性因而成为一个重要的现实问题和研究热点。
网络安全与入侵检测考试（答案见尾页）一、选择题1. 什么是防火墙？它的主要功能是什么？A. 防火墙是一种软件或硬件设备，用于监控和控制网络流量B. 防火墙的主要功能是防止未经授权的访问和数据泄露C. 防火墙主要用于加密和解密数据D. 防火墙可以检测并阻止病毒和恶意软件的传播2. 入侵检测系统（IDS）的主要目的是什么？A. 监控网络流量以检测潜在的安全威胁B. 提供对网络资源的访问控制C. 阻止未经授权的用户访问网络D. 保护网络免受物理攻击3. 什么是DMZ（一个位于内部网络和外部网络之间的网络区域）？它在网络安全中的作用是什么？A. DMZ是一个隔离区，用于放置对外提供服务的服务器，以增加网络的安全性B. DMZ是一个开放区域，用于提供对外提供服务的服务器，以增加网络的安全性C. DMZ是一个安全区，用于放置对外提供服务的服务器，以增加网络的安全性D. DMZ是一个危险区，用于放置对外提供服务的服务器，以增加网络的安全性4. 在网络安全中，什么是社会工程学攻击？它如何影响组织的安全？A. 社会工程学攻击是利用人类的信任和不警惕来获取敏感信息的一种攻击手段B. 社会工程学攻击不会对组织的安全产生影响C. 社会工程学攻击可以通过物理方式实施D. 社会工程学攻击只能通过电子邮件实施5. 什么是加密？为什么它在网络安全中很重要？A. 加密是将数据转换为不可读格式的过程，以防止未授权访问B. 加密是对数据进行编码的过程，以便只有拥有密钥的人才能读取C. 加密是一种安全技术，用于保护数据在传输过程中不被窃取D. 加密是一种安全技术，用于保护数据在存储时不被篡改6. 什么是VPN（虚拟专用网络）？它在网络安全中的作用是什么？A. VPN是一种可以在公共网络上建立加密通道的技术，用于连接不同地理位置的网络B. VPN是一种可以在公共网络上建立加密通道的技术，用于连接同一地理位置的不同网络C. VPN是一种可以在公共网络上建立加密通道的技术，用于连接不同类型的设备D. VPN是一种可以在公共网络上建立加密通道的技术，用于连接同一类型的设备7. 在网络安全中，什么是最小权限原则？它如何应用于数据库系统？A. 最小权限原则是指只授予用户完成其任务所需的最小权限，以减少潜在的安全风险B. 最小权限原则是指只授予用户完成其任务所需的权限，而不是更多C. 最小权限原则仅适用于数据库系统D. 最小权限原则仅适用于操作系统8. 网络安全是指什么？A. 保护网络系统免受未经授权访问的措施B. 提高网络系统的性能C. 增加网络的带宽D. 以上都是9. 下列哪项不是网络安全攻击的类型？A. 分布式拒绝服务攻击（DDoS）B. SQL注入攻击C. 零日漏洞利用D. 网络监听10. 入侵检测系统（IDS）的主要功能是什么？A. 监控网络流量以检测潜在的入侵行为B. 防止未经授权的网络访问C. 限制用户对网络的访问权限D. 修复已发现的漏洞11. 在OSI模型中，哪一层负责在相互通信的系统中建立、管理和终止会话？A. 表示层B. 会话层C. 传输层D. 应用层12. 以下哪种加密算法属于对称加密算法？A. RSAB. AESC. SHA-256D. ElGamal13. 身份验证和授权是哪个安全概念的一部分？A. 访问控制B. 数据加密C. 入侵检测D. 安全审计14. 什么是防火墙？A. 一种软件程序，用于阻止未经授权的用户访问网络资源B. 一种硬件设备，用于监控和控制进出网络的流量C. 一种加密技术，用于保护数据在网络上传输时的安全性D. 一种网络协议，用于确保网络中的所有设备之间的通信是安全和有效的15. 入侵检测系统（IDS）可以分为哪两种主要类型？A. 主动IDS和被动IDSB. 网络IDS和主机IDSC. 版本IDS和增量IDSD. 以上都是16. 在网络安全中，哪种类型的漏洞通常是由于编码错误或设计缺陷导致的？A. 运行时漏洞B. 设计漏洞C. 业务逻辑漏洞D. 社交工程漏洞17. 以下哪个工具不是常用的网络扫描工具？A. NmapB. WiresharkC. Metasploit FrameworkD. Snort18. 入侵检测系统（IDS）的主要类型有哪些？A. 基于网络的IDS（NIDS）B. 基于主机的IDS（HIDS）C. 基于签名的IDSD. 基于行为的IDS19. 什么是DMZ（非军事区）？它在网络安全中的作用是什么？A. DMZ是一个隔离的网络区域，用于将外部用户与内部网络分开B. DMZ是一个包含多个服务器的公共网络区域，用于提供额外的安全层C. DMZ是一个用于存储敏感信息的区域，用于在紧急情况下进行恢复D. DMZ是一个用于测试网络设备和系统的虚拟网络20. 什么是SQL注入攻击？如何防止它？A. SQL注入攻击是利用SQL查询中的漏洞，向数据库中插入恶意代码B. 防止SQL注入攻击的最佳方法是使用参数化查询或预编译语句C. SQL注入攻击只能通过避免使用错误或不安全的编程实践来预防D. SQL注入攻击只能通过使用防火墙来预防21. 什么是跨站脚本攻击（XSS）？它如何利用Web应用程序？A. XSS是一种攻击，通过在Web页面中插入恶意脚本，从而在用户浏览器中执行B. XSS利用Web应用程序中的漏洞，通过电子邮件或其他方式传播C. XSS只能在本地计算机上运行D. XSS只能通过使用杀毒软件来预防22. 什么是数字签名？它如何用于验证数据的完整性？A. 数字签名是一种使用私钥对消息进行加密的过程，以证明消息的来源和完整性B. 数字签名是一种使用公钥对消息进行解密的过程，以验证消息的来源和完整性C. 数字签名是一种使用私钥对消息进行哈希处理的过程，以证明消息的来源和完整性D. 数字签名是一种使用公钥对消息进行哈希处理的过程，以验证消息的来源和完整性23. 什么是中间人攻击（MITM）？它如何可能导致敏感信息的泄露？A. MITM是一种攻击，攻击者拦截并篡改网络通信B. MITM攻击可能导致敏感信息泄露，因为它允许攻击者窃取用户的凭据和数据C. MITM攻击通常发生在公共Wi-Fi网络上D. MITM攻击可以通过使用VPN来避免24. 什么是社会工程学？它在网络安全中如何应用？A. 社会工程学是一种利用心理学技巧和欺骗手段获取敏感信息的行为B. 社会工程学在网络安全中的应用包括识别和防范钓鱼攻击、社交工程攻击等C. 社会工程学可以完全替代其他安全措施D. 社会工程学只能通过避免与陌生人交流来预防25. 在构建安全的网络架构时，以下哪个选项不是最佳实践？A. 使用防火墙限制不必要的网络访问B. 使用尽可能多的加密技术C. 定期更新和打补丁操作系统和应用程序D. 将敏感数据存储在本地计算机上26. 在网络安全中，哪种类型的攻击旨在使网络服务或资源不可用？A. DDoS攻击B. SQL注入攻击C. 社交工程攻击D. 中间人攻击27. 以下哪个工具不是用于网络扫描和漏洞评估的？A. NmapB. NessusC. Metasploit FrameworkD. Wireshark28. 在网络防御中，哪种技术可以防止攻击者在网络设备上安装恶意软件？A. 防火墙B. 虚拟专用网络（VPN）C. 补丁管理D. 入侵检测系统（IDS）29. 以下哪种加密算法是用于保护数据的机密性的？A. RSAB. SHA-256C. AESD. MD530. 在SQL注入攻击中，攻击者通常会利用哪些类型的输入来执行恶意查询？A. 数值型B. 字符串型C. 布尔型D. 数组型31. 下列哪种协议是用于在网络设备之间传输加密数据的？A. TCPB. UDPC. SSLD. IPsec32. 在网络安全策略中，哪种策略通常用于防止未经授权的用户访问敏感数据？A. 访问控制列表（ACL）B. 防火墙规则C. 加密策略D. 身份验证和授权33. 在进行网络渗透测试时，攻击者通常会使用哪种技术来获取目标网络的详细信息？A. 漏洞扫描B. 空中网络广告（Wi-Fi热点）C. 社交工程D. 暴力破解34. 下列哪种方法可以有效地检测到网络中的重放攻击？A. 使用数字签名B. 实施时间戳验证C. 应用加密算法D. 进行端口扫描35. 下列哪种技术不是用于检测网络中的恶意软件？A. 驱动级防御B. 行为分析C. 基于签名的检测D. 病毒扫描36. 在评估网络漏洞时，应首先进行哪种类型的扫描？A. 黑盒扫描B. 白盒扫描C. 绿盒扫描D. 红盒扫描37. 入侵响应计划应包括哪些关键步骤？A. 记录和跟踪所有事件B. 隔离受影响的系统C. 评估安全风险并制定缓解措施D. 所有上述步骤38. 下列哪种协议不用于安全通信？A. SSH（安全外壳协议）B. HTTPS（超文本传输安全协议）C. SMTP（简单邮件传输协议）D. FTP（文件传输协议）39. 在防火墙中，哪种类型的规则用于控制进出网络的流量？A. 允许规则B. 拒绝规则C. 限制规则D. 强制规则40. 入侵检测系统的类型有哪些？A. 基于网络的IDS（NIDS）B. 基于主机的IDS（HIDS）C. 基于行为的IDS（BIDS）D. 基于云的IDS41. 在网络安全中，什么是“最小权限原则”？A. 只授予用户完成任务所需的最小权限B. 尽可能多地为员工分配权限C. 用户可以访问任何系统资源D. 限制对敏感数据的访问42. 下列哪种工具不是用于发现网络漏洞的工具？A. NessusB. MetasploitC. WiresharkD. nmap二、问答题1. 什么是数据库注入攻击？请举例说明其工作原理。
容忍入侵理论与应用技术研究容忍入侵理论与应用技术研究引言随着信息技术的不断发展和普及应用，网络安全问题也日益成为社会关注的焦点。
网络入侵是一种危害性极高的行为，既给个人和组织带来数据泄露、服务中断等直接风险，也严重影响着社会经济运行和个人隐私安全。
为了应对日益复杂多变的网络入侵威胁，学术界和工业界纷纷进行了容忍入侵理论与应用技术的研究。
本文将对容忍入侵理论和应用技术进行探讨，旨在提供一种有效的网络安全防御方案。
一、容忍入侵理论1. 定义容忍入侵（Tolerant Intrusion）是指在不影响网络正常运行的前提下，对入侵者进行有效监测和管控，使其无法从网络中获取所需信息或对目标进行破坏的一种安全策略。
2. 基本原理容忍入侵理论基于以下两个基本原理进行设计研究：（1）入侵行为的动态性：网络入侵者的技术手段和攻击方式不断变化，传统的静态防御手段已经难以适应，因此需要通过动态监测和响应来及时应对入侵威胁。
（2）系统容错的弹性：网络系统应具备容错机制，即在部分组件被入侵后，系统仍能继续正常运行并保证数据安全。
容错机制需要确保入侵检测、排除和修复的高效性和准确性。
3. 模型构建容忍入侵理论通过构建系统模型，进行入侵检测和响应的优化设计。
典型的模型可以分为以下几类：（1）基于模式识别的入侵检测：通过对网络流量、程序行为等进行监测和分析，建立入侵模式库，利用模式匹配算法进行入侵行为的实时检测和识别。
（2）基于异常检测的入侵检测：通过对正常行为进行建模，检测网络中的异常行为，例如异常数据传输、异常系统访问等，利用机器学习和统计方法对异常行为进行分类和判断。
（3）基于强化学习的入侵响应：通过建立系统实时环境感知模型和策略决策机制，对入侵行为进行动态响应和阻断，提高系统的容错性和安全性。
二、应用技术研究1. 入侵检测技术（1）数据挖掘技术：利用机器学习、数据聚类等方法分析海量的网络流量数据，发现入侵行为的模式和特征。
数据仿真在网络安全威胁检测中的应用一、数据仿真技术概述1. 数据仿真的定义与内涵数据仿真技术是一种通过建立数学模型和计算机程序，对实际系统或过程进行模拟和再现的技术。
它旨在通过对系统的关键要素、行为和相互作用进行精确描述和模拟，以预测系统在不同条件下的性能和行为。
在网络安全领域，数据仿真可以用于模拟网络环境、网络攻击行为以及网络防御机制等。
2. 数据仿真技术的发展历程数据仿真技术的发展经历了多个阶段。
早期，它主要应用于工程领域，如航空航天、机械制造等，用于模拟物理系统的运行过程。
随着计算机技术的不断进步，数据仿真技术的应用范围逐渐扩大到其他领域。
在网络安全领域，数据仿真技术的应用始于上世纪末，随着网络攻击的日益复杂和频繁，研究人员开始利用数据仿真技术来研究网络安全威胁的检测和防御方法。
3. 数据仿真技术的关键技术和方法数据仿真技术涉及多种关键技术和方法。
其中，数学建模是数据仿真的基础，它通过对系统的物理原理、行为规律等进行分析和抽象，建立系统的数学模型。
计算机编程是实现数据仿真的重要手段，它将数学模型转化为计算机程序，以便在计算机上进行模拟运行。
此外，数据采集和处理技术也是数据仿真的重要组成部分，它用于获取系统的实际运行数据，并对其进行处理和分析，以验证和改进仿真模型。
二、网络安全威胁检测概述1. 网络安全威胁的定义与分类网络安全威胁是指对网络系统的保密性、完整性和可用性构成潜在危险的各种因素。
根据威胁的来源和性质，网络安全威胁可以分为多种类型，如网络攻击、恶意软件、网络漏洞等。
网络攻击包括拒绝服务攻击、端口扫描攻击、SQL 注入攻击等；恶意软件包括病毒、木马、蠕虫等；网络漏洞则包括操作系统漏洞、应用程序漏洞、网络协议漏洞等。
2. 网络安全威胁检测的重要性网络安全威胁检测是网络安全防护的重要环节，它的重要性主要体现在以下几个方面。
首先，及时检测网络安全威胁可以防止攻击的发生，保护网络系统的安全。
目前，物联网设备越来越智能，并且广泛应用于各种领域，如家庭、教育、娱乐、能源分配、金融、医疗、智能城市、旅游以及交通运输，简化了人们的日常生活和工作方式。
然而，无论商届或者学界都在朝着商业化的潮流前进，却很少关注物联网设备的安全性，这样可能会危及到物联网用户，更严重甚至会导致生态系统失衡。
例如，制造业的员工将感染了病毒的U盘插入机器；医院被恶意软件破坏的核磁共振成像机器，或是黑客引导输液泵注射致命剂量的药物，都将造成严重后果。
根据文献[1]可知，至2020年，网络犯罪破坏预算将达到每年60亿美元，并且有500亿物联网设备需要保护。
物联网受到攻击[2]后，不仅会影响物联网本身，还会影响包括网络、应用、社交平台以及服务器在内的完整生态系统，即在物联网系统中，只要破坏单个组件或通信通道，就可能会使部分或者整个网络瘫痪。
因此，在关注物联网带来便利的同时，更需考虑物联网的脆弱性[3]。
传统的安全解决方案已经覆盖了服务器、网络和云存储，这些解决方案大多可部署于物联网系统。
其中，密码编码学[4]作为保障信息安全的基础，通过密钥中心与传感器网络或其他感知网络的汇聚点进行交互，实现对网络中节点的密钥管理；对数据安全保护常用的办法有同态加密、密文检索等；其他安全技术如认证与访问基于机器学习的物联网入侵检测系统综述王振东，张林，李大海江西理工大学，江西赣州341000摘要：物联网技术的广泛应用在给人们带来便利的同时也造成诸多安全问题，亟需建立完整且稳定的系统来确保物联网的安全，使得物联网对象间能够安全有效地通信，而入侵检测系统成为保护物联网安全的关键技术。
随着机器学习和深度学习技术的不断发展，研究人员设计了大量且有效的入侵检测系统，对此类研究进行了综述。
比较了现阶段物联网安全与传统的系统安全之间的不同；从检测技术、数据源、体系结构和工作方式等方面对入侵检测系统进行了详细分类；从数据集入手，对现阶段基于机器学习的物联网入侵检测系统进行了阐述；探讨了物联网安全的未来发展方向。
网络入侵检测技术与方法随着互联网的迅猛发展，网络入侵已成为一个严重的威胁。
黑客利用漏洞攻击网络系统，获取敏感信息，破坏数据完整性，给个人、企业和国家安全造成了巨大的损失。
为了保护网络系统的安全，网络入侵检测技术应运而生。
本文将对网络入侵检测技术与方法进行探讨。
一、概述网络入侵检测技术主要通过监控网络流量，识别和预防恶意行为来保护网络系统的安全。
其目的是及时发现和阻止入侵，减少安全漏洞的利用。
网络入侵检测技术一般分为两大类：基于特征的入侵检测和基于异常的入侵检测。
二、基于特征的入侵检测技术与方法基于特征的入侵检测技术主要通过事先定义好的规则和模式来识别入侵行为。
这些规则和模式是根据过去的入侵行为总结而来的，因此对于已知的入侵行为有较好的识别效果。
其中，常见的技术包括：1.1 签名检测签名检测是一种基于规则的检测方法，通过事先定义好的特征规则集合，来比对网络流量中的特征，以判断是否存在入侵行为。
该方法的优点是准确度高，但对于未知的入侵行为难以进行识别。
1.2 统计检测统计检测是一种基于概率模型的检测方法，通过统计分析网络流量的特征，识别异常行为。
该方法适用于检测未知的入侵行为，但对于少量样本数据的识别效果较差。
1.3 自适应规则检测自适应规则检测是一种结合了签名检测和统计检测优点的方法。
它通过动态更新规则库，灵活适应不同的入侵行为，并能在一定程度上处理未知的入侵行为。
三、基于异常的入侵检测技术与方法基于异常的入侵检测技术主要通过建立正常行为模型，识别与之不符的异常行为，以判断是否存在入侵。
其主要思想是通过监控网络流量，建立正常行为的统计模型，对比实际行为与模型的差异性。
常见的技术包括：2.1 基于统计的异常检测基于统计的异常检测方法是通过统计分析网络流量的特征，建立正常行为的统计模型，当实际行为与模型的差异性超过设定的阈值时，判定为异常行为。
2.2 基于机器学习的异常检测基于机器学习的异常检测方法是通过训练机器学习模型，学习网络流量的正常行为，然后根据实际行为与模型的差异性判断是否存在异常行为。
