入侵检测技术
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入侵检测技术名词解释入侵检测技术是指一种用于检测网络安全漏洞、攻击、恶意软件和其他安全威胁的技术。
它可以检测网络中的异常活动,例如未经授权的访问、数据泄露、网络攻击等。
入侵检测技术通常由一系列算法和工具组成,用于分析网络数据包、检测恶意软件的行为和识别潜在的安全漏洞。
以下是入侵检测技术的一些主要名词解释:1. 入侵检测系统(IDS):是一种能够检测网络安全威胁的计算机系统,通常使用算法和规则来检测异常活动,例如IP地址欺骗、SYN洪水、恶意软件等。
2. 入侵防御系统(IDS):是一种能够防止网络安全威胁的计算机系统,通常使用算法和规则来检测和阻止未经授权的访问、攻击和其他安全威胁。
3. 入侵者分析器(IA):是一种用于分析网络数据包的计算机系统,可以检测和识别潜在的安全漏洞和恶意软件。
4. 漏洞扫描器:是一种用于扫描网络和系统漏洞的计算机系统,可以检测和识别系统中的漏洞,以便及时修复。
5. 行为分析器:是一种用于分析网络和系统行为的工具,可以检测和识别恶意软件和其他安全威胁。
6. 漏洞报告器:是一种用于向管理员报告漏洞的计算机系统,以便及时修复。
7. 防火墙:是一种用于保护网络和系统的设备,可以过滤网络流量并防止未经授权的访问。
8. 入侵检测和响应计划:是一种用于检测和响应网络安全威胁的系统和计划,通常包括一个IDS和一个IPS(入侵防御系统)的组合,以保护网络和系统免受入侵者的攻击。
随着网络安全威胁的不断增多,入侵检测技术也在不断发展和改进。
IDS和IPS技术已经越来越成熟,并且可以通过结合其他技术和工具来提高其检测和响应能力。
入侵检测技术不仅可以用于个人网络,还可以用于企业、政府机构和其他组织的网络安全。
网络入侵检测技术解析网络入侵检测技术是指利用专门的软件系统或硬件设备对网络系统进行监控和分析,及时发现并阻止恶意攻击者对网络进行攻击或入侵的技术手段。
网络入侵检测技术在当今信息化社会中扮演着至关重要的角色,可以有效保护网络系统的安全和稳定。
一、网络入侵检测技术的分类1.主机入侵检测系统(HIDS)主机入侵检测系统是安装在单个主机上,用于监控和分析这台主机上的操作系统和应用程序的行为。
通过比对现有的攻击特征和异常行为,及时发现主机上的异常活动和潜在入侵,并采取相应的防御措施。
2.网络入侵检测系统(NIDS)网络入侵检测系统是部署在网络中的一种安全设备,通过监控网络流量和数据包的传输情况,检测网络中是否存在异常行为和攻击向量。
NIDS可以对整个网络进行实时监控,及时发现并阻止潜在的攻击行为。
3.基于行为的入侵检测技术(ABIDS)基于行为的入侵检测技术是一种新兴的入侵检测技术,主要通过对网络用户和设备的行为模式进行建模和监控,检测用户的异常行为和潜在的入侵威胁。
ABIDS可以有效识别零日漏洞和未知攻击,并提供更加全面的安全保护。
二、网络入侵检测技术的工作原理1.特征匹配网络入侵检测系统通过收集已知的攻击特征和恶意行为,建立特征库并与实际网络流量进行匹配比对,及时发现恶意流量和攻击行为。
特征匹配是网络入侵检测系统的基本工作原理,可以快速、准确地检测网络中的异常情况。
2.行为分析网络入侵检测系统通过监控网络用户和设备的行为模式,分析其正常的工作状态和动态变化情况,及时发现异常行为和可能的攻击行为。
行为分析技术可以提高网络入侵检测系统对未知攻击的识别能力,并提供更加全面的安全防护。
3.数据挖掘网络入侵检测系统通过对大量的网络数据进行挖掘和分析,发现隐藏在数据背后的规律和趋势,识别潜在的威胁和攻击行为。
数据挖掘技术可以帮助网络入侵检测系统更好地应对复杂的网络环境和威胁形势。
三、网络入侵检测技术的应用场景1.企业网络安全网络入侵检测技术可以帮助企业建立完善的网络安全系统,及时发现并阻止网络攻击和入侵行为,保护企业的核心数据和信息资产安全。
网络入侵检测技术网络入侵检测技术(Intrusion Detection System,简称IDS)是一种保护网络安全的重要手段。
随着网络的迅速发展和应用,网络安全问题日益突出,各种网络攻击活动不断涌现,给个人和企业带来严重风险。
因此,网络入侵检测技术的研究和应用变得尤为重要。
一、网络入侵检测技术的基本原理网络入侵检测技术主要通过监控网络流量和系统日志,识别并响应计算机网络中的恶意活动。
其基本原理分为两类:基于签名的入侵检测(Signature-based IDS)和基于行为的入侵检测(Behavior-based IDS)。
1. 基于签名的入侵检测基于签名的入侵检测采用特定的模式序列(即签名)来识别已知的攻击活动。
该技术通过与预先存储的签名数据库进行匹配,从而检测网络中的入侵行为。
它能够有效识别常见的攻击类型,但对于新型攻击缺乏有效识别能力。
2. 基于行为的入侵检测基于行为的入侵检测则通过分析和建模网络中的正常行为模式,并根据不正常的行为模式来识别入侵行为。
这种方法不依赖于已知的攻击特征,对未知攻击具有较好的应对能力。
然而,由于需要建立和维护复杂的行为模型,基于行为的入侵检测技术相对较为复杂和耗时。
二、网络入侵检测技术的分类根据部署位置和监测对象的不同,网络入侵检测技术可以分为网络入侵检测系统(Network IDS,NIDS)和主机入侵检测系统(Host IDS,HIDS)。
1. 网络入侵检测系统网络入侵检测系统是部署在网络边界或内部的设备,用于监测网络中的恶意流量和攻击行为。
它可以实时分析网络流量数据,发现可疑活动并及时采取措施。
网络入侵检测系统通常使用深度包检测(Deep Packet Inspection,DPI)技术,能够检测到传输层以上的攻击。
2. 主机入侵检测系统主机入侵检测系统是运行在主机上的软件程序,主要监测主机系统的安全状态和异常行为。
它通过监测主机上的日志、文件和系统调用等信息,检测入侵行为并及时发出警报。
入侵检测技术的名词解释随着数字化时代的来临,网络安全问题日益严峻,入侵检测技术成为保护网络安全的重要手段之一。
本文将对入侵检测技术的相关名词进行解释和探讨,包括入侵检测系统、入侵检测方法、入侵检测规则、入侵检测引擎以及入侵检测系统的分类等。
一、入侵检测系统首先,我们来解释入侵检测系统这一名词。
入侵检测系统(Intrusion Detection System,IDS)是一个软件或硬件设备,用于监测和识别网络或主机上的异常行为或入侵攻击,并及时作出响应。
入侵检测系统通常分为两种类型:基于主机的入侵检测系统(Host-based Intrusion Detection System,HIDS)和基于网络的入侵检测系统(Network-based Intrusion Detection System,NIDS)。
HIDS主要用于保护单个主机或服务器,通过监测和分析主机上的日志和事件来检测潜在的入侵。
而NIDS则用于监测和分析网络流量,以识别网络中的异常活动和入侵行为。
二、入侵检测方法接下来我们将解释入侵检测技术中常用的几种方法。
入侵检测方法根据数据分析的方式不同,可以分为基于特征的入侵检测(Signature-based Intrusion Detection)和基于异常的入侵检测(Anomaly-based Intrusion Detection)。
基于特征的入侵检测方法是通过事先定义好的规则或特征来识别已知的攻击模式。
它可以将已知的攻击模式和攻击特征与实时监测的网络流量进行匹配,以检测出网络中的攻击行为。
而基于异常的入侵检测方法则是通过监测网络流量或主机运行状态,建立正常行为的模型,当检测到与模型不符的异常行为时,就会发出警告或采取相应的响应措施。
这种方法相对于基于特征的方法,更适用于检测未知的、新型的攻击。
三、入侵检测规则除了入侵检测方法外,入侵检测系统还使用入侵检测规则来定义和识别攻击模式。
入侵检测规则是一系列用于描述攻击特征或行为的规则,通常使用正则表达式等模式匹配技术进行定义。
入侵检测技术简述摘要:作为一个网络管理员,他手中的保卫网络安全的法宝有三:防火墙,入侵检测技术和审计追踪技术。
防火墙主外,能够防御外部Internet上的攻击,但是一旦内部出了“奸细”,防火墙形同虚设,所以,入侵检测技术应运而生。
本文从入侵检测技术产生的背景意义、定义、分类、功能、技术手段、应用范围等几个方面对入侵检测技术进行了系统的介绍。
关键词:入侵检测HIDS NIDS入侵检测技术简述 (1)摘要: (1)正文 (3)1、入侵检测技术的定义 (3)2、入侵检测技术的分类 (3)3、入侵检测技术的功能 (4)4、入侵检测技术的技术手段 (4)5、入侵检测技术的应用范围 (4)6、产品介绍 (4)随着信息时代的不断发展,信息安全问题也随之逐步为人们所关注重视,并投入大量精力来跟黑客等不法行为进行对抗。
面对外网中的非法攻击,人们使用防火墙技术抵御,使其扼杀在外网,但是,“内鬼”的出现却让防火墙措手不及,比如来自内部的非法操作、口令和密码的泄露、软件缺陷以及拒绝服务攻击(Dos)。
加之防火墙也是人工编制出来的程序,也会存在一些漏洞,无法对付层出不穷的应用层后门、通过加密信道的攻击、应用设计缺陷等,而且防火墙技术通常是“被挨打”后才能发挥作用,所以防火墙这种被动的防范方法显得力不从心。
入侵检测系统这种更加仔细,并且能够及时发现并报告系统中异常事件的技术应运而生,成为保护计算机系统安全的另一个强力武器。
1、入侵检测技术的定义入侵检测(Intrusion Detection,ID),即对入侵进行发掘然后向计算机系统报告。
它通过对计算机网络或系统多个关键节点进行信息收集,并且对这些信息进行分析,从中发现计算机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。
相对应的入侵检测系统(Intrusion Detection System, IDS)即实现入侵检测的功能,即对网络传输进行及时监视,检测到可疑事件时发出报警或主动采取措施的网络安全设备。
网络安全中的入侵检测技术随着互联网的飞速发展,网络安全问题也日益严峻。
为了保护网络系统的安全,入侵检测技术逐渐崭露头角。
本文将重点介绍网络安全中的入侵检测技术,包括网络入侵的定义、入侵检测的原理和常见的入侵检测方法。
一、网络入侵的定义在网络安全领域,网络入侵指恶意攻击者未经授权而进入目标计算机系统或网络的行为。
这些入侵可能导致系统崩溃、数据泄露、信息篡改等严重后果。
因此,网络入侵的检测与预防变得至关重要。
二、入侵检测的原理入侵检测系统通过监控和分析网络流量和系统日志,以发现可能的入侵行为。
其工作原理主要包括以下几方面:1. 网络流量监测:入侵检测系统通过对网络流量进行实时监测和分析,识别出异常的流量模式。
这些异常可能包括非法的连接请求、大量的数据传输等。
通过对异常流量的检测和分析,可以发现潜在的入侵行为。
2. 系统日志分析:入侵检测系统还会分析系统的日志文件,寻找其中的异常事件和行为。
例如,系统的登录日志中可能会出现频繁的登录失败记录,这可能是恶意攻击者尝试猜测密码的行为。
通过对系统日志的分析,可以及时发现并阻止可能的入侵行为。
3. 异常行为检测:入侵检测系统通过建立正常行为的模型,检测出与正常行为不符的异常行为。
例如,如果某一用户在短时间内访问了大量的敏感数据,这可能是一个未经授权的行为。
通过对异常行为的检测和分析,可以发现网络入侵的痕迹。
三、常见的入侵检测方法1. 基于规则的入侵检测:这种方法是通过事先定义一系列规则来判断是否存在入侵行为。
例如,当检测到某一连接请求的源地址与黑名单中的地址相匹配时,可以判定为入侵行为。
2. 基于特征的入侵检测:这种方法是通过分析网络流量或系统日志中的特征,来判断是否存在入侵行为。
例如,通过分析网络流量的包头信息,检测到有大量的非法连接请求,则可以判定为入侵行为。
3. 基于异常的入侵检测:这种方法是通过建立正常行为的模型,来检测出与正常行为不符的异常行为。
例如,通过对用户的登录时间、访问频率等进行建模,如果发现某一用户的行为与模型显著不符,则可以判定为入侵行为。
入侵检测技术入侵检测系统IDS是对计算机和网络资源的恶意使用行为进行识别的系统。
它的目的是监测和发现可能存在的攻击行为,包犄来自系统外部的入侵行为和来自内部用户的非授权行为,并采取相应的防护手段。
一入侵检测系统的基本功能包括:监控和分析用户和系统的行为检查系统的配置和漏洞。
评估重要的系统和数据文件的完整性对异常行为的统计分析,识别攻击类型,并向网络管理人员报警对操作系统进行审计,跟踪管理,部分别违反授权的用户活动二入侵检测系统的结构一般是由事件发生器,事件分析器,单元与事件数据库组成。
1.事件发生器通用框架结构将入侵检测系统需要分析的数据统称为事件,它可以是网络中的数据包,也可以是从系统日志等其他途径行到的信息。
事件发生器产生的事件可能是经过协议解析的数据包,或者是从日志文件中提取的相关部分。
2.事件分析器事件分析器根据事件数据库的入侵特征描述,用户历史行为模型等,解析事件发生器产生的事件,行到格式化的描述,判断什么是合法的,什么是非法的。
3.响应单元响应单元则是对分析结果做出反应的功能单元,它可以做出切断连接,张变文件属性或报警等响应。
4.事件数据库事件数据库存放攻击类型数据或者检测规则,它可以是复杂的数据库,也可以是简单的文本文件。
事件数据库储存有入侵特征描述,用户历史行为等模型和专家经验。
三入侵检测技术分类入侵检测技术,可以分为异常检测,误用检测及两种方式结合。
1.异常检测异常检测是指已知网络的正常活动状态,如果当前网络状态不符合正常的状态,则诊断有攻击发生。
异常检测系统的关键是建立一个对应正常网络活动的特征原型。
所用与特征原型中差别很大的行为被视为异常。
显然,入侵活动与异常活动是有区别的,关键剖是如何选择一个区分异常事件的阈值,才能减少漏报和误报的问题。
异常检测方法主要包括:基于统计异常检测,基于数据采掘的异常检测,基于神经网络入侵检测等。
(统计异常,数据采掘,神经网络)(1)检测完整性高,能够发现企图发掘,试探系统未知漏洞的行为(2)较少依赖于特定的操作系统环境(3)对合法用户雪域其权限的违法行为的检测能为很如。
网络安全入侵检测技术1. 签名检测技术:签名检测技术是通过事先建立威胁特征库,然后利用这些特征对网络流量进行实时检测,当检测到与特征库中一致的特征时,就提示网络管理员有可能发生入侵。
这种技术主要依赖于先前收集到的攻击特征,因此对于新型攻击的检测能力较弱。
2. 行为检测技术:行为检测技术是通过对网络流量的行为模式进行分析,发现异常行为并据此判断是否发生入侵。
这种技术相对于签名检测技术更加灵活和适应不同类型的攻击,但也需要对网络的正常行为模式进行充分了解,否则容易产生误报。
3. 基于机器学习的检测技术:近年来,基于机器学习的检测技术在网络安全领域得到了广泛的应用。
这种技术通过训练模型识别网络攻击的模式,从而实现自动化的入侵检测。
由于机器学习技术的高度智能化和自适应性,因此可以更好地应对新型攻击和复杂攻击。
综上所述,网络安全入侵检测技术是保障信息安全的关键环节,不同的技术在不同场景下有其各自的优势和局限性。
在实际应用中,可以根据网络环境的特点和安全需求综合考量,选择合适的技术组合来构建完善的入侵检测系统,以应对日益复杂的网络安全威胁。
网络安全入侵检测技术一直是信息安全领域的重要组成部分,随着互联网的普及,网络攻击与入侵事件也愈发猖獗。
因此,网络安全入侵检测技术的研究与应用变得尤为重要。
4. 基于流量分析的检测技术:通过对网络流量的实时分析,包括数据包的内容、大小、来源和目的地等信息,来识别潜在的威胁和异常活动。
这种技术可以监控整个网络,发现异常行为并采取相应的防御措施。
然而,对于大规模网络来说,流量分析技术的计算成本和存储需求都非常高,因此需要针对性的优化和高效的处理算法。
5. 基于异常检测的技术:利用机器学习和统计学方法,建立网络的正常行为模型,通过与正常行为模型的比对,发现网络中的异常行为。
该技术能够发现全新的、未知的攻击形式,但也容易受到误报干扰。
因此,建立精确的正常行为模型和优化异常检测算法是该技术的关键挑战。
网络安全中的入侵检测技术网络安全是当今社会中最重要的话题之一。
随着互联网技术的快速发展,人们的个人和商业信息越来越多地依赖于网络传输。
无论是政府、企业还是个人,在今天的数字化世界中,都不能忽视网络安全的重要性。
入侵检测技术是网络安全中的一个特别重要的方面。
它主要是通过对网络流量和系统日志的分析,检测出网络中可能存在的入侵事件。
随着网络技术的不断升级和网络攻击手段的日益成熟,入侵检测技术也在不断地发展和进化。
一、入侵检测技术的发展历程最早的入侵检测技术可以追溯到上个世纪80年代,当时主要采用的是基于规则的方法,即通过预先制定的规则对网络中的流量进行检测。
这种方法可以对一些已知的攻击进行检测,但对于未知攻击则很难发现。
1999年,Snort入侵检测系统的发布,标志着用于网络入侵检测的开源工具的出现。
Snort系统的主要特点是模块化设计,可以方便地集成第三方模块,同时具有高效、快速、开放等特点。
之后,入侵检测技术逐渐发展成了基于数据挖掘和机器学习等方法的复杂算法。
这种方法可以有效地检测未知攻击,但由于复杂度高,计算资源大,因此在实际应用中的性能表现不是很理想。
二、入侵检测技术的分类根据检测的方式和目的,入侵检测技术可以分为两类:基于签名的检测和基于行为的检测。
基于签名的检测是指,该方法是通过对网络中的流量进行搜寻,寻找特定的攻击特征,如攻击尝试的源IP或目的IP地址、攻击者使用的软件和操作系统等。
这种方法的局限性在于,它只能检测到已知的攻击,对于未知的攻击则难以发现。
基于行为的检测则是通过检测网络或系统的异常行为来判断是否存在入侵事件。
这种方法相较于基于签名的检测,可以更好地检测未知攻击事件。
行为检测可以基于主机行为和网络行为进行,也可以将两种行为结合起来进行检测。
三、入侵检测技术的实现方法实现入侵检测技术有多种方法,其中一些常见的方法如下:1. 网络流量分析网络流量分析是一种通过采集网络中的数据包来判断网络是否存在入侵攻击的方法。
信息安全工程师入侵检测技术可以分为哪两种问:信息安全工程师入侵检测技术可以分为哪两种?答:入侵检测技术包括异常入侵检测和误用入侵检测。
一、异常入侵检测:异常检测(也称基于行为的检测)是指把用户习惯行为特征存储在特征库中,然后将用户当前行为特征与特征数据库中的特征进行比较,若两者偏差较大,则认为有异常情况发生。
异常入侵检测系统的目的是检测、防止冒名者(Masqueraders)和网络内部入侵者(Insider)的操作。
匿名者指的是网络内部或外部使启一个未被授权的账号的计算机操作者。
内部入侵者指的是使用合法账号但却越权使用或滥用资源的人。
异常检测的主要前提条件是将构建用户正常行为轮廓。
这样,若追过行为轮廓检测所有的异常活动,则可检测所有的入侵性活动。
但是,入侵性活动并不总是与异常活动相符合。
这种活动存在四种可能性:入侵性而非异常;非入侵性且异常;非入侵性且非异常;入侵性且异常。
二、误用入侵检测:误用检测一般是由计算机安全专家首先对攻击情况和系统漏洞进行分析和分类,然后手工的编写相应的检测规则和特征模型。
误用入侵检测的主要假设是具有能够被精确地按某种方式编码的攻击,并可以通过捕获攻击及重新整理,确认入侵活动是基于同一弱点进行攻击的入侵方法的变种。
误用入侵检测指的是通过按预先定义好的入侵模式以及观察到入侵发生的情况进行模式匹配来检测。
入侵模式说明了那些导致安全突破或其他误用的事件中的特征、条件、排列和关系。
一个不完整的模式可能表明存在入侵的企图,模式构造有多种方式。
误用检测技术的核心是维护一个入侵规则库。
对于己知的攻击,它可以详细、准确的报告出攻击类型,但是对未知攻击却效果有限,而且入侵模式库必须不断更新。
习题演练:入侵检测技术包括异常入侵检测和误用入侵检测。
以下关于误用检测技术的描述中,正确的是()。
A.误用检测根据对用户正常行为的了解和掌握来识别入侵行为B.误用检测根据掌握的关于入侵或攻击的知识来识别入侵行为C.误用检测不需要建立入侵或攻击的行为特征库D.误用检测需要建立用户的正常行为特征轮廓参考答案:B参考解析:误用检测是通过按预先定义好的入侵模式以及观察到入侵发生的情况进行模式匹配来检测。
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。
重要章节:3、4、5、6、7、9第一章 入侵检测概述1.入侵检测的概念: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,从中发现网络或系统中是否有违反安全策略的行为和被攻击的迹象。
2.传统安全技术的局限性:(1)防火墙无法阻止内部人员所做的攻击(2)防火墙对信息流的控制缺乏灵活性(3)在攻击发生后,利用防火墙保存的信息难以调查和取证。
3.入侵检测系统的基本原理主要分为4个阶段:数据收集、数据处理、数据分析和响应处理。
4.入侵检测的分类:(1)按照入侵检测系统所采用的技术:误用入侵检测、异常入侵检测和协议分析(2)按照数据来源可以分为:基于主机的IDS 、基于网络的IDS 、混合式IDS 、文件完整性检查式IDS第二章 常见的入侵方法与手段1.漏洞的具体表现:(1)存储介质的不安全(2)数据的可访问性(3)信息的聚生性(4)保密的困难性(5)介质的剩磁效应(6)电磁的泄露性(7)通信网络的脆弱性(8)软件的漏洞2.攻击的概念和分类:根据攻击者是否直接改变网络的服务,攻击可以分为被动攻击和主动攻击。
主动攻击会造成网络系统状态和服务的改变。
被动攻击不直接改变网络的状态和服务。
3.攻击的一般流程:(1)隐藏自己(2)踩点或预攻击探测(3)采取攻击行为(4)清除痕迹第三章 入侵检测系统模型1.入侵检测系统模型的3个模块:信息收集模块、信息分析魔力和报警与响应模块入侵检测系统的通用模型2.入侵检测发展至今,先后出现了基于主机的和基于网络的入侵检测系统,基于模式匹配、异常行为、协议分析等检测技术的入侵检测系统。
第四代入侵检测系统是基于主机+网络+安全管理+协议分析+模式匹配+异常统计的系统,它的优点在于入侵检测和多项技术协同工作,建立全局的主动保障体系,误报率、漏报率较低,效率高,可管理性强,并实现了多级的分布式监测管理,基于网络的和基于主机的入侵检测与协议分析和模式匹配以及异常统计相结合,取长补短,可以进行更有效的入侵检测。
3.入侵检测信息的来源一般来自以下的4个方面:(1)系统和网路日志文件(2)目录和文件中不期望的改变(3)程序执行中的不期望行为(4)物理形式的入侵4.在入侵检测系统中,传感器和事件分析器之间的通信分为两层:OWL 层和SSL 层。
OWL 层负责使用OWL 语言将传感器收集到的信息转换成统一的OWL 语言字符串。
SSL 层使用SSL 协议进行通信。
5.信息分析的技术手段:模式匹配、统计分析和完整性分析。
6.根据入侵检测系统处理数据的方式,可以将入侵检测系统分为分布式入侵检测系统和集中式入侵检测系统。
分布式:在一些与受监视组件相应的位置对数据进行分析的入侵检测系统。
集中式:在一些固定且不受监视组件数量限制的位置对数据进行分析的入侵检测系统。
7.分布式入侵检测系统和集中式入侵检测系统的特点比较如下:1.可靠性集中式:仅需运行较少的组件 分布式:需要运行较多的组件 2.容错性 集中式:容易使系统从崩溃中恢复,但也容易被故障中断分布式:由于分布特性,数据存储时很难保持一致性和可恢复性信息收集 信息分析 报警与响应3.增加额外的系统开销 集中式:仅在分析组件中增加了一些开销,那些被赋予了大量负载的主机专门用作分析分布式:由于运行的组件不大,主机上增加的开销很小,但对大部分被监视的主机增加了额外的开销4.可扩充性 集中式:入侵检测系统的组件数量被限定,当被监视主机的数量增加时,需要更多的计算和存储资源处理新增的负载分布式:分布式系统可以通过增加组件的数量来监视更多的主机,但扩容将会受到新增的组件之间需要相互通信的制约5.平缓地降低服务等级 集中式:如果有一个分析组件停止了工作,一部分程序和主机就不再被监视,但整个入侵检测系统仍可继续工作分布式:如果一个分析组件停止了工作,整个入侵检测系统就有可能停止工作6.动态的重新配置 集中式:使用很少的组件来分析所有的数据,如果重新配置它们需要重新启动入侵检测系统分布式:很容易进行重新配置,不会影响剩余部分的性能8.响应包括(1)被动响应:系统仅仅简单地记录和报告所检测出的问题(2)主动响应:系统(自动地或与用户配合)为组织或影响正在发生的攻击进程而采取的行动。
9.“蜜罐”技术和基于网络的入侵检测系统(NIDS )相比较具有以下特点:(1)数据量小(2)减少误报率(3)捕获漏报(4)资源最小化(5)解密第四章 误用和异常检测系统1.误用入侵检测技术的基本概念:误用入侵检测技术主要是通过某种方式预先定义入侵行为,然后监视系统的运行,并从中找出符合预先定义规则的入侵行为。
误用入侵检测系统假设入侵活动可以用一种模式来表示,系统的目标是检测主体活动是否符合这些模式。
误用入侵检测的关键在于特征信息库的升级和特征的匹配搜索,需要不断的更新特征库。
但是它的特征库中只存储了当前已知的攻击模式和系统的脆弱性,对新攻击却无能为力。
误用入侵检测的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进来。
2.误用入侵检测的模型规则匹配时间信息修改当前规则3.误用入侵检测系统的基本工作模式如下:(1)从系统的不同环节收集信息(2)分析收集的信息,找出入侵活动的特征(3)对检测到的入侵行为为自动做出响应(4)记录并报告检测结果4.误用入侵检测系统的类型:(1)专家系统(2)模式推理模型(3)模式匹配系统(4)状态转换分析系统5.误用入侵检测的缺陷:(1)由于很大一部分是利用了系统和应用软件的缺陷和系统配置错误,所以误用入侵检测难以检测出内部用户的入侵行为(2)只能检测已知的攻击,当出现审计数据 攻击状态信息处理针对新漏洞的攻击手段或针对漏洞的新攻击方式时,需要由人工或者其他机械学习系统提取新攻击的特征模式,添加到特征库中,才能使系统具备检测新的攻击手段的能力。
6.当前误用入侵检测系统的发展在技术方面的困难主要有:(1)攻击特征的提取还没有统一的标准,特征模式库的提取和更新还依赖于手工模式。
(2)现有的多数商业入侵检测系统只对已知的攻击手段有效,而且误报率和漏报率较高。
当前非技术方面挑战主要有:(1)攻击者不断研究新的攻击模式,同时碎着新的安全技术的普及,会有越来越多的人尝试进行入侵攻击。
(2)各种机构对包括入侵检测系统在内的安全技术的认识不足,或缺乏足够熟练的安全管理员。
7.典型的威胁模型将威胁分为外部闯入、内部渗透和不当行为3种类型。
8.入侵活动和异常活动相符合,存在4种可能性:(1)入侵而非异常(2)异常而非入侵(3)非入侵且非异常(4)入侵且异常9.异常入侵检测的方法:(1)基于统计分析的异常入侵检测方法(2)基于模式预测的异常入侵检测(3)基于数据挖掘的异常入侵检测(4)基于神经网络的异常入侵检测(5)基于免疫系统的异常入侵检测(6)基于特征选择的异常入侵检测(7)其他方法第五章模式串匹配与入侵检测1.模式串匹配算法按照其功能可分为3类:精确模式串匹配算法、近似模式串匹配算法和正则表达式匹配算法。
第六章基于主机的入侵检测系统1.基于主机的入侵检测系统通过监视与分析主机的审计日志检测入侵。
2.Windows日志分为3类:系统日志、应用程序日志、安全日志。
3.以下8个方面的资源中提取了18项入侵特征:(1)安全日志(2)系统日志(3)应用程序日志|(4)系统性能日志(5)网络连接监控(6)关键文件指纹变动监控(7)Windows 注册表监控(8)系统进程列表4.基于主机的入侵检测系统的优点:(1)基于主机的入侵检测系统对分析“可能攻击行为”非常有用(2)基于主机的入侵检测系统的误报率通常于基于网络的入侵检测系统(3)基于主机的入侵检测系统可部署子啊那些不需要广泛的入侵检测、传感器与控制台之间的通信带宽不足的场合。
第七章基于网络的入侵检测系统1.一块网卡可能会有两种最常用的用途(1)普通模式(2)混杂模式2.基于代理的网络入侵检测系统结构:管理层、分析层、主体层、网络层。
3.网络层的作用是接收从网络和系统主机传输到本层分类器的审计数据主体层是整个结构的核心。
分析层中包含一个分析模块、一个控制模块和一个通信模块。
分析模块对多个主题传输来的单独怀疑值进行分析,组合为一个整体的怀疑报告。
管理层是系统的决策与响应部分。
第八章典型的入侵检测技术1.基于神经网络的入侵检测技术;基于遗传算法的入侵检测技术;基于数据挖掘的入侵检测技术;基于数据融合的入侵检测技术;基于协议分析的入侵检测技术;基于入侵容忍的入侵检测技术。
(自我发挥论述,主观题)第九章基于主机的分布式入侵检测技术1.分布式入侵检测系统的特征:(1)分布式部署(2)分布分析(3)安全产品联动(4)系统管理平台(5)可伸缩性和扩展性2.一个完整的入侵检测系统应该包括如下模块:(1)数据探测模块(2)主体模块(3)分析模块(4)关联和融合模块(5)控制模块(6)决策模块(7)协调和互动模块(8)安全响应模块(9)数据库模块(10)人机界面3.基于主体的4层分布式入侵检测系统结构模型中,自上而下依次是:数据采集层、主体层、分析层和管理层。
4.入侵检测系统中的主体分为3类:(1)中心主体(2)分析主体(3)主机主体和网络主体5.知识查询和操纵语言(KQML )具有一下三大属性:(1)KQML 独立于网络传输协议(2)KQML 独立于内容语言(3)KQML 独立于内容实体KQML 可分为3个层次:通信层、消息层和内容层。
第十章 入侵检测的标准化工作1.公共入侵检测框架(CIDF )体系结构: 输出:响应或事件输出:高级中断事件输出:事件的存储信息输出:原始或低级事件输入:原始事件源2.入侵检测系统的性能指标:(1)数据流量(2)每秒抓包数(3)每秒能监控的网络连接数(4)每秒能够处理的事件数事件分析器计算机网络事件产生器 响应单元 事件数据库欢迎您的下载,资料仅供参考!致力为企业和个人提供合同协议,策划案计划书,学习资料等等打造全网一站式需求。