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。
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。
企业网络入侵检测的关键技术有哪些在当今数字化的商业世界中,企业的网络安全至关重要。
网络入侵不仅可能导致企业的敏感信息泄露,还可能对企业的运营和声誉造成严重损害。
为了保护企业网络的安全,入侵检测技术成为了关键的防线。
那么,企业网络入侵检测的关键技术都有哪些呢?一、基于特征的检测技术基于特征的检测技术是一种较为常见和传统的入侵检测方法。
它的工作原理就像是一个“通缉犯数据库”。
系统会事先收集和定义已知的入侵行为特征,比如特定的网络数据包模式、恶意软件的代码特征等。
当网络中的流量经过检测系统时,会与这些预先定义的特征进行比对。
如果匹配上了,就会发出警报,表明可能存在入侵行为。
这种技术的优点是检测准确率相对较高,特别是对于已知的攻击模式。
然而,它也有明显的局限性。
对于新出现的、未知的攻击,或者经过变异的攻击手段,基于特征的检测技术可能就无能为力了,因为它依赖于事先定义好的特征库。
二、基于异常的检测技术与基于特征的检测技术相反,基于异常的检测技术是通过建立正常网络行为的模型,然后监测网络活动是否偏离了这个正常模型来判断是否存在入侵。
要实现这一技术,首先需要对企业网络中的正常流量、用户行为等进行一段时间的学习和分析,从而确定正常的行为模式和范围。
比如,某个用户通常在特定的时间段内访问特定的资源,或者网络流量在一天中的某个时段会处于特定的水平。
如果后续监测到的行为明显超出了这些正常范围,比如某个用户突然在非工作时间大量访问敏感数据,或者网络流量出现异常的激增,系统就会认为可能存在入侵。
基于异常的检测技术的优点在于能够发现新的、未知的攻击,因为它不依赖于已知的攻击特征。
但它也存在一些挑战,比如建立准确的正常行为模型比较困难,可能会产生误报(将正常行为误认为是异常)或者漏报(未能检测到真正的异常行为)。
三、协议分析技术网络通信是基于各种协议进行的,协议分析技术就是深入研究这些协议的规则和特点,来检测入侵行为。
通过对协议的结构、字段含义、交互流程等进行详细的解析,检测系统能够更准确地理解网络数据包的含义。
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。
入侵检测技术重点总结入侵检测技术是信息安全领域中的重要技术之一,其主要目标是监测和检测网络和系统中的异常行为,及时发现和应对潜在的入侵活动。
入侵检测技术不仅可以帮助企业保护其关键信息资产,还可以帮助政府和公共组织维护其基础设施的安全。
下面将重点总结入侵检测技术的一些关键方法和技术。
1. 签名检测签名检测是入侵检测技术中最常见和最基础的方法之一。
签名检测通过事先学习典型入侵行为的特征,然后用这些特征来匹配实时网络流量或系统日志,从而发现和识别入侵行为。
签名检测技术的优点是高效和准确,但其缺点是对于未知入侵行为和变种攻击无法有效检测。
2. 异常检测异常检测是入侵检测技术中一种基于统计学方法的方法。
它通过建立正常行为的模型,然后与实时网络流量或系统日志进行比较,发现和识别异常行为。
异常检测技术的优点是可以检测未知入侵行为和变种攻击,但其缺点是误报率较高。
3. 行为分析行为分析是入侵检测技术中一种基于模式识别和机器学习的方法。
它通过学习正常用户和恶意攻击者的行为模式,然后用这些模式来识别和区分实时行为。
行为分析技术的优点是可以检测未知入侵行为和变种攻击,同时可以降低误报率。
然而,行为分析技术需要大量的数据和复杂的算法来建立和更新行为模型,因此计算和存储资源的要求较高。
4. 基于机器学习的方法基于机器学习的方法是入侵检测技术中一种使用机器学习算法来识别和分类网络流量或系统日志的方法。
该方法通过学习历史数据中的特征和行为模式,然后根据这些学习到的模型来预测和识别实时数据中的异常行为。
基于机器学习的方法可以有效地检测未知入侵行为和变种攻击,但其要求大量的标记数据和计算资源。
5. 深度学习深度学习是入侵检测技术中一种使用人工神经网络来建立和训练模型的方法。
深度学习技术可以自动学习复杂的特征和行为模式,从而识别和分类网络流量或系统日志中的异常行为。
与传统的机器学习方法相比,深度学习方法可以更好地适应不同的数据和环境,具有更高的准确性和鲁棒性。
网络安全中的入侵检测和防护技术1. 概述网络安全是当前互联网时代面临的重要问题之一,入侵检测和防护技术作为网络安全领域的重要组成部分,旨在发现和阻止未经授权的访问、未经授权的活动和未经授权的使用。
本文将从入侵检测和防护技术的基本概念、分类以及如何实施入侵检测和防护等方面展开论述。
2. 入侵检测技术入侵检测技术是一种通过监视系统或网络以及相关的事件,来检测潜在的入侵行为的监测和分析技术。
依据监测手段的不同,入侵检测技术可以分为基于主机的入侵检测(HIDS)和基于网络的入侵检测(NIDS)。
2.1 基于主机的入侵检测基于主机的入侵检测技术是通过对主机系统的日志、文件和流量等进行监测和分析,来检测系统是否遭受到入侵行为的检测方法。
它通过监测主机的行为和操作,检测和识别异常行为或入侵行为。
常见的基于主机的入侵检测工具包括Tripwire、OSSEC等。
2.2 基于网络的入侵检测基于网络的入侵检测技术是通过监测网络流量和活动,来检测系统是否遭受到入侵行为的检测方法。
它通过监测网络通信流量和特征,检测和识别异常行为或入侵行为。
常见的基于网络的入侵检测工具包括Snort、Suricata等。
3. 入侵防护技术入侵防护技术是为了保护系统和网络不受到入侵行为的损害,采取的一系列安全措施和方法的总称。
根据防护手段的不同,入侵防护技术可以分为主动防护和被动防护。
3.1 主动防护主动防护是指采取主动措施阻止或减轻入侵行为对系统和网络的损害。
常见的主动防护技术包括网络防火墙、入侵防护系统(IPS)、安全协议等。
网络防火墙通过设置安全策略和过滤规则,对进出网络的数据进行监控和控制,以防止入侵行为的发生。
入侵防护系统通过监测流量和行为,检测和拦截入侵行为。
安全协议为通信过程中数据的传输提供了加密和验证机制,提高了数据的安全性。
3.2 被动防护被动防护是指在系统和网络遭受入侵行为时,采取被动手段对入侵行为进行响应和处理。
常见的被动防护技术包括入侵响应系统(IRS)、网络流量分析等。
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。
网络安全技术中的入侵检测和防御网络已成为当代人们进行社交、学习、工作以及购物的主要手段,越来越多的个人信息被存储在网络中。
但随着网络的发展,网络安全问题也愈加突出,入侵事件频发,黑客攻击频繁,给用户的个人信息安全带来极大的威胁。
如何有效地保护个人信息安全成为了摆在我们面前的一个紧迫问题,其中入侵检测技术和防御技术发挥着至关重要的作用。
一、入侵检测技术1. 常见的入侵检测技术入侵检测技术主要分为两大类:主机入侵检测技术和网络入侵检测技术。
主机入侵检测技术过程主要是监测主机在程序和系统资源访问等方面的操作行为,网络入侵检测技术则是依托网络设备及防火墙之间的数据流量,对数据流量进行可疑模式识别并报警响应。
2. 入侵检测技术的使用场景入侵检测技术主要用于网络安全管理、计算机安全管理、网站安全管理等领域。
例如,在企业中,入侵检测技术可以使用全面性入侵检测设备,通过异常追踪、端口扫描和策略制定等处理方式,对企业互联网络进行监控和管理,强化企业内部安全管理。
二、防御技术1. 常见的防御技术防御技术主要包括网络边界防御技术、主机防御技术、反病毒技术等。
网络边界防御技术是指在网络安全的第一道防线上采取的安全防御措施,采用如防火墙、入侵检测等技术来保护网络安全;主机防御技术则是通过代码审计、访问控制、安全策略等手段来保证机器的安全。
2. 防御技术的使用场景防御技术主要用于网络攻击防护、网络安全强化等领域。
例如,在金融业中,防御技术被广泛应用于网银安全防御、支付系统等领域,依托设备及策略等安全技术,有效地保障了金融交易过程中的安全性。
三、入侵检测与防御技术结合虽然入侵检测技术和防御技术各有优缺点,但两者相结合可以更有效保障网络安全。
1. 建立安全策略基于入侵检测技术和防御技术的应用,可以建立更为完善的网络安全策略。
通过合理的安全策略设置和规范的用户行为管理,可从根本上制定出安全管理机制,对用户行为进行规范和过滤,从而达到网络安全保护的效果。
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。
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。
入侵检测技术一、入侵检测技术入侵检测的研究最早可追溯到James Aderson在1980年的工作,他首先提出了入侵检测的概念,在该文中Aderson提出审计追踪可应用于监视入侵威胁,但由于当时所有已有的系统安全程序都着重于拒绝未经认证主体对重要数据的访问,这一设想的重要性当时并未被理解。
1987年Dorothy.E.Denning[2]提出入侵检测系统(Intrusion Detection System,IDS)的抽象模型,首次将入侵检测的概念作为一种计算机系统安全防御问题的措施提出,与传统加密和访问控制的常用方法相比,IDS是全新的计算机安全措施。
1988年的Morris Internet蠕虫事件使得Internet近5天无法使用。
该事件使得对计算机安全的需要迫在眉睫,从而导致了许多IDS系统的开发研制。
入侵检测(Intrusion Detection)的定义为:识别针对计算机或网络资源的恶意企图和行为,并对此作出反应的过程。
IDS则是完成如上功能的独立系统。
IDS能够检测未授权对象(人或程序)针对系统的入侵企图或行为(Intrusion),同时监控授权对象对系统资源的非法操作(Misuse)。
●从系统的不同环节收集信息;●分析该信息,试图寻找入侵活动的特征;●自动对检测到的行为做出响应;●纪录并报告检测过程结果。
入侵检测作为一种积极主动的安全防护技术,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响应入侵。
入侵检测系统能很好的弥补防火墙的不足,从某种意义上说是防火墙的补充[1]。
二、入侵检测的分类现有的分类,大都基于信息源和分析方法进行分类。
2.1 根据信息源的不同,分为基于主机型和基于网络型两大类2.1.1 基于主机的入侵检测系统基于主机的IDS可监测系统、事件和Windows NT下的安全记录以及Unix环境下的系统记录。
当有文件被修改时,IDS将新的记录条目与已知的攻击特征相比较,看它们是否匹配。
如果匹配,就会向系统管理员报警或者作出适当的响应。
基于主机的IDS在发展过程中融入了其他技术。
检测对关键系统文件和可执行文件入侵的一个常用方法是通过定期检查文件的校验和来进行的,以便发现异常的变化。
反应的快慢取决于轮讯间隔时间的长短。
许多产品都是监听端口的活动,并在特定端口被访问时向管理员报警。
这类检测方法将基于网络的入侵检测的基本方法融入到基于主机的检测环境中。
2.1.2 基于网络的入侵检测系统基于网络的入侵检测系统以网络包作为分析数据源。
它通常利用一个工作在混杂模式下的网卡来实时监视并分析通过网络的数据流。
它的分析模块通常使用模式匹配、统计分析等技术来识别攻击行为。
一旦检测到了攻击行为,IDS的响应模块就做出适当的响应,比如报警、切断相关用户的网络连接等。
不同入侵检测系统在实现时采用的响应方式也可能不同,但通常都包括通知管理员、切断连接、记录相关的信息以提供必要的法律依据等[5]。
2.1.3 基于主机和基于网络的入侵检测系统的集成许多机构的网络安全解决方案都同时采用了基于主机和基于网络的两种入侵检测系统。
因为这两种系统在很大程度上是互补的。
实际上,许多客户在使用IDS时都配置了基于网络的入侵检测。
在防火墙之外的检测器检测来自外部Internet的攻击。
DNS、Email和Web服务器经常是攻击的目标,但是它们又必须与外部网络交互,不可能对其进行全部屏蔽,所以应当在各个服务器上安装基于主机的入侵检测系统,其检测结果也要向分析员控制台报告。
因此,即便是小规模的网络结构也常常需要基于主机和基于网络的两种入侵检测能力。
2.2 根据检测所用分析方法的不同,可分为误用检测和异常检测2.2.1 误用检测设定一些入侵活动的特征(Signature),通过现在的活动是否与这些特征匹配来检测。
常用的检测技术为:(l)专家系统:采用一系列的检测规则分析入侵的特征行为。
规则,即知识,是专家系统赖以判定入侵存在与否的依据。
除了知识库的完备性外,专家系统还依靠条件库的完备性,这一点又取决于审计记录的完备性、实时性和易用性。
此外,匹配算法的快慢,也对专家系统的工作效率有很大的影响。
(2)基于模型的入侵检测方法:入侵者在攻击一个系统时往往采用一定的行为序列,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。
与专家系统通常放弃处理那些不确定的中间结论的缺点相比,这一方法的优点在于它基于完善的不确定性推理数学理论。
基于模型的入侵检测方法可以仅监测一些主要的审计事件。
当这些事件发生后,再开始记录详细的审计,从而减少审计事件处理负荷。
这种检测方法的另外一个特点是可以检测组合攻击(coordinate attack)和多层攻击(multi-stage attack)。
为分布式IDS系统所采用。
(3)简单模式匹配(Pattern Matching):基于模式匹配的入侵检测方法将已知的入侵特征编码成为与审计记录相符合的模式。
当新的审计事件产生时,这一方法将寻找与它相匹配的已知入侵模式。
(4)软计算方法:软计算方法包含了神经网络、遗传算法与模糊技术。
近年来己有关于运用神经网络进行入侵检测实验的报道,但还没有正式的产品问世。
2.2.2 异常检测(Anomaly detection)异常检测假设入侵者活动异常于正常的活动。
为实现该类检测,IDS建立正常活动的“规范集(Normal profile)”,当主体的活动违反其统计规律时,认为可能是“入侵”行为。
异常检测的优点之一为具有抽象系统正常行为从而检测系统异常行为的能力。
这种能力不受系统以前是否知道这种入侵与否的限制,所以能够检测新的入侵行为。
大多数的正常行为的模型使用一种矩阵的数学模型,矩阵的数量来自于系统的各种指标。
比如CPU使用率、内存使用率、登录的时间和次数、网络活动、文件的改动等。
异常检测的缺点是:若入侵者了解到检测规律,就可以小心的避免系统指标的突变,而使用逐渐改变系统指标的方法逃避检测。
另外检测效率也不高,检测时间较长。
最重要的是,这是一种“事后”的检测,当检测到入侵行为时,破坏早已经发生了。
统计方法是当前产品化的入侵检测系统中常用的方法,它是一种成熟的入侵检测方法,它使入侵检测系统能够学习主体的日常行为,将那些与正常活动之间存在较大统计偏差的活动标识成为异常活动。
常用的入侵检测统计模型为:操作模型、方差、计算参数的方差、多元模型、马尔柯夫过程模型和时间序列分析。
统计方法的最大优点是它可以“学习”用户的使用习惯,从而具有较高检出率与可用性。
但是它的“学习”能力也给入侵者以机会通过逐步“训练”使入侵事件符合正常操作的统计规律,从而透过入侵检测系统。
三、入侵检测技术分析3.1技术分类入侵检测系统所采用的技术可分为特征检测与异常检测两种。
●特征检测特征检测(Signature-based detection)又称Misuse detection,这一检测假设入侵者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。
它可以将已有的入侵方法检查出来,但对新的入侵方法无能为力。
其难点在于如何设计模式既能够表达“入侵”现象又不会将正常的活动包含进来。
●异常检测异常检测(Anomaly detection)的假设是入侵者活动异常于正常主体的活动。
根据这一理念建立主体正常活动的“活动简档”,将当前主体的活动状况与“活动简档”相比较,当违反其统计规律时,认为该活动可能是“入侵”行为。
异常检测的难题在于如何建立“活动简档”以及如何设计统计算法,从而不把正常的操作作为“入侵”或忽略真正的“入侵”行为。
3.2常用检测方法入侵检测系统常用的检测方法有特征检测、统计检测与专家系统。
据公安部计算机信息系统安全产品质量监督检验中心的报告,国内送检的入侵检测产品中95%是属于使用入侵模板进行模式匹配的特征检测产品,其他5%是采用概率统计的统计检测产品与基于日志的专家知识库系产品。
●特征检测特征检测对已知的攻击或入侵的方式作出确定性的描述,形成相应的事件模式。
当被审计的事件与已知的入侵事件模式相匹配时,即报警。
原理上与专家系统相仿。
其检测方法上与计算机病毒的检测方式类似。
目前基于对包特征描述的模式匹配应用较为广泛。
该方法预报检测的准确率较高,但对于无经验知识的入侵与攻击行为无能为力。
●统计检测统计模型常用异常检测,在统计模型中常用的测量参数包括:审计事件的数量、间隔时间、资源消耗情况等。
常用的入侵检测5种统计模型为:●操作模型该模型假设异常可通过测量结果与一些固定指标相比较得到,固定指标可以根据经验值或一段时间内的统计平均得到,举例来说,在短时间内的多次失败的登录很有可能是口令尝试攻击;●方差计算参数的方差,设定其置信区间,当测量值超过置信区间的范围时表明有可能是异常;●多元模型操作模型的扩展,通过同时分析多个参数实现检测;●马尔柯夫过程模型将每种类型的事件定义为系统状态,用状态转移矩阵来表示状态的变化,当一个事件发生时,或状态矩阵该转移的概率较小则可能是异常事件;●时间序列分析将事件计数与资源耗用根据时间排成序列,如果一个新事件在该时间发生的概率较低,则该事件可能是入侵。
统计方法的最大优点是它可以“学习”用户的使用习惯,从而具有较高检出率与可用性。
但是它的“学习”能力也给入侵者以机会通过逐步“训练”使入侵事件符合正常操作的统计规律,从而透过入侵检测系统。
●专家系统用专家系统对入侵进行检测,经常是针对有特征入侵行为。
所谓的规则,即是知识,不同的系统与设置具有不同的规则,且规则之间往往无通用性。
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。
入侵的特征抽取与表达,是入侵检测专家系统的关键。
在系统实现中,将有关入侵的知识转化为if-then结构(也可以是复合结构),条件部分为入侵特征,then部分是系统防范措施。
运用专家系统防范有特征入侵行为的有效性完全取决于专家系统知识库的完备性。
●入侵检测产品选择要点当您选择入侵检测系统时,要考虑的要点有:1. 系统的价格2. 特征库升级与维护的费用3. 对于网络入侵检测系统,最大可处理流量(包/秒 PPS)是多少4. 该产品容易被躲避吗5. 产品的可伸缩性6. 运行与维护系统的开销7. 产品支持的入侵特征数8. 产品有哪些响应方法9. 是否通过了国家权威机构的评测主要的权威测评机构有:国家信息安全测评认证中心、公安部计算机信息系统安全产品质量监督检验中心。