入侵检测系统中两种异常检测方法分析【我的论文】_百度文库(精)
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入侵检测实验报告小结(3篇)
第1篇一、实验背景与目的随着信息技术的飞速发展，网络安全问题日益凸显。
为了保障网络系统的安全稳定运行，入侵检测技术应运而生。
本次实验旨在通过实际操作，深入了解入侵检测系统的原理、技术以及在实际应用中的效果，提高对网络安全防护的认识。
二、实验内容与步骤1. 实验环境搭建（1）硬件环境：一台装有Windows操作系统的计算机，用于安装入侵检测系统。
（2）软件环境：安装Snort入侵检测系统、WinPCAP抓包工具、Wireshark网络分析工具等。
2. 实验步骤（1）安装WinPCAP：按照向导提示完成安装，使网卡处于混杂模式，能够抓取数据包。
（2）安装Snort：采用默认安装方式，完成安装。
（3）配置Snort：编辑Snort配置文件，设置规则、端口、网络接口等信息。
（4）启动Snort：运行Snort服务，使其处于监听状态。
（5）抓取数据包：使用Wireshark抓取网络数据包，观察入侵检测系统的工作效果。
（6）分析数据包：对抓取到的数据包进行分析，验证入侵检测系统是否能够正确识别和报警。
三、实验结果与分析1. 实验结果（1）Snort入侵检测系统成功启动，并进入监听状态。
（2）通过Wireshark抓取到的数据包，入侵检测系统能够正确识别出攻击行为，并发出报警。
（3）分析数据包，发现入侵检测系统对多种攻击类型（如SQL注入、跨站脚本攻击等）具有较好的检测效果。
2. 实验分析（1）Snort入侵检测系统在实验过程中表现良好，能够有效地检测出网络攻击行为。
（2）通过实验，加深了对入侵检测原理和技术的理解，掌握了Snort的配置和使用方法。
（3）实验过程中，发现入侵检测系统对某些攻击类型的检测效果不够理想，如针对加密通信的攻击。
这提示我们在实际应用中，需要根据具体场景选择合适的入侵检测系统。
四、实验总结与展望1. 实验总结本次实验通过实际操作，使我们对入侵检测系统有了更加深入的了解。
实验结果表明，入侵检测技术在网络安全防护中具有重要作用。
入侵检测技术论文
1
3、入侵检测系统分类 入侵检测系统由控制台(Console)与传感器(Sensor)两部分组成,控制台起 到中央管理作用,传感器则负责采集数据与分析数据并生成安全事件的作用,入 侵检测系统根据检测的对象可分为基于主机入侵检测系统与基于网络入侵检测 系统。 3.1 主机入侵检测系统 HIDS 基于主机入侵检测通过全面监测主机的状态与用户操作进行检测分析,可 以检测到主机、进程或用户异常行为,在受保护主机上有专门的检测代理系统, 通过对系统日志和审计记录不间断监视与分析来发现系统的攻击,及时发送警 告信息和采取相应的措施来阻止攻击作用,其主要目的是在事件发生之后,能够 提供足够分析来阻止进一步的攻击的用途。 3.2 网络入侵检测系统 NIDS 基于网络入侵检测系统放置在网络中比较重要的位置,可以不间断的监测 网段中各种数据包,并且可以对每一个数据包或者可疑数据包进行特征分析与 研究,网络入侵检测系统是可以使用原始网络数据包作为数据源,进行保护网络 正常运行,如果这些数据包与产品内置某些规则相吻合,则入侵检测系统就会发 出警报甚至于直接切断网络连接来进行防御,目前入侵检测系统大部分产品是 基于网络的。 4、入侵检测技术类型 入侵检测技术通常分为两种类型:误用检测与异常检测。 4.1 误用检测览体验不佳。建议您优先选择TXT，或下载源文件到本机查看。
入侵检测技术论文 入侵检测系统的分析与研究 入侵检测技术论文-入侵检测系统的分析与研究 论文
摘要:本文主要针对计算机网络安全风险系数不断的提高,传统的计算机网 络安全解决方案已难解决,曾经作为主要的计算机网络安全防范手段的防火墙 技术,已经不能满足人们对日益增长的网络需求,作为对防火墙技术的有益补充, 从而引入一种全新的计算机网络安全技术——入侵检测系统 (Intrusion Detection System, IDS),并对其分类、技术特征及其发展进行了深入的分析与 研究。 关键字:网络安全 防火墙技术 入侵检测系统 1、引言 随着 Internet 网络技术的发展,以资源的共享以及传递信息的计算机网络系 统,日益遭到恶意潜在的破坏与攻击,使得计算机网络安全系统日益成为人们关 注的热点,为了弥补传统的计算机网络安全技术的缺陷与不足,入侵检测系统已 经成为计算机网络安全系统保护的一道保障,Dorothy. E. Denning 在 1986 年首 次提出了入侵检测系统的抽象模型,并提出将入侵检测系统纳入计算机网络安 全系统,从而形成了全新的计算机网络安全的概念。 2、入侵检测系统定义 入侵检测系统作为一种积极主动的网络安全防护技术,提供对内部网络攻 击、 外部网络攻击与误操作实时保护,在网络系统体系受到危害之前作出响应入 侵,入侵检测系统能很好的弥补防火墙技术的不足,至今为止,软件技术还不可能 百分之百的保证系统中不存在安全漏洞,针对日益严重的网络安全问题和安全 需求,适应网络安全模型与动态安全模型应运而生,入侵检测系统在网络安全技 术中占有重要的地位。
计算机数据库入侵检测技术论文
计算机数据库入侵检测技术的探讨摘要：计算机数据库在应用中会碰到各式的安全性问题，计算机数据库入侵检测技术的重要性已经越来越明显，它对计算机的安全起到保护的作用，在信息安全领域该技术已经受到了广泛的关注，本文仅对计算机数据库入侵检测技术的一些方面进行简单的探析讨论。
关键词：计算机数据库；入侵检测中图分类号：tp393文献标识码：a文章编号：1007-9599 (2011) 24-0000-01computer database intrusion detection technologyli chaozhi(xiangtan city public security bureau network and mobile technology,xiangtan411100,china)abstract:a computer database in the application will run into all kinds of security issues,computer database of intrusion detection technology has become increasingly obvious importance of its computer security play a role in protection,the technology has been in the field of information security widespread concern in this article only to the computer database intrusion detection technology,some aspects of the simple discussion of the analysis.keywords:computer database;intrusion detection入侵检测技术是对计算机网络和计算机的数据库进行多重的关卡和信息认证设置，对网络上的异常动作或者是一些对数据库进行强行攻击的行为作出自动反应的自检技术和检测系统。
两种典型的入侵检测方法研究
１ 引 言
在 计 算 机 网 络 的 使用 日益 广 泛 的 夸 天 ， 算 机 网络 人 侵 频 计
首 次将 ＾侵 检 测 作 为一 种计 算 机 系统 安 全 的 防御 措 施 而 提 出 Ｄ ｎ ｉｇ模型 的 最 大 缺 点 在 于 它没 有包 含 已知 系统 漏 洞 或攻 击 ｅ ｎｎ 方 法 的 知识 ， 这些 知 识 在 许 多 情 况下 是非 常 有用 的信 息 而
．
ａｅ ｄｓ ｕｓ ｄ ｔｅ ａ ｉ ｏ ｃ ｐ ｆ ａ ｏ ｌ ｄ ｔｃｉｎ ｒ ｉ ｓｅ ｈ ｂ ｓｃ ｃ ｃ ｎｅ ｔｏ ｎ ｍａｙ ｅｅ ｔ ｍｅｈ ｄ ｎ ｏ ａｅ ｓｕ ｙ ｅ ｔ ｎ ｍｅｈ ｄｓ ａ ｒｃｉｅ ｆ ｏ ｔｏ ａ ｄ ｃ ｍｐ ｒ ｄ ｔ ｄ ｄ ｍｃｉ ｔｏ ．０ ｐ ａ ｔ ｏ ｏ ｃ ｉｔｕｉｎ ｄ ｔ ｔ ｎ ｅ ｐ ｒ ｓｓｅ ｉ ｉ ｌｍｅ ｔｄ ｂ ｓｄ ｏ ｔ ｎｒ ｓｏ ｅｅ ｉ ｘ ｅｔ ｙｔｍ ｓ ｍｐｅ ｎｅ ａｅ ｎ ｉ ｃ ｏ ． Ｋｅ ｗｏ ￣ ：ｉｔ ｓｏ ｅｅ ｔ ｎ，ｎ ｍ￣ｙ ｄ ｌｅ ｏ ｔｏ ，ｏ ａｅ ｔｄ ｅｅ ｔ ｎ ｍｅ ｏ ｅ ｐ ｒ ｓｓｅ ｙ ｒ ｎｒ ｉｎ ｄ ｔｃｉ ａ ｏ ｕ ｏ ｅ ｔ ｎ ｍｅ ｄ ｃ ｍｐ ｒ ｄ ｓｕ ｙ ｄ ｔｃｉ ｔ ｄ，ｘ ｅｔ ｙｔｍ ｉ ｈ ｏ ｈ
两种。
（ ） 征 检 测 （ ｉ ａｕｅ ｂｓｄ ｄ ｔ ｔ ｎ 叉 称 滥 用 检 摁ｊ １特 Ｓｇ ｔｒ— ａｅ ｅ ｃｉ ） ｎ ｅ ｏ ｌ ，
２ 入侵检 测概 念和模 型
“ 侵 ” Ｉｔ ｓ ｎ 是 个 广 义 的 概 念 ， 仅 包 括 发 起 攻 击 的 人 （ｎｒ ｉ ） ｕ ｏ 不 人 （ 恶 意 的黑 客 ） 得 超 出合 法 范 围的 系统 控制 权 ， 包 括 收 如 取 也 集 漏 洞 信 息 ， 成 拒 绝 访 问 （ ｏ ： ｅ ｉ ｆＳｎ￣ ） 对 计 算 造 Ｄ ＳＤ ｎ ｌｏ ｅ ＇ｅ 等 ａ 机 系 统造 成危 害 的行 为 。入 侵行 为 不 仅 来 自外 部 ， 同时 也 指 内 部 用 户 的 未授 权 活 动 入 侵策 略 的 角度 可 将 入 侵 检 冽 的 内容 从 丹 为 ： 图 闯入 ， 功 闯入 、 试 成 冒充 其 他 用 户 、 反 安 生 策 略 ， 法 违 合
计算机终端入侵检测 论文
计算机终端入侵检测探析摘要:对于计算机终端的入侵检测与防御系统是计算机网络安全的一个非常重要技术手段,但是随着世界科技的不断进步,高速网络技术快速发展,所以关于ip网络中计算机终端的入侵检测和防御系统面临着严峻的挑战。
本文通过对入侵检测的意义及用途进行分析,在此基础上探讨了对于网络中计算机终端的入侵检测的现状,最后对其存在的问题提出改进的措施,对以后入侵检测与防护有一定的帮助。
关键词:终端入侵检测中图分类号:tp79 文献标识码:a 文章编号:1672-3791(2012)07(a)-0013-01入侵检测系统(intrusion detection sys-tem,ids)能够有效地发现网络的非法访问行为。
它通过硬件或者软件对ip网络上计算机的终端数据流进行不定时的检查,一旦发现计算机终端有被攻击的迹象,就应该立刻切断ip网络连接,或利用防火墙系统对访问控制进行关闭等。
入侵检测的一般过程包括信息收集、信号分析和入侵检测响应三个环节。
1 入侵检测的基本概念入侵检测(intrusion detection),是对入侵行为的发觉。
入侵检测方法分为两类:异常入侵检测(anomaly detection)和误用入侵检测(misuse detection)。
现阶段,我国常用的误用入侵检测方法主要有基于条件概率的误用检测方法、基于规则的误用检测方法等。
误用检测能够准确检测到计算机网络当中事先存储的数据,但是对未知的攻击行为是无法检测的。
异常检测依赖于异常模型的建立,它可以检测到新型的攻击,具有较低的漏警率,但是它有误警率高的缺点[1]。
2 入侵检测系统入侵检测系统是一种对网络传输进行即时监视,它是一种主动保护自己免受攻击的网络安全技术。
ids是一种积极主动的安全防护技术,最大限度地保障系统安全[2]。
目前,ids发展迅速,具体来说,入侵检测系统的主要功能有:(1)识别黑客常用入侵与攻击手段;(2)监控网络异常通信;(3)鉴别对系统漏洞及后门的利用;(4)完善网络安全管理。
入侵检测系统
本文中的“入侵”（Intrusion）是个广义的概念，不仅包括被发起攻击的人（如恶意的黑客）取得超出合法范围的系统控制权，也包括收集漏洞信息，造成拒绝访问（Denial of Service）等对计算机系统造成危害的行为。
入侵检测（Intrusion Detection），顾名思义，便是对入侵行为的发觉。它通过对计算机网络或计算机系统中得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。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 sys tem,简称IDS）。与其他安全产品不同的是，入侵检测系统需要更多的智能，它必须可以将得到的数据进行分析，并得出有用的结果。一个合格的入侵检测系统能大大的简化管理员的工作，保证网络安全的运行。
而尽管主机型IDS的缺点显而易见：必须为不同平台开发不同的程序、增加系统负荷、所需安装数量众多等，但是内在结构却没有任何束缚，同时可以利用操作系统本身提供的功能、并结合异常分析，更准确的报告攻击行为。《Next Generation Intrusion Detection in High-Speed Networks》对此做了描述，感兴趣的读者可参看。
在这个模型中，前三者以程序的形式出现，而最后一个则往往是文件或数据流的形式。
在其他文章中，经常用数据采集部分、分析部分和控制台部分来分别代替事件产生器、事件分析器和响应单元这些术语。且常用日志来简单的指代事件数据库。如不特别指明，本文中两套术语意义相同。
IDS分类
一般来说，入侵检测系统可分为主机型和网络型。
而基于异常的检测技术则是先定义一组系统“正常”情况的数值，如CPU利用率、内存利用率、文件校验和等（这类数据可以人为定义，也可以通过观察系统、并用统计的办法得出），然后将系统运行时的数值与所定义的“正常”情况比较，得出是否有被攻击的迹象。这种检测方式的核心在于如何定义所谓的“正常”情况。
毕业论文——网络入侵检测系统(Snort)研究【范本模板】
本科毕业论文二〇一一年五月摘要互联网络的蓬勃发展给人们的工作生活带来极大的便利，然而，随着现代化网络应用的普及，伴随而来的网络不安全因素也给网络信息安全带来了严峻挑战，传统的网络安全技术已经很难对付这些日益严重的安全威胁，所以我们就有必要去开发专门的工具去避免这些不安全因素的攻击，而入侵检测技术便可以作为一种很重要的技术为我们所用。
入侵检测是网络安全领域中一个较新的课题,检测引擎作为入侵检测系统的核心模块，其检测速度快慢直接影响网络入侵检测系统的效率，模式匹配是入侵检测系统的重要检测方法，其性能对入侵检测系统至关重要。
入侵检测系统按照数据分析模式来分，可以分为异常入侵检测和误用入侵检测，对于当前基于模式匹配的误用入侵检测系统来说，入侵检测的检测效率主要体现在模式匹配的速度，好的模式匹配算法是提高入侵检测速度的关键所在。
本论文首先介绍研究了网络入侵检测的概况，然后深入的研究了snort的详细信息，包括其特点，结构和其检测流程等，论文较重点的配置了snort在windows 下的工作环境，做了简单的实验,来展现snort的DOS下的工作过程和与php，acid 等可图形显示下的数据浏览与操作。
关键词：网络安全;snort;入侵检测；模式匹配ABSTRACTThe rapid development of the Internet brings great convenience to people’s work and live but as the popularity of modern network ,the network attendant insecurity also brings to the information security challenges ，the traditional network security technology has difficulty to deal with these increasingly serious security threat ，so it is necessary to develop special tools to avoid the insecurity of the attack ，and intrusion detection technologies can be a very important technology work for us．Network security intrusion detection is a relatively new subject ,The engine of testing is the core module of the Intrusion Detection System ，and the detection rate of speed directly affects the efficiency of network intrusion detection systems .Pattern matching intrusion detection system is an important detection method and the performance of intrusion detection system is essential．This paper first introduces the study the general network intrusion detection，Then a snort of thorough research information，including its characteristics, structure and the detection process，and so on，The paper is the focus of the configuration snort under Windows work environment, to a simple experiment，To show the work under the DOS snort with PHP, process and acid, under the graphic display data browsing with operation。
入侵检测系统论文
入侵检测系统论文1.引言随着互联网技术的高速发展，计算机网络的结构变的越来越复杂，计算机的工作模式由传统的以单机为主的模式向基于网络的分布式模式转化，而由此引发的网络入侵的风险性也随之大大增加，网络安全与信息安全问题成为人们高度重视的问题。
每年全球因计算机网络的安全问题而造成的经济损失高达数百亿美元，且这个数字正在不断增加。
传统的加密和防火墙技术等被动防范技术已经不能完全满足现今的安全需要，想要保证网络信息和网络秩序的安全，就必须要更强有力和更完善的安全保护技术。
近年来，入侵检测技术以其强有力的安全保护功能进入了人们的视野，也在研究领域形成了热点。
入侵检测技术是近年来飞速发展起来的一种动态的集监控、预防和抵御系统入侵行为为一体的新型安全机制。
作为传统安全机制的补充，入侵检测技术不再是被动的对入侵行为进行识别和防护，而是能够提出预警并实行相应反应动作。
入侵检测系统（IDS,Intrusion Detection System）可以识别针对计算机系统和网络系统，或更广泛意义上的信息系统的非法攻击，包括检测外界非法入侵者的恶意攻击或试探，以及内部合法用户的超越使用权限的非法行动。
通常来说入侵检测是对计算机和网络资源上的恶意使用行为进行识别和相应处理的过程，具有智能监控、实时探测、动态响应、易于配置等特点。
2.入侵检测技术2.1 异常检测异常检测分为静态异常检测和动态异常检测两种，静态异常检测在检测前保留一份系统静态部分的特征表示或者备份，在检测中，若发现系统的静态部分与以前保存的特征或备份之间出现了偏差，则表明系统受到了攻击或出现了故障。
动态异常检测所针对的是行为，在检测前需要建立活动简档文件描述系统和用户的正常行为，在检测中，若发现当前行为和活动简档文件中的正常行为之间出现了超出预定标准的差别，则表明系统受到了入侵。
目前使用的异常检测方法有很多种，其中有代表性的主要由以下2种。
(1).基于特征选择的异常检测方法基于特征选择的异常检测方法，是从一组特征值中选择能够检测出入侵行为的特征值，构成相应的入侵特征库，用以预测入侵行为。
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。
入侵检测系统中两种异常检测方法分析【我的论文】(精)
网络入侵检测系统的研究摘要：随着互联网络的广泛应用，网络信息量迅速增长，网络安全问题日趋突出。
入侵检测作为网络安全的重要组成部分，已成为目前研究的热点，本文介绍了入侵检测系统的概念、功能、模式及分类，指出了当前入侵检测系统存在的问题并提出了改进措施，特别是针对异常入侵检测方法的研究，着重分析了基于神经网络的和层次聚类的异常检测方法，并从理论和试验层次队两种检测技术进行分析比较，客观分析了两种算法的优缺点。
同时预测了入侵检测系统的发展趋势。
关键词：入侵检测；入侵检测系统；BP神经网络；层次聚类；网络安全。
在基于网络的计算机应用给人们生活带来方便的同时，网上黑客的攻击活动正以每年10倍的速度增长，因此，保证计算机系统、网络以及整个信息基础设施的安全已经成为刻不容缓的重要课题。
防火墙作为一种边界安全的手段，在网络安全保护中起着重要作用，其主要功能石控制对网络的非法访问，通过监视、限制、更改通过网络的数据流，一方面尽可能屏蔽内部网的拓扑结构，另一方面对内屏蔽外部危险站点，以防范外对内的非法访问。
然而，由于性能的限制，防火墙通常不能提供实时的入侵检测能力，为了弥补防火墙存在缺陷，引入了入侵检测IDS( Intrusion Detection System )技术。
入侵检测是防火墙之后的第二道安全闸门，是对防火墙的合理补充，在不影响网络性能的情况下，通过对网络的检测，帮助系统对付网络攻击，扩展系统管理员的安全管理能力（包括安全审计、监视、进攻识别和响应），提供对内部攻击、外部攻击和误操作的实时保护。
一、入侵检测系统的概念入侵检测定义为识别为被授权使用的计算机系统和有合法权利使用系统但却滥用特权的过程。
即通过对计算机网络或系统中的若干关键点收集信息并对其进行分析，从而发现是否有违反安全策略的行为和被入侵的迹象。
进行入侵检测的软件与硬件的组合便是入侵检测系统（IDS）。
一个入侵检测产品通常由两部分组成，即传感器与控制台。
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网络入侵检测系统的研究摘要：随着互联网络的广泛应用，网络信息量迅速增长，网络安全问题日趋突出。
入侵检测作为网络安全的重要组成部分，已成为目前研究的热点，本文介绍了入侵检测系统的概念、功能、模式及分类，指出了当前入侵检测系统存在的问题并提出了改进措施，特别是针对异常入侵检测方法的研究，着重分析了基于神经网络的和层次聚类的异常检测方法，并从理论和试验层次队两种检测技术进行分析比较，客观分析了两种算法的优缺点。
同时预测了入侵检测系统的发展趋势。
关键词：入侵检测；入侵检测系统；BP神经网络；层次聚类；网络安全。
在基于网络的计算机应用给人们生活带来方便的同时，网上黑客的攻击活动正以每年10倍的速度增长，因此，保证计算机系统、网络以及整个信息基础设施的安全已经成为刻不容缓的重要课题。
防火墙作为一种边界安全的手段，在网络安全保护中起着重要作用，其主要功能石控制对网络的非法访问，通过监视、限制、更改通过网络的数据流，一方面尽可能屏蔽内部网的拓扑结构，另一方面对内屏蔽外部危险站点，以防范外对内的非法访问。
然而，由于性能的限制，防火墙通常不能提供实时的入侵检测能力，为了弥补防火墙存在缺陷，引入了入侵检测IDS( Intrusion Detection System 技术。
入侵检测是防火墙之后的第二道安全闸门，是对防火墙的合理补充，在不影响网络性能的情况下，通过对网络的检测，帮助系统对付网络攻击，扩展系统管理员的安全管理能力（包括安全审计、监视、进攻识别和响应），提供对内部攻击、外部攻击和误操作的实时保护。
一、入侵检测系统的概念入侵检测定义为识别为被授权使用的计算机系统和有合法权利使用系统但却滥用特权的过程。
即通过对计算机网络或系统中的若干关键点收集信息并对其进行分析，从而发现是否有违反安全策略的行为和被入侵的迹象。
进行入侵检测的软件与硬件的组合便是入侵检测系统（IDS）。
一个入侵检测产品通常由两部分组成，即传感器与控制台。
传感器负责采集数据、分析数据并生成安全时间；控制台主要起到中央管理作用。
商品化的产品通常提供图形界面的控制台，这些控制台基本上都支持Windows NT平台。
入侵检测系统的主要功能有：1、监视、分析用户及系统活动；2、核查系统配置和漏洞；3、识别已知进攻并向相关人员报警；4、统计分析异常行为；5、评估重要系统和数据的完整性；6、操作系统日志管理，并识别违反安全策略的用户活动。
二、入侵检测系统模型美国斯坦福国际研究所（SRI）的D.E.Denning于1986年首次提出一种入侵检测模型。
该模型的检测方法就是建立用户正常行为的描述模型，并以此同当前用户活动的审计记录进行比较。
如果有较大偏差，则表示有异常活动发生：这是一种基于统计的检测方法。
随着技术的发展，后来人们又提出了基于规则的检测方法。
通用入侵检测架构（CIDF）组织，试图将现有的入侵检测系统标准化，阐述了一个入侵检测系统分为以下4个组件：事件产生器、事件分析器、相应单元和事件数据库，同时将需要分析的数据统称为事件。
事件可以是基于网络的数据包，也可以是基于主机的系统日志中的信息。
事件产生器的目的是从整个计算机环境中获得事件，并向系统其他部分提供此事件；事件分析器分析得到的事件并产生分析结果；响应单元则是队分析结果做出反应的功能单元，它可以做出切断连接、修改文件属性等强烈反应；事件数据库是存放各种中间和最终数据地方的通称，它可以是复杂的数据库也可以是简单的文本文件。
三、入侵检测系统的分类对入侵检测系统主要从数据源、检测方法、分布形式、响应方式等方面分类，其中前两种为主要的分类方式。
（一）按照数据来源分类1、网络型网络型入侵检测系统部署在网络设备节点上，优点是能够检测基于协议的攻击，攻击者不易转移证据；检测实时性强，无需改动网络拓扑，对外透明，能降低本身守攻击的可能性；可在几个关键点上配置并观察多个系统。
主要缺点是对于加密信道和某些基于加密信道的应用层协议无法实现数据解密，不能起到监视作用；无法得到主机系统的实时状态信息，检测复杂攻击的准确率低；在实时检测中，需对每个数据包都进行协议解析和模式匹配，系统开销大。
2、主机型主机型入侵检测系统部署在主机上，监视分析主机审计记录以检测入侵，效率高，能准确定位入侵并进一步分析。
有点是不需要额外的硬件，可用于加密以及交换环境，对网络流量不敏感，检测粒度细，目标明确集中，可监测敏感文件、程序或端口。
缺点是占用主机资源，依赖于系统可靠性，可移植性差，只能检测针对本机的攻击，不适合检测基于网络协议的攻击，数据源主要包括系统审计信息、系统日志信息、内核信息、应用审计信息、系统目标信息。
3、混合型混合型入侵检测结合了网络入侵检测和主机入侵检测二者的优点，在关键主机上采用主机入侵检测，在网络关键节点上采用网络入侵检测。
（二）按照检测方法分类1、异常检测（Anomaly Detection）异常检测志根据用户行为或者资源状况正常程度，将当前情况和轮廓（Profile）比较以发现入侵，不依赖具体行为，可发现未知攻击。
异常检测认为入侵是异常的子集，有统计分析、非参量统计分析、专家系统、量化分析和基于规则的检测，但关键在正常模式（Normal Profile）的建立及利用该模式与当前状况比较。
异常检测的主要优点：与系统相对无关，通用性较强；不需要过多系统缺陷的知识，适应性强，能检测位置入侵；不同的描述模式可使用不同的概率统计模型。
异常检测的主要缺点：由于不可能对系统所有用户行为全面描述，且用户的行为常改变，所以误报率高；入侵者通过恶意训练，使检测系统习惯攻击而无法识别。
2、滥用检测（Misuse Detection）滥用检测方法定义入侵模式，通过模式是否出现来判断，也称基于知识的检测（Knowledge Based Detection）。
它依据具体攻击特征细微变化就会使之无能为力，漏报率较高，对系统依赖性高，一致性较差，检测范围守已知知识局限，难以检测内部入侵，而且将具体入侵手段抽象成知识也很困难，该方法主要有简单模式匹配、专家系统、状态转移法、条件概率、击键监控、信息反馈批处理分析等。
3、特征检测（Specification-Based Detection）特征检测定义系统轮廓，将系统行为与轮廓比较，不属于正常行为的事件定义为入侵，该方法常采用某种特征语言定义系统的安全策略，当系统特征不能准确囊括所有的状态时就会漏报或误报。
上述检测方法各有优缺点，因此实际入侵检测系统可采用多种检测方法的结合。
入侵检测系统的结果方式有单一式、完全分布式、部分分布式。
单一结构的数据分析处理在单机上完成，早期多采用这种结构（如IDES等），它等于管理和协调，当单点失效后果严重。
完全分布式结构无中心，分布性和容错性好，但管理和信息综合较困难。
四、目前，异常检测已经成为当前入侵检测系统研究的热点之一，本文将着重介绍聚类分析与神经网络两种异常检测技术，并进行分析比较。
（一）、两种异常入侵检测技术1、BP神经网络的入侵检测技术BP神经网络是一种多层前馈网络，也是目前应用最广泛的一种网络，采用梯度最速下降搜索技术，按代数函数（网络实际输出的均方误差）最小的准则递归求解网络的权值和各节点的阀值。
它包含输入层、隐含层、和输出层，同层单元之间不相连。
由于具有学习能力，因此IDS可用其来学习用户的行为，并根据最新变化进行调整。
将BP神经网络用于如陪你检测的具体过程包括两个阶段：第一阶段是采用代表用户行为的历史数据进行训练；构造入侵检测分析模型，由于已标识个数据的类型，因此可通过此模型区分个行为的类型。
第二阶段是入侵分析的实际执行阶段；给定某一阀值对网络中采集的数据进行分析，以判断属于正常或异常类型。
2、聚类分析的入侵检测技术聚类分析又称群分析，是研究（样品或指标）分类问题的一种多元统计方法，所谓类是指相似元素的集合。
而聚类就是按照一定的要求和规律进行区分和分类的过程，在这一过程中没有任何关于类分的先验知识，没有教师指导，仅靠事物间的相似性作为类属划分的准则，即同一聚类之间最小化，而不同聚类之间数据最大化。
本文着重介绍一种聚类算法，即层次聚类算法。
该算法队给定的数据集进行层次分解，指导某种条件满足为止。
将层次聚类算法用于异常入侵检测的过程主要有三部分：一是数据预处理部分。
主要包括数据离散化、归一化处理，当涉及到求解各种数据记录间距离时，由于连接记录中存在不同的数据类型，必须采用合适的异构数据间的距离度量方法来完成。
二是进行无监督的聚类分析过程。
即利用聚类模型对新的检测样本进行分类。
（二）、理论分析1、BP神经网络应用于入侵检测（1）、优点第一，BP神经网络具有非线性处理和概括抽象的能力。
对于处理网路环境中常常出现信息丢失不完整或者变形失真的情况，具有一定的容错处理能力。
第二，BP神经网络具备高度的学习和自适应能力。
通过对输入正常样本和异常样本的不断训练，神经网络不仅能够以很高的准确率识别出新的入侵行为特征，而且能够以一定的概率识别出新的入侵行为特征和已知入侵行为的变种形式。
从而可克服基于专家系统检测技术的局限性。
第三，BP神经网络的内在并行计算和存储特性。
在传统的计算技术中，计算和存储是完全独立的两个部分，即计算机部件必须从存储部件中取出指令和待处理数据，然后进行计算，最后将计算结果返回存储器。
因此，存储器和计算器间的传输带宽成为制约计算机性能的瓶颈。
而在神经网络模型中，信息的存储和计算是合二为一的，各个神经元的工作方式是完全并行的，从输入到输出的计算过程实际上就是权值的传递过程，而在权值传递的过程中，就同时完成了信息的存储过程。
此种并行计算模式所具有的潜在高速计算能力对于入侵检测来说，可在很短时间内，处理更多的检测规则或特征值，即在更短时间内发现入侵行为，减少可能的系统损失。
（2）、不足第一、不同的神经网络类型和拓扑结构，都存在学习能力的限制容量。
面对现实环境中数以千计的不同攻击特征，要做到完整识别，还需要进一步的研究。
第二、神经网络具备很强的学习能力，能给出判定的类别信息，但是对于具体发生的事件类型，则缺乏明确的解释能力。
对于入侵检测，仅判定当前事件是否异常往往不够，通常还需要得到关于该异常事件具体类型的明确信息。
此外，神经网络的训练和学习能力，往往是通过内部的权值连接和拓扑结构来实现和存储的，对于最终判定结果的产生，通常难以具体解释详细的判定过程以及确定性的判定步骤。
第三、构造入侵检测网络模型是根据个特征属性之间的相关性建立的，是横向的结合，同时在建立模型前必须有相当数量已知的训练样本，需经过样本数据的训练使得网络模型适用于具体的应用领域，属于有监督的入侵检测分析方法。
第四、理论上讲神经网络具备并行经计算机的强大能力，但在当前计算机的存储-计算架构下来完全实现神经网络的并行计算潜力有一定的难度。