第3章 入侵检测系统模型

入侵检测系统模型的设计与实现作者：杨立扬来源：《电脑知识与技术》2012年第22期摘要:入侵检测系统是一种对网络进行动态监测，在发现入侵行为时发布预警的主动网络安全技术，该文首先介绍了通用入侵检测系统的组成架构，然后介绍了两种常用的入侵检测分析技术，最后设计并实现一个具有实际应用价值的入侵检测系统模型。

关键词:入侵检测系统；IDS中图分类号：TP393文献标识码：A文章编号：1009-3044(2012)22-5318-03The Design and Implementation of Intrusion Detection System ModelYANG Li-yang（Motorola Mobility Nanjing Software Center, Najing 211102,China）Abstract：As a proactive network security technology, Intrusion Detection System dynamically monitor network state and send out alert once find intrusion behavior. This paper first introduce common architecture of Intrusion Detection System, then introduce two major intrusion detection analysis technology, finally design and implement a full Intrusion Detection System mode which can be actually applied.Key words: intrusion detection system; IDS网络安全日益成为人们关注的焦点，而构建一个安全的网络系统却十分困难，首先，操作系统和网络系统软件越来越复杂，导致软件设计者无法预测程序实际运行中的全部状态，系统漏洞是难以完全避免的；其次，目前网络上的主要安全控制方法是身份认证和访问控制等，然而，木马程序可以轻易地窃取用户的身份认证信息，黑客可以利用系统漏洞提升权限而绕过访问控制，这些攻击都会使得精心构建的网路安全防御体系失效，所以一个完善的网络安全体系，仅仅防御是不够的，入侵检测系统（IDS）因此被提出。

网络安全中的入侵检测模型的解释和可靠性评估第一章：引言随着信息技术的快速发展，网络安全成为了日益重要的话题。

入侵检测系统作为网络安全的重要组成部分，被广泛应用于各种网络环境中。

本章将介绍网络安全中的入侵检测模型的概念，并探讨其可靠性评估的重要性。

第二章：入侵检测模型的解释入侵检测模型是一种用于检测网络中的恶意活动和未经授权访问的系统。

该模型基于对已知攻击模式和行为的分析，以识别和响应威胁。

入侵检测模型主要分为两种类型：基于签名的入侵检测模型和基于异常行为的入侵检测模型。

2.1 基于签名的入侵检测模型基于签名的入侵检测模型使用已知攻击模式的签名进行检测。

其基本原理是对传入或传出网络的流量进行特征匹配，以确定是否存在已知的攻击模式。

这种模型的优势是准确性高，能够及时发现已知攻击。

然而，由于需要更新攻击模式的签名库，这种模型对于未知攻击的检测能力较弱。

2.2 基于异常行为的入侵检测模型基于异常行为的入侵检测模型使用对正常网络流量和行为的分析，通过比较现有网络流量和已知行为模式的差异来检测异常的行为。

这种模型的优势是能够检测未知攻击和零日攻击，但其准确性可能较低，容易误报和漏报。

第三章：入侵检测模型的可靠性评估入侵检测模型的可靠性评估是评估模型的准确性、鲁棒性和可用性的过程。

在进行可靠性评估时，可以使用以下几种方法：3.1 实验评估实验评估是通过构建仿真环境或真实网络环境，在不同的攻击场景下评估入侵检测模型的性能。

通过模拟各种攻击和正常行为，可以评估模型的检测能力、误报率和漏报率等指标。

3.2 基准测试基准测试是使用已知的攻击和正常行为作为标准数据集，评估入侵检测模型的性能。

通过与已知攻击模式的准确匹配和与已知正常行为的相似度比较，可以评估模型的可靠性和准确性。

3.3 交叉验证交叉验证是使用不同的数据集和算法参数，对入侵检测模型进行多次训练和评估的方法。

通过交叉验证，可以评估模型在不同数据集和参数组合下的性能稳定性和可靠性。

网络入侵检测中的异常检测模型的解释和可靠性评估第一章引言网络入侵是指通过网络入侵他人计算机系统的行为，是当前互联网环境下必须要应对的一项重大挑战。

为了保护网络系统的安全，网络入侵检测技术应运而生。

异常检测作为网络入侵检测中的一种重要方法，通过分析网络流量的特征来识别异常行为。

本文将解释异常检测模型在网络入侵检测中的作用，并对其可靠性进行评估。

第二章网络入侵检测方法概述网络入侵检测方法可分为基于特征的检测和基于行为的检测两类。

其中，基于特征的检测方法依赖于已知的攻击特征，如特定的攻击签名。

而基于行为的检测方法则通过对网络流量的分析，识别异常行为。

在基于行为的检测方法中，异常检测模型是一种常用的技术手段。

第三章异常检测模型的原理和实现异常检测模型是一种监督学习模型，它通过学习网络流量的正常行为，来判断某个行为是否是异常。

其基本原理是构建一个正常行为的统计模型，并将新的流量数据与该模型进行匹配，如果匹配度低于阈值，则判断为异常。

异常检测模型的实现通常包括特征选择、模型训练和异常判断三个步骤。

第四章异常检测模型的优缺点分析异常检测模型在网络入侵检测中具有一定的优势和局限性。

其优点包括可以识别未知攻击行为，不依赖于特定的攻击特征，以及适应性强等。

然而，由于异常检测模型对正常行为的学习过程比较困难，以及存在误报和漏报的问题，其可靠性还有待提高。

第五章异常检测模型的可靠性评估方法为了评估异常检测模型的可靠性，可以采用多种评估方法。

常用的方法包括离线评估和在线评估两种。

离线评估通过使用已知的攻击数据集和正常数据集进行实验，计算模型的准确率、召回率和F1值等指标来评估模型的性能。

在线评估则是将训练好的模型部署到实际网络环境中，观察模型在实际场景下的检测效果。

第六章异常检测模型的可靠性提升方法为了提升异常检测模型的可靠性，可以采用以下方法。

首先，优化特征选择过程，选择能够更好地描述网络行为的特征。

其次，改进模型的训练算法，提高对正常行为的学习效果。

. ..页脚第1章入侵检测概述思考题：（1）分布式入侵检测系统（DIDS）是如何把基于主机的入侵检测方法和基于网络的入侵检测方法集成在一起的？答：分布式入侵检测系统是将主机入侵检测和网络入侵检测的能力集成的第一次尝试，以便于一个集中式的安全管理小组能够跟踪安全侵犯和网络间的入侵。

DIDS的最初概念是采用集中式控制技术，向DIDS中心控制器发报告。

DIDS解决了这样几个问题。

在大型网络互联中的一个棘手问题是在网络环境下跟踪网络用户和文件。

DIDS允许用户在该环境过自动跨越被监视的网络跟踪和得到用户身份的相关信息来处理这个问题。

DIDS是第一个具有这个能力的入侵检测系统。

DIDS解决的另一个问题是如何从发生在系统不同的抽象层次的事件中发现相关数据或事件。

这类信息要求要理解它们对整个网络的影响，DIDS用一个6层入侵检测模型提取数据相关性，每层代表了对数据的一次变换结果。

（2）入侵检测作用体现在哪些方面？答：一般来说，入侵检测系统的作用体现在以下几个方面：●监控、分析用户和系统的活动；●审计系统的配置和弱点；●评估关键系统和数据文件的完整性；●识别攻击的活动模式；●对异常活动进行统计分析；●对操作系统进行审计跟踪管理，识别违反政策的用户活动。

（3）为什么说研究入侵检测非常必要？答：计算机网络安全应提供性、完整性以及抵抗拒绝服务的能力，但是由于连网用户的增加，网上电子商务开辟的广阔前景，越来越多的系统受到入侵者的攻击。

为了对付这些攻击企图，可以要求所有的用户确认并验证自己的身份，并使用严格的访问控制机制，还可以用各种密码学方法对数据提供保护，但是这并不完全可行。

另一种对付破坏系统企图的理想方法是建立一个完全安全的系统。

但这样的话，就要求所有的用户能识别和认证自己，还要采用各种各样的加密技术和强访问控制策略来保护数据。

而从实际上看，这根本是不可能的。

因此，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。

入侵检测系统模型的设计与实践【文章摘要】该课题论述了网络安全的必要性，设计并实现了入侵检测系统模型。

入侵检测系统的实现可以对网络安全进行检测，及时发现入侵行为并发出警报，采取有效措施进行处理。

该课题论述了网络入侵检测系统的组成模块及入侵信息检测技术，设计并实现了入侵检测系统模型。

【关键词】入侵检测系统；网络；网络监测1 入侵及入侵检测的定义1.1入侵定义入侵定义：在未经授权的情况下，通过网络蓄意访问信息、篡改信息等不良行为使资源的完整性、可用性、机密性遭到破坏。

入侵检测：入侵检测是针对入侵行为的一种检测手段。

入侵检测主要是针对计算机系统、网络中的某些关键点而言的，通过收集并分析所获得的信息来判断是否存在非法入侵现象。

入侵检测系统能够有效地发现对信息系统的恶意攻击、试图篡改信息等非法行为，并采取措施阻止这种非法攻击，有效地防止恶意攻击的发生和扩大。

2 网络安全发展现状随着网络技术的发展，它早已渗透到生活、军事、政治等多种领域。

Internet的开放性、跨国性给人们带来便利的同时，也存在很大的安全隐患。

网络安全对银行、军事等重要环节尤为重要。

ISO对计算机系统安全做了如下定义：保护计算机的软、硬件及其数据，即使遭到偶然和蓄意攻击时，系统也不会遭到破坏、泄露、更改，以此来确保网络数据保密性、完整性。

现如今，常用的网络安全技术包括：访问控制、防火墙、数据加密、VPN 虚拟专用网等。

其中防火墙技术使用最为广泛，计算机互联网有三分之一受其保护，防火墙是Internet与内部网络之间的屏障，它起到过滤作用，只有合法的数据流才能通过防火墙，以此来确保系统的安权。

网络管理者通过监管、控制网络访问者来进行网络访问。

针对用户采用不同级别的系统访问权限，防治用户访问非法信息、网站等，确保信息、资源的安全性。

数据加密技术可以将需要保密的重要信息通过加密转换成一些在外人看来没有意义的数据，想要得到原始数据只能用密码打开。

VPN虚拟专用网是在两个通信点之间建立通道，将加密的传输数据封装在IP包中，数据不会被窃取盗用，适合用于远程操作。

网络入侵检测中的异常检测模型的解释和可靠性评估第一章：引言1.1背景介绍随着互联网的迅速发展，网络入侵事件也不断增加。

网络入侵会危害用户的隐私安全、破坏网络服务的正常运行，甚至导致经济和社会稳定的威胁。

为了保护网络的安全，需要建立有效的网络入侵检测系统。

1.2问题陈述网络入侵检测系统的目标是在网络活动中及时发现异常行为，并采取适当的措施进行防御。

其中，异常检测模型在网络入侵检测中起着重要的作用。

本文将对网络入侵检测中的异常检测模型进行解释，并评估其可靠性。

第二章：网络入侵检测2.1网络入侵检测的基本原理网络入侵检测根据监测的方式可以分为基于特征的检测和基于异常的检测。

在基于特征的检测中，通过事先定义一系列的规则，来判断网络流量是否属于正常的行为。

而基于异常的检测则是通过分析网络的历史数据，建立模型，检测网络流量中的异常行为。

2.2异常检测模型在网络入侵检测中的应用网络入侵检测系统中的异常检测模型可以分为基于统计的方法、机器学习方法和深度学习方法等。

基于统计的方法主要是通过统计网络流量的特征来判断是否有异常行为。

而机器学习方法则是通过对网络流量进行训练，构建模型来检测异常行为。

深度学习方法则是通过网络的深度结构，对网络流量进行建模和分析。

第三章：异常检测模型的解释3.1基于统计的异常检测模型常见的基于统计的异常检测模型包括高斯模型和K近邻模型。

高斯模型假设正常的网络流量符合正态分布，通过计算网络流量与该分布的偏差来判断是否有异常行为。

而K近邻模型则利用距离度量来衡量网络流量的相似性，以此判断是否有异常行为。

3.2基于机器学习的异常检测模型机器学习方法中常用的异常检测模型包括支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等。

这些模型通过对正常网络流量进行训练，构建模型来检测异常行为。

其中，SVM通过构建一个超平面将正常的网络流量和异常的网络流量进行分割，以此判断新的网络流量是否异常。

3.3深度学习的异常检测模型近年来，深度学习在网络入侵检测中得到了广泛应用。

智能视频分析技术入侵检测与物品状态分析系统第一章物品状态分析系统概述物品状态分析系统是一种先进的监控、检测目标物品行为状态的智能安防系统，在摄像机监视的场景范围内，当警戒区域内特定位置的目标物品状态发生变化时自动发出报警信息，提醒相关人员。

物品状态分析系统功能上包括有：物品消失或移动检测、遗留/遗弃物品检测等。

该系统可广泛应用于包括仓库、博物馆等有贵重设备的众多重点监控防范场所。

物品状态分析系统能够提供准确的物品消失、移动、遗留、遗弃等事件，为管理层科学管理提供有力依据。

物品状态分析系统适用于以下环境的应用物品状态分析系统在不同的应用场合可以发挥不同的作用。

它可以为仓库进行设备物品状态分析，有利于保证重要物质的安全；对于博物馆贵重物品，管理层可利用物品状态分析全天24小时了解物品状况，当发生盗窃或物品被移动时及时报警。

在公共交通领域，物品状态分析系统可以广泛应用于公共汽车站、客运及火车站、飞机场等场所为反恐安全部门提供价值信息及时预防破坏分子的破坏活动，保证公共场所的安全。

第二章物品状态分析系统功能与原理2.1.物品状态分析系统的常见功能1)物品消失或移动在摄像机监视的场景范围内，当警戒区域内特定位置的目标物品被拿走或移动时自动发出报警信息，并在目标物品原来放置位置显示告警框提醒相关人员注意物品被移动。

可以设定为两种模式：当物品被搬移时立即报警；当物品被拿走超过一定时间，且没有放回原处的时候发出报警。

功能特点多样化警戒区域设置：可在视场内设置各种形状，各种大小的警戒区域，充分满足不同场景下对物品被盗检测的需求；多物品同时看护：同一警戒区内可同时设置多个目标物品，从而实现对多个物品同时看护物品遗留/遗弃此功能适用于需要对物品搬移进行录像或报警的场合，例如对超市内的高价商品、家庭里的电脑和家具、工厂内的金属建材、博物馆内的文物、车库内的汽车和贵重设备、特定场所的重要设施等的偷窃行为进行监视和跟踪。

2)遗留/遗弃物品检测在摄像机监视的场景范围内，当有满足预设门限大小的物品（包裹、碎块、行李等）被放置或遗弃的时候自动产生报警信息，并在物品停放位置产生告警框提醒相关人员注意有异常物品遗留。