入侵检测技术现状分析与研究

基于深度学习的网络入侵检测技术研究随着互联网的迅猛发展，网络安全问题也日益突出。

网络入侵行为给个人和组织带来了巨大的损失和风险。

因此，网络入侵检测技术的研究和应用变得至关重要。

近年来，深度学习作为一种强大的数据分析工具，已经在各个领域取得了显著的成果。

本文将讨论基于深度学习的网络入侵检测技术研究。

一、深度学习简介深度学习是机器学习领域的一个重要分支，其核心思想是模拟人脑神经网络的学习和识别能力。

相比传统的机器学习方法，深度学习通过多层次的神经网络结构来学习数据的表征，能够自动提取特征并进行高效的分类和预测。

二、网络入侵检测的问题和挑战网络入侵检测是指通过监测和分析网络流量中的异常行为来识别潜在的入侵者和安全威胁。

然而，传统的入侵检测方法往往依赖于专家设计的规则或者特征工程，无法适应不断变化的网络安全环境。

此外，网络入侵涉及大量的数据和复杂的模式，传统方法往往无法有效捕捉到其中的隐藏规律和关联性。

三、基于深度学习的网络入侵检测技术基于深度学习的网络入侵检测技术通过使用深层次的神经网络结构来自动学习和提取网络流量中的特征，并进行入侵行为的分类和预测。

相比传统方法，基于深度学习的入侵检测技术具有以下优势：1. 自动学习特征：深度学习能够从原始的网络流量数据中自动学习到最具代表性的特征，无需依赖于繁琐的特征工程。

2. 多层次表示：深度学习模型可以通过多层次的神经网络结构来学习不同层次的特征表示，从而提高检测的准确性和泛化能力。

3. 强大的泛化能力：深度学习通过大规模的训练数据和优化算法，能够捕捉到网络入侵中的隐含规律和关联性，具有较强的泛化能力。

4. 实时响应：基于深度学习的入侵检测技术能够实时处理大规模的网络流量数据，并快速准确地检测到入侵行为，提高了网络安全的响应速度。

四、基于深度学习的网络入侵检测模型基于深度学习的网络入侵检测模型可以分为两类：基于传统神经网络的模型和基于卷积神经网络的模型。

1. 基于传统神经网络的模型：传统的神经网络模型如多层感知机（Multi-Layer Perceptron, MLP）和循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）可以应用于网络入侵检测任务。

入侵检测技术的研究现状及其发展毕战科1，许胜礼2（洛阳一拖职业教育学院理论教学部，河南洛阳471039；2．河南经贸职业学院电子工程系，河南郑州450001）摘要：在对当前主流入侵检测技术及系统进行详细研究分析的基础上，提出了面临亟待解决的问题，并对其现状和未来发展趋势进行阐述。

同时对目前市场上一些较有影响的入侵检测产品也给与了一定的介绍，以供用户参考。

关键词：网络安全；入侵检测技术；入侵检测系统（IDS ）中图分类号：TP393.08文献标识码：A文章编号：1672-7800（2010）11－0152－031入侵检测技术与其发展历程入侵检测研究起源于20世纪70年代末，詹姆斯·安德森（James P．Anderson ）首先提出了这个概念。

1980年，他的一篇题为“Computer Security Threat Monitoring and Surveillance ”论文首次详细阐述了入侵及入侵检测的概念，提出了利用审计跟踪数据监视入侵活动的思想，该论文被认为是该领域最早的出版物。

1984到1986年，乔治敦大学的桃乐茜·顿宁（DorothyDenning ）和彼得·诺埃曼（Peter Neumann ）合作研究并开发出一个实时入侵检测系统模型，称作入侵检测专家系统（IDES ），桃乐茜·顿宁并于1987年出版了论文“An Intrusion DetectionModel ”，该文为其他研究者提供了通用的方法框架，从而导致众多的研究者参与到该领域中来。

1990年，加州大学戴维斯分校L．T．Heberlein 等人提出并开发了基于网络的入侵检测系统———网络系统监控器NSM （Network Security Monitor ）。

该系统第一次直接监控以太网段上的网络数据流，并把它作为分析审计的主要数据源。

自此，入侵检测系统发展史翻开了新的一页。

从20世纪90年代到现在，对入侵检测系统的研发工作己呈现出百家争鸣的繁荣局面。

基于网络流量分析的入侵检测技术研究一、前言网络入侵成为当今互联网环境中的一大难题，对于企业、政府机构和个人用户的网络安全构成了严重威胁。

因此，在保护网络安全方面，入侵检测技术的研究和应用变得越来越重要。

基于网络流量分析的入侵检测技术可以有效地提高入侵检测的准确率和有效性。

本文将重点介绍基于网络流量分析的入侵检测技术的原理、方法和应用，旨在帮助读者深入了解该技术，并为网络安全行业的发展提供一定的参考和帮助。

二、基于网络流量分析的入侵检测技术原理网络流量是指网络中传输的数据流量，可以分为入站流量、出站流量和转发流量。

基于网络流量分析的入侵检测技术，就是通过对网络流量的分析来检测是否有入侵行为发生。

基于网络流量分析的入侵检测技术的原理主要包括两个方面：流量捕获和流量分析。

1. 流量捕获流量捕获是指通过网络设备（如交换机、路由器、防火墙等）捕获网络数据包，并按照一定的规则存储下来。

常用的流量捕获工具有tcpdump和wireshark。

2. 流量分析流量分析是指通过分析流量数据，来判断是否有入侵行为。

流量分析可以采用多种方法，包括基于规则的检测、基于统计的检测和基于机器学习的检测。

三、基于网络流量分析的入侵检测技术方法基于网络流量分析的入侵检测技术的方法主要包括以下几个方面：1. 基于规则的检测基于规则的检测是指通过事先定义一定的规则，然后根据规则来检测是否有入侵行为发生。

常用的规则有Snort规则和Suricata 规则。

这种方法的优点是易于实现和维护，但是缺点是无法适应新的入侵方式。

2. 基于统计的检测基于统计的检测是指通过对网络流量进行统计分析，来判断是否有入侵行为发生。

常用的方法有K-means聚类、PCA主成分分析和SOM自组织映射。

3. 基于机器学习的检测基于机器学习的检测是指通过对网络流量进行机器学习算法训练，然后使用训练好的模型来检测是否有入侵行为发生。

常用的机器学习算法有支持向量机、决策树和随机森林。

基于深度学习的防火墙入侵检测与防御技术研究随着互联网的快速发展，网络安全问题日益突出，入侵攻击成为网络安全领域的一大挑战。

防火墙作为网络的第一道防线，在保护网络安全方面发挥着重要作用。

然而，传统的防火墙技术对于新型的入侵方式往往无法有效检测和应对。

基于深度学习的防火墙入侵检测与防御技术应运而生，具有更高的准确性和适应性，成为当前研究的热点。

深度学习是机器学习领域的一种技术，通过构建具有多层次结构的神经网络模型，可以实现对复杂数据的自动学习和特征提取。

在防火墙入侵检测与防御中，深度学习可以利用大量的网络数据进行训练，从而识别出潜在的入侵行为，并采取相应的防御措施。

首先，基于深度学习的防火墙入侵检测利用深度神经网络模型对网络数据进行训练和分类。

传统的防火墙入侵检测方法通常使用特征规则集合进行检测，但这种方法需要人工定义规则，难以适应不断变化的入侵攻击方式。

而基于深度学习的方法则可以通过大量的网络数据进行学习，自动提取数据中的特征，从而实现对新型入侵攻击的检测。

其次，基于深度学习的防火墙入侵检测可以利用深度神经网络模型对异常行为进行识别。

入侵攻击往往具有一定的规律和特征，通过深度学习模型的学习，可以识别出网络中不正常的行为，并及时发出警报或采取相应的防御策略。

相比于传统的入侵检测方法，基于深度学习的方法不需要事先定义规则，可以更准确地检测出入侵行为。

此外，基于深度学习的防火墙入侵检测还可以利用大数据平台进行实时分析和处理。

当前，互联网上的数据呈指数级增长，传统的数据处理方法已无法满足实时性和准确性的要求。

而基于深度学习的防火墙入侵检测技术可以利用大数据平台对海量网络数据进行分析和处理，实现对入侵行为的实时监测和响应。

此外，在防火墙入侵防御方面，基于深度学习的技术也发挥了重要的作用。

通过利用深度学习模型对正常网络流量进行训练，可以建立一种正常行为的模型，进而对异常行为进行判定。

同时，基于深度学习的防火墙入侵防御还可以结合传统的安全防护机制，如访问控制、流量过滤等，形成一个更加全面的网络安全体系。

基于深度学习的网络入侵检测研究网络安全已经成为当下信息化社会面临的重要问题之一。

随着网络攻击日益普及，网络入侵检测逐渐升温成为热点研究领域。

而深度学习作为近年来发展最快的人工智能领域之一，其在网络入侵检测中的应用也成为研究热点。

本文将分为三个部分来探讨基于深度学习的网络入侵检测研究。

一、传统网络入侵检测技术简介网络入侵检测是指通过检测网络流量中异常行为，从而判断网络是否被入侵。

在传统技术中，入侵检测主要分为两种方式：基于特征分析的方法和基于规则的方法。

基于特征分析的方法需要先确定正常的网络流量行为，然后根据异常流量行为进行异常检测。

常用的技术包括统计分析、网络流量分析和机器学习等。

基于规则的方法则是通过预先定义的规则对网络流量进行检测。

当网络流量符合某种规则时，将其警报或阻断。

但是，这种传统入侵检测技术存在一些缺点，例如无法对未知攻击类型产生高质量的检测结果、易受攻击者的规避手段和欺骗、管理困难等。

二、深度学习在网络入侵检测中的应用深度学习技术是利用神经网络模型来学习数据的内在表征，具有很好的自适应性和泛化能力。

由于其自适应和自学习能力，深度学习在网络入侵检测有许多创新性的应用。

其中最重要的是使用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）来处理网络数据。

1. 卷积神经网络在网络入侵检测中的应用卷积神经网络是一种专门用于处理图像的神经网络模型。

但是它同样可以用于处理网络包的载荷（Payload）数据。

一般卷积神经网络结构包括输入层、卷积层、池化层和全连接层。

在网络入侵检测领域，卷积神经网络使用卷积和池化技术来对流量的载荷数据进行特征提取和降维，然后将其传输到全连接层进行分类。

2. 循环神经网络在网络入侵检测中的应用循环神经网络是一种专门处理序列数据的神经网络模型，可以对时间序列或文本序列进行处理，但它同样也可以用于处理网络流量。

循环神经网络通过一个反馈机制来实现，因此可以将上一个时间步的输出传送到下一个时间步的输入中。

３入侵检测系统 的分类 ３ 按照检测系统所用的检测模型来 划分 ． １ 异 常 检测 模 型 （ ｎｍ ｌ Ｄ ｔ ｔｎ ： 测 Ａ ｏ ａ ｅ ｃｏ ）检 ｙ ｅｉ 与可接受行为之间 的偏差 ， 如果可 以定 义每项 可接 受的行为 ，那么每项不可接受 的行 为就应 该是入侵。异常检测分为静态异 常检测 和动态 异常检测两种 。 误 用检测 模型 （ ｉ ｓ Ｄ ｔ ｔｎ ： Ｍｓ ｅ ｅ ｃｏ ）检测 与 ｕ ｅｉ 已知 的不可接受行为之间 的匹 配程度 。如果 可 以定 义所有的不可接受行为 ，那么每种能够与 之 匹配的行 为都会引起告警 。误用检测通过对 确知决 策规则进行编程实现 ，可 以分为状态建 模、 专家系统和模式匹配三种。 ３ ． ２按照检测的数 据来 源划分 基于主机的 Ｈ Ｄ ： ＩＳ系统分析的数据是计算 机操作 系统 的事件 日志 、 应用程序的事件 日 、 志 系统调用 、 口调用和安 全审计记 录。 端 基于 网络 的 Ｎ Ｄ ： ＩＳ系统分析的数据是 网络 上 的数据包 。 ｝合型 ：综合 了基于网络和基于主机的混 昆 合型人侵检测 系统既 可以发 现网络中的攻击信 息， 也可以从 系统 日 中发现异常 隋况 。 志 ４局域 网的人侵检测系统的构建方法 根据 ＣＤ 规范 ， ＩＦ 我们 从功能上将入 侵检 测系统划分为 四个基 本部分 ： 数据采 集子系统 、 数据分析子系统 、 台子系统 、 据库 管理子 控制 数 系统 。 构建—个基 本的入侵检测系统 ， 具体需考 虑以下几个方 面的内容 。 首先 ， 数据采集机制 是实现 ＩＳ Ｄ 的基础 ， 数 据采集子系统位于 ＩＳ的最底层 。这就 需要使 Ｄ 用网络监听来实现审计数据 的获取 ， 后 ， 然 构建 并 配置探测器 ， 实现数据采集功能。 在服务器 上 开出—个 日志分 区， 用于采集数据 的存储 ； 接着 进行有关软件 的安装 与配置 。 其次， 建立数据分析模块。 在对各种网络协 议、 系统漏 洞 、 攻击手法 、 可疑 行为等有 一个 很

对抗攻击的检测及对策方法研究现状随着互联网的快速发展和普及，网络安全问题日益引人关注。

网络攻击作为其中的重要问题，给个人、企业甚至国家的信息安全带来了严重的威胁。

为了有效对抗攻击行为，研究人员一直致力于探索各种检测和对策方法。

本文将对当前对抗攻击的检测及对策方法的研究现状进行综述。

一、对抗攻击的检测方法1. 基于行为分析的检测方法基于行为分析的检测方法通过分析网络流量、系统日志以及用户行为等多个角度来识别和检测攻击行为。

这些方法通常使用机器学习和数据挖掘技术，通过训练模型来区分正常行为和异常行为。

然而，这种方法在面对未知攻击时的准确率较低。

2. 基于特征分析的检测方法基于特征分析的检测方法通过提取网络流量、文件特征、恶意代码等攻击特征来进行检测。

这些方法可以利用黑白名单、模式匹配、规则引擎等技术进行攻击特征的识别和匹配。

然而，攻击者不断采取新的攻击手段，使得这种方法的适用性和准确性受到一定限制。

3. 基于协议分析的检测方法基于协议分析的检测方法通过深入分析网络协议的安全漏洞和攻击特征来进行检测。

这些方法可以通过对协议头和载荷进行检查、验证数据的合法性，从而发现潜在的攻击行为。

然而，由于协议复杂性和恶意攻击者的技术不断进化，该方法仍然存在许多挑战。

二、对抗攻击的对策方法1. 入侵检测与防御系统（IDS/IPS）入侵检测与防御系统（IDS/IPS）是当下最常见的对抗攻击的对策方法之一。

IDS可用于检测网络中的潜在攻击和漏洞，而IPS则在检测到攻击后，采取主动阻断措施来保护网络安全。

不过，随着攻击手段的不断提升和逃避技术的发展，IDS/IPS也存在一定的局限性。

2. 威胁情报共享机制威胁情报共享机制旨在促进网络安全领域的信息交流和合作，及时分享攻击行为的情报和防御策略。

通过建立信息共享平台和组织专家团队，能够快速获取最新的攻击情报，并采取相应的对策措施。

然而，由于涉及到信息的隐私和安全，威胁情报的共享和信任仍然是一个挑战。

Ｋｅ ｗｏ ｄ Ｎ ｔ ｏ ｋ Ｓ ｃ ｒ ｔ ； Ｉ ｔ ｕ ｉ ｎ Ｄ ｔ ｃ ｉ ｎ Ｅ ｐ ｒ ｙ ｔ ｍ Ｎ ｕ ａ ｅ ｙ ｒ ｓ： ｅ ｗ ｒ ｅ ｕ ｉ ｙ ｎ ｒ ｓ ｏ ｅ ｅ ｔ ｏ ； ｘ ｅ ｔＳ ｓｅ ； ｅｙ ｌＮ ｔ
０ ｉ ｇ 言
于用 户行为 的入侵检 测系统 ， 她的重 要著 作 （ｎ Ｉ ｔ ｕ ｉｎ Ａ ｎ ｒ ｓ ｏ
ｉ ｓ ｏ ｓｅ ＦＩ ｒ ｒｅ ａ ｈ ｎ ｓ ｕｅ ｆ ｃｕ ｔｙ ｅ— ｓｅ ／ｃ ｉ ｒｅ ｎ ｙ ａｌ Ｔ ｃｅ ｔ ｅ ’ ｓ。 ｈｉｓ ｐａ ｐｅｒ ｐｒ ｅｎ ｔ ｅ ｅｓ ｔｓ ｈ ｄｅ ｌｏ ｍｅ ｈｉ ｔ ｙ Ｖｅ ｐ ｎｔ ｓ ｏｒ ａｎ ｐ ｅｎ ｓｔ ｔｕ ｄ ｌ ｅｓ ｔ ａ ｓ
ｏｆ ｎ Ｌ ｉ ｎ ｅ！ ｔｉ ｎ ｉ ｒｕ ， ｏ ｄ ： ｓ ｅｃ ｏ ｓｙ ｅ ａ ｉ ａｎ ｙｚ ｖ ｒｉ ｓ ｓｔ ｍ． ｌｄ ａｌ ｅｓ ａ ｏｕ ｋｉ ｓ ： ｔ ｎｄ ｉ ｒｕｓ ｏｎ ｅｔ ｔｉ ｔ ｈ ｑｕ ｎ ｉ ｄ ｅｃ ｏｎ ｅｃ ｎｉ ｅｓ． ｆｉ ａｌｌ ｎ ｙ， ｔｈ ａｒ — ｉｓ ｔｉ ｃ ｌ ｄｉ ｃｕ ｅ ｔ ｄ ｅｌ ｐ ｎｔ ｅ ｓ ｓｓ ｓ ｈｅ ｅｖ ｏ ｍｅ ｄｉ ｃｔ ｏｎ ｎｄ ｒｅ ｉ ａ ｄｅｆ ｃｉ ｃｙ ｆ ｎｔ ｓｉ ｎ ｉ ｅｎ ｏ ｉ ｒｕ ｏ ｄｅｔ ｃｔ ｎ ｅｃ ｏｌ ｇｙ． ｅ ｉｏ ｔ ｈｎ ｏ
侵检 测的思想 ，研究并开 发 了第 一个 网络入侵 检测 系统 一 “ 网络安全监控器 ”Ｎ Ｍ Ｎ Ｍ主要通 过对 网络流量数 据的 （Ｓ ） Ｓ 分析为检测提供信 息， 的出现大大激 发了对 入侵检测技术 它
入侵检测的 目的是监控 网络 中的资源， 检测异 常行为和 对系统的滥用行为 。 这种观念被真正纳入到整个信息安全的 构架中， 是近十几年才开始的 入侵检测的概念 是 １ ８ 由 ９ ０年 Ｊ ｍ ｓＡ ｄｒ ｏ 首次提 出的。在 他的论文里 首次提 出 了 ａ ｅ ｎ ｅ ｓｎ ｓ 审计踪迹 中含有对 于跟踪滥用和理 解用户行为 十分有价 值 的重要信息 ， 由此开 始了对滥 用和特定用 户事件的 “ 测 。 检

【 关键词 】 网络安全 ； 入侵检测 ； 异常检测 ； 智能技 术
０ ． 引言 目前。 在网络安全 日趋严峻的情况下， 解决 网络安全 问题所采用 的 防火墙 、 身份认证 、 数据加密 、 虚拟子网等一般被动防御方法 已经 不能 完全抵御入侵 。此 时， 研 究开发能够及时准确对 入侵 进行检测并 能做 出响应 的网络安 全防范技 术， 即入侵检测 技术（ Ｉ Ｄ ， Ｉ ｎ ｔ ｒ ｕ ｓ ｉ ｏ ｎ Ｄ ｅ ｔ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ １ ， 成为一个有效的解决途径 入侵检测作为一种积极主动地安全防护技 术， 已经成为 网络安全领域 中最主要的研究方向
１ ． ２ 入侵检测系统的通用模 型 和误报率较高 （ ２ ） 系统 的 自 适应能力差 ， 自 我更新能力不强 ， 系统缺 乏灵活性 。 １ ９ ８ ７年 Ｄｏ ｒ ｏ ｔ ｈ ｙ Ｅ Ｄ ｅ ｎ ｎ ｉ ｎ ｇ ［ １ ］ 提出 了入 侵检 测 的模 型 ． 首 次将 入 ｆ ３ ） 入侵 检测 系统是失 效开放（ Ｆ ａ ｉ ｌ ＿ ｏ ｐ ｅ ｎ ） 的机 制， 也就 是一旦系 统 侵检测作为一种计算 机安全防御措施 提出 该模型包括 ６ 个 主要 的部 分： 主体 （ Ｓ ｕ ｂ ｊ ｅ ｃ ｔ ｓ ） 、 对象 （ Ｏ ｂ ｊ ｅ ｃ ｔ ｓ ） 、 审计 记 录（ Ａ ｕ ｄ ｉ ｔ Ｒ ｅ ｃ ｏ ｒ ｄ ） 、 活动 档 案 停止作用， 它所在的整个 网络是开放 的。因此 ， 当Ｉ Ｄ Ｓ 遭受拒 绝服务攻 这种失效开放的特性使得黑 客可 以实施攻击而不被发现目 。 （ Ａ ｃ ｔ ｉ ｖ ｅ Ｐ ｒ ｏ ｆ ｉ ｌ ｅ ） 、 异常记录（ Ａ ｎ ｏ ｍ Ｍ ｙ Ｒ ｅ ｃ ｏ ｒ ｄ １ 、 活动规￣ ｌ Ｊ ｌ （ Ａ ｃ ｔ ｉ ｖ ｉ ｔ ｙ Ｒ ｕ ｌ ｅ ｓ ） 。 击时， ｆ ４ ） 高速网络下 ． 入侵检测 系统的实时检测效 率低和误警率较 高。 ２ 。 入侵检测 系统采用的检测技术 网络吞吐量 大。 传统 的入侵检测 系统捕 获全部 的数 据包 从 技术上看 ． 入侵可以分为两类 ： 一种 是有特征的攻击 ， 它是对 已 在高速网络下． 知系统的系统弱点进行常规性的攻击 ； 另一种 是异常攻击 。 与此 对应 ， 并进行详细分析几乎是不 可能做到 的

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。

法 。但是 可 以 判 别更 广 泛 、甚 至 未 发现 的攻 击 。采 用这 小组 的
ＮＩ Ｓ ＤＥ 等
人侵检测是通过从计算 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 ，以发现 网络或系统 中是否有违反安全策略的行 为和遭到袭击的迹 象 ， 以可 以把Ｉ Ｓ 所 Ｄ 理解为实施入侵检 测安全措施 的计算机系统 ， 包括硬软件 系统 ，通俗来 讲Ｉ Ｓ Ｄ 就是识别针对 计算机 或网络资源 的恶意 企图和行 为．并对 此做出响应 的独立的硬软件 系 统。Ｉ 提供了对内部攻击 、外部攻 击和误操作 的实时保护 ，在 网络 ＤＳ 系统受到危害之前拦截和响应入侵。ｌ ｓ Ｄ 能较好的弥补防火墙存在 的 不足 ，能对非法侵入进 行跟踪并做出响应 ， 当的时候还可 以作 为计 适 算机取证的一种技术手段 ， 获非法入侵者。 擒
１ 入侵检测系统Ｏ Ｓ） Ｄ 的定义
基于特征的检测 首先定义一个入侵特征模式库 ，包括如 网络数 据包的某些头信息等 ． 测时就判别这些特征模式是否在 收集 的数据 检 包中出现 。基于行为特征的检测优势在于 ： 如果检测器的入侵特征模 式库中包含一个已知入侵行 为的特征模式 ， 就可以保证 系统在受到这
［ 余 囊森 二 氧化碳 混相驱 工程 的可行 性经济 分析 模型 ２ ｊ
作者简介 彭利 （ ９２ 】８ 一）．在读工程硕士，石油工程专业；
ｆ 收稿 日期 ：２ １ — ５ ０ ０ ０ ０ — ４）
用 户 的 未授 权 活 动 本 文 主 要 阐述 了入 侵 检 测 系统 的 基本概 念 、分 类 、方 法技 术和 发展 趋 势
关键词
随着计算机及 『 叫络系统中存储 的重要信息越来越 多，系统的安全
问题也显得 日 益突出 ： 们需要尽可能找到更好的措施以保护 系统免 我 受入侵者的攻击 。 管已有许 多防御技术 ，如身份认证 、避免程 序错 尽 误等作为保护 系统的第一道防线 ，但仅有防御是不够的 ，凶为系统会 变得越来越复杂。由于设 计上和程序错误等原凼 ，系统 中不可避免地 会存在 一些漏洞 ，同时为了 系统使用方便。又必须在信息访问和对系 统的严 格控制之间做 出一些平衡 这样 ，就使得没汁一个完全安全的 操作 系统变得不可能 。因此 ，作为保护计算机系统 的第二道墙 ，入侵 检测技术也就应运而生。

＃ ｅ ｉ ｅ Ｔ Ｔ Ｉ Ｈ Ｏ Ｃ Ｌ Ｃ Ｄ （ Ｉ Ｅ Ｄ Ｖ Ｃ Ｒ Ｆ Ｔ Ｐ ｄ ｆ ｎ Ｓ ＡＲ Ｐ Ｏ Ｋ Ｔ Ｏ Ｅ Ｆ Ｌ Ｅ Ｉ Ｅ Ｄ Ｖ Ｌ Ｉ ，＼
— —
Ｄ Ｖ Ｌ Ｉ Ｉ Ｃ Ｌ Ｎ Ｅ ３ Ｍ Ｔ Ｏ Ｕ Ｆ Ｒ Ｄ ＦＩ Ｅ Ａ Ｙ Ａ Ｃ Ｓ ） Ｒ Ｆ Ｔ Ｐ Ｏ Ｔ Ｉ Ｄ Ｘ＋ ， Ｅ Ｈ ＤＢ Ｆ Ｅ Ｅ ， Ｌ Ｎ Ｃ Ｅ Ｓ
Ｌ Ａ Ｃ Ｓ ， Ｅ Ｖ Ｃ Ｋ Ｒ Ｌ Ｄ Ｉ Ｅ ， Ｅ Ｖ Ｃ Ｄ Ｍ ＮＤ Ｓ Ａ Ｔ Ｃ Ｅ Ｓ Ｓ Ｒ Ｉ Ｅ Ｅ ＮＥ Ｒ Ｖ Ｒ Ｓ Ｒ Ｉ Ｅ Ｅ Ａ Ｔ Ｒ ，
＿ — — ＿
Ｓ ＶＩ ＲＲ Ｒ ＮＯ Ｍ Ｌ， Ｉ Ｆｌ Ｄｒ ． ｙ ， ＮＵ Ｌ ０ Ｎ Ｌ ＮＵ Ｌ ＥＲ Ｃ Ｅ Ｅ Ｏ Ｒ Ａ ｐ ｔ ｖ ｓ ｓ Ｌ ， ， ＵＬ ， Ｌ ，
Ｎ Ｌ ）启动 Ｉ ｕＬ Ｐ过滤 驱动 ；启动 Ｉ Ｐ过滤驱动后，要启动 Ｉ Ｐ过滤钩 子驱动 ，其 中驱 动程序 收到上层发过来的控制代码后即按照注册的 钩 子 函数 进 行 入 侵 检 测 。 ４ 攻 击 模 式 库 ．
该 部 分 由用 户 自己设 置 。针 对 特 定 的攻 击 ， 设置 攻 击 的源 Ｉ ， Ｐ 端 口，及 子网掩码 ，目的 Ｉ ，端 口，及子网掩码，然后选择要拦截 Ｐ 或放行的协议类型 。每一次设置相 当于一条记录，可 以设置多条记 录 ， 攻 击 模 式 库 即 由这 些 记 录 共 同 构 成 。
［］ａｓｎＶ． ｏＡ ｓｓ ｍ ｆｒ ｄｔｃ ｎ ｎ ｔ ｏｋ ｉｔ ｄｒ ｉ １Ｐｘｏ ， Ｂｒ： ｙｔ ｅ ｏ ｅ ｔ ｇ ｅｗ ｒ ｎｒ ｅｓ ｎ ｅｉ ｕ ｒａ ｔ ￣． ｍｐ ｔｒ ｔ ｒｓ １９ ，１（ ３）：４５ ２６ ｅｌ ｉ ］ — ｍｅ Ｃｏ ｕｅ ｗｏｋ， ９ ９３ ２ Ｎｅ ２３ － ４ ３

关键 词 ：网络 安 全 ；入 侵 检 测 ；数 据 挖 掘
０ 引
言
１ 提 出 问题
虽然对入侵 检测方法 及技术 的研究 已经有 ２ ０多
近 年 来 ． 着 网 络 技术 快 速 发 展 种 各 样 的 问题 随 各 也 随 之 产 生 ． 中 网络 安 全 问 题 尤 为 突 出［ 目前 常 见 其 １ １
络安全就没有社会信息化 ．如何争取在信息战 中取得 主动权 ， 保护国家信息安全 ， 是刻不容缓 的研究课题 ， 也
隐藏 的异 常 模 式 ． 而 进 行 入 侵 检 测 。近 １ 进 ０年来 ， 出 提 了许 多 方 法 ． 括 关 联 规 则 、 类 、 包 分 聚类 以 及 从 稀 有 类
是 所 面 临 的重 要 问题 之一
为是 防 火墙 之后 的第 二 道 安 全 闸 门 ．它 在 不 影 响 网络 性 能 的情 况 下 对 网 络进 行 监 测 ． 而提 供 对 内部 攻 击 、 从
２ 典 型 的 解 决 方 案
将入侵检测看作一个数据分析过程的观点导致 了 基 于数 据 挖 掘 的入 侵 检 测 方 法 的研 究 。通 过 对 基 于 主 机 的 审计 轨 迹 （ 如 Ｕ Ｉ 的 Ｂ Ｍ 数 据 １ 基 于 网 络 的 例 ＮＸ Ｓ 和
年 的历程 ． 目前 Ｉ ＳＩｔ ｓ ｎＤ ｔ ｔ ｎＳｓ ｍ 入侵 但 Ｄ （ ｒ ｉ ｅ ｃ ｏ ｙｔ ） ｎｕ ｏ ｅｉ ｅ
检 测系统仍处于相当初级 的阶段： 商业化产品在实施方
法 上 大都 采用 类 似 于 防病 毒 软 件 的硬 编 码 机 制 ，这 显 然 不适 合 日益 变 化 的 网络 攻 击 行 为 ：实 验 室 研 究 虽 然 提 出 了各 种新 方 法 来 检 测 新 类 型攻 击 行 为 ．但 离 实 际 应 用 还 有 相 当 的距 离 当前 研 究 机 构 和 工 业 界 的 入 侵

毕业设计(论文) 题目：入侵检测与防御技术研究摘要入侵检测系统是信息安全领域研究的热点问题。

在阐述入侵检测系统概念和类型的基础上，指出了当前入侵检测系统的优点及局限性。

神经网络、遗传算法、模糊逻辑、免疫原理、机器学习、专家系统、数据挖掘、Agent等智能化方法是解决IDS局限性的有效方法。

介绍并着重分析了2种基于智能方法的IDS，提出了IDS在今后发展过程中需要完善的问题。

防御技术是建立在内外网络边界上的过滤封锁机制，它认为内部网络是安全和可信赖的，而外部网络被认为是不安全和不可信赖的关键词：IDS;入侵检测专家系统;人工神经网络;异常检测;智能体；防御技术ABSTRACTIntrusion Detection System is a hot research field of information security issues. In the concept and types of intrusion detection system based on intrusion detection system that the current advantages and limitations. Neural networks, genetic algorithms, fuzzy logic, immune theory, machine learning, expert Introduced and analyzed the two kinds of intelligent methods based IDS, IDS proposed development in the future issues that need to improve.Defense technology is built on the inside and outside the network boundary filtering block mechanism, it considers the internal network is safe and reliableLai, while the external network is considered unsafe and unreliable【Keywords】: IDS; Intrusion Detection Expert System; artificial neural networks; anomaly detection; agent; defense technology目录摘要 (I)ABSTRACT (III)目录 (IV)前言 (1)第一章入侵检测检测的发展历程和定义 (2)1.1 发展历程 (2)1.2 入侵检测的定义 (2)第二章入侵检测的关键技术 (4)2.1基于行为的入侵检测技术 (4)2．2 基于知识的入侵检测技术 (4)2．3基于其它方法的入侵检测技术 (4)第三章入侵检测系统模型、分类和IDS (5)3.1 入侵检测系统模型 (5)3.2 入侵检测系统分类 (5)3.3 IDS (6)3.3.1 IDS的评价标准 (6)3.3.2 IDS的发展趋势 (7)第四章防御技术 (7)4.1 防火墙技术 (7)4.2 防火墙的分类 (8)4.3 典型防火墙的体系结构 (9)结束语 (13)致谢信 (14)参考文献 (15)前言我国信息网络安全研究历经了通信保密、数据保护两个阶段，正在进入网络信息安全研究阶段，现已开发研制出防火墙、安全路由器、安全网关、黑客入侵检测、系统脆弱性扫描软件等。

贰捡溅方法进 行 务崦 ≮ 强 ｌ ｉ Ｉ
１ ） 基于主机 ： 获取数据的依据是系统运 行所 在的主机 ，保护的 目标也是系统运行 的主机。２基于网络 ： ） 获取数据的来源是网 络传输 的数据 包，保护 的 目标是 网络的运 行 。３混合型 ： ） 既基于主机又基于网络 ，这 种入侵检测技 术一般是分 布式的 。 ３２数 据分 析 方法 ． 根据数据分析方法不同 ，可以将入侵 检 测 技 术 分 为 两 类 。 １ ）异 常 检 测 型 （ ｎ ｍａ ｅｅｔ ｎ ｄ１： Ａ ｏ ｌＤ ｔｃ ｏ Ｍｏｅ）统计正常操作应 ｙ ｉ 该具有的特征 ，在得 出正常操作的模型之 后 ，对后续 的操作进行监视 ，一旦发现偏 离正 常统计 学上 的操 作模 式 ，即进行 警
或修改路 由过滤列表。这样使得 Ｉ ＤＳ在发 现初始的攻击后能够 阻止进一步的攻击 。
３入侵检测系统的分类
根据着眼点的不同 ，入侵检测技术可
以进 行 如 下 分 类 ： ３ １数据 源 ． 根 据 数 据 源 的 不 同 ，可 以将 入 侵 检 测
系龠镪现令热 １ ３的段络安 全蔽 朱—＿人 谩 溅 蔽 朱， 奉支 丸诗还九憧捡漱的概念 ｌ 棱塑西 务炎，簧对 Ｌ ÷
报 。 这 种 系统 需 要 具 备 一 定 的 人 工 智 能 ， 由于人工智能发展缓慢 ，基于异常检测模 型建立的入侵检测 系统受到 了影响。２误 ） 用检 测模 型 （ ｓｓＤ ｔ ｔ Ｔ ｏ ｅ ： 技 Ｍｉ ｅ ｅｅ ｉ ￣Ｉｄ１ 这种 ｕ ｃｏ ）
入侵 辁谳霉 ｌ Ｓ 夸 舟 瓶 妖 机 院机 警
对 系 统 资 源 要 求 比较 高 。
Ｉ 间共享 这类攻 击信 息是十分 重要 Ｓ之 Ｄ 的 。为 此 ， Ｃ ｎ等提 出 一 种 通 用 的 入 侵 ｈｅ 检测框架模型 ，简称 Ｃ ＤＦｌ ０ 。该模型 Ｉ ｌ１ 认 为 入 侵 检 测 系 统 由 事 件 产 生 器 （Ｅ ｅ ｎ ｔ Ｂ ）、事 件 分 析 器 ｖ ｏ Ｘ （ Ｙｚｅｒｓ ｓ Ａ ｎａｌ Ｂ ｏｘ ｅ ）、 响 应 单 元 （ ｅ ｅａ ｅ） ＣＯ ｎｔ ｍ ｕｒ 和事 件数 据库 Ｕ ｒ ｓ （ｔｒｇ Ｂ ｘ ｓ组成。Ｅ ｂ ｘ ｓ 目的是为 Ｓ ｏａ ｅ ｏ ｅ） ～ ｏ ｅ的 了向系统的其它部 件提 供事件信息。一个 “ 事件” 可能是复 杂的 ，也 可能是一 个具 体 的底 层 网络 协 议 。 Ｅ ｂ ｘ ｓ 一个 完 整 ． － ｏ ｅ是 Ｉ Ｓ的传感组 织或者称为传感器（ｅ ｓ ｒ， Ｄ ｓｎ ｏ ） 没有 Ｅ ｂ ｘ ｓ － ｏ ｅ 的输入 ，一个人侵检测 系统 就不能获得 对安全事 件得 出结论 的信息 。 Ａ— ｏ ｅ 分析来 自事件发生 器的输人数据 ｂ ｘｓ 中在 如何 创建一种新的 方法上 ，分析事件 流 ，抽 取 相 关 信息 ， 目前 已 经研 究 有 很 多 不 同的 方 法 。Ｅ ｂ ｘ ｓ Ａ－ ｘ 会 产生 －ｏｅ和 ｏ ｓ ｂ ｅ 大量的数据， 在需要使用时 ， 系统操作员必 须 能 够 获 得这 些信 息 。 一 个 Ｉ Ｓ的 Ｓ ｂ ｘ Ｄ － ｏ

龙源期刊网 http://www.qikan.com.cn 入侵检测技术研究现状分析 作者：毛颉 来源：《商情》2013年第06期

入侵检测技术作为网络安全防护技术的重要组成部分，已经成为网络安全领域研究的热点，对入侵检测系统的定义、分类进行了介绍，并重点对入侵检测技术的现状进行了分析和总结。

入侵检测网络安全技术 1引言 随着信息时代的到来，电子商务、电子政务，网络改变人们的生活，人类已经进入信息化社会。计算机系统与网络的广泛应用，使网络安全问题成为日益瞩目的焦点。单纯的安全保护措施并不能保障系统的绝对安全，入侵检测技术作为网络安全防护技术的重要组成部分，已经成为网络安全领域研究的热点。

2入侵检测的概念 入侵检测（Intrusion Detection），顾名思义，是指对入侵行为的发现。入侵检测技术是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遭到袭击的迹象的一种安全技术。

入侵检测系统（IDS）则是指一套监控和识别计算机系统或网络系统中发生的事件，根据规则进行入侵检测和响应的软件系统或软件与硬件组合的系统。

3入侵检测技术分析 3.1入侵检测的分类 关于入侵检测系统的分类大体可分为四类： （1）根据入侵检测的数据来源的不同，入侵检测系统可以分为基于主机的入侵检测系统、基于网络的入侵检测系统、混合式入侵检测系统等。基于主机的入侵检测系统往往以系统日志、应用程序日志等作为数据源，保护所在的系统。基于网络的入侵检测系统通过在共享网段上对通信数据进行侦听采集数据，分析可疑现象，能够实现对整个网段的监控、保护。混合式入侵检测系统采用上述两种数据来源，能够同时分析来自主机系统的审计日志和网络数据流。 龙源期刊网 http://www.qikan.com.cn （2）根据入侵检测体系结构的不同，将入侵检测系统分为集中式入侵检测系统和分布式入侵检测系统。集中式IDS由一个集中的入侵检测服务器和运行于各个主机上的简单的审计程序组成，审计数据由分散的主机审计程序收集后传送到检测服务器，由服务器对这些数据进行分析，适用于小型网络中的入侵检测。分布式IDS的各个组件分布在网络中不同的计算机上，一般来说分布性主要体现在数据收集和数据分析模块上。

第一章绪论1．1入侵检测和网络安全研究现状网络技术给生产和生活带来了方便，人们之间的距离也因网络的存在而变得更近。

同时，计算机系统和网络也面临着日益严重的安全问题。

利用漏洞，攻击者可能简单地得到系统的控制权；利用病毒、蠕虫或木马，攻击者可以让攻击自动进行，控制数量众多的主机；甚至发起拒绝服务(DoS)或分布式拒绝服务(DDoS)攻击。

不少攻击工具功能比过去完善，攻击者在使用时不需要编程知识，使得网络攻击的门槛变低。

攻击者的目的性比过去更为明确，经济利益驱使他们在网络中进行诈骗、盗窃、获取秘密等犯罪行为。

面对网络中海量的、转瞬即逝的数据，发现攻击并对其取证的工作十分困难。

目前，网络安全设备种类繁多，功能强大，但配置仍然相对复杂。

常见的安全设备有防火墙、反病毒设备、入侵检测／防御、虚拟专用网及与审计相关的认证、授权系统。

只有建立完整的网络安全系统，才有可能保证网络的安全。

如果网络安全体系没有在网络建设的开始就加以考虑，而是在完成网络结构的设计后再向网络中添加安全设备，可能会造成更大的安全漏洞和隐患。

入侵检测作为网络安全技术中最重要的分支之一，入侵检测系统能够及时发现攻击并采取相应措施，它有着传统的防火墙、安全审计工具所没有的特点。

通过对网络关键节点中的数据进行收集和分析检测，发现可能的攻击行为。

1．2本课题的研究意义网络安全关乎国家安全，建立网络安全体系结构需要可靠的入侵检测系统。

对国外优秀的开源入侵检测系统进行分析和研究，并对其加以改进，对开发拥有自主知识产权的入侵检测系统有着积极的意义。

第二章入侵检测和网络安全概述2．1入侵检测系统概述2．1．1入侵和入侵检测的概念入侵是所有试图破坏网络信息的完整性、保密性、可用性、可信任性的行为。

入侵是一个广义的概念，不仅包括发起攻击的人取得超出合法范围的系统控制权，也包括收集漏洞信息，造成拒绝服务等危害计算机和网络的行为。

入侵行为主要有以下几种：①外部渗透指既未被授权使用计算机，又未被授权使用数据或程序资源的渗透；②内部渗透指虽被授权使用计算机，但是未被授权使用数据或程序资源的渗透；③不法使用指利用授权使用计算机、数据和程序资源的合法用户身份的渗透。