入侵检测技术在物联网中的应用研究_张馨

第1篇一、实验背景随着信息技术的飞速发展，网络安全问题日益凸显。

入侵检测技术作为网络安全的重要手段，能够实时监控网络系统的运行状态，及时发现并阻止非法入侵行为，保障网络系统的安全稳定运行。

本实验旨在通过构建一个入侵智能检测系统，验证其有效性，并分析其性能。

二、实验目的1. 理解入侵检测技术的基本原理和实现方法。

2. 掌握入侵检测系统的构建过程。

3. 评估入侵检测系统的性能，包括检测准确率、误报率和漏报率。

4. 分析实验结果，提出改进建议。

三、实验材料与工具1. 实验材料：KDD CUP 99入侵检测数据集。

2. 实验工具：Python编程语言、Scikit-learn库、Matplotlib库。

四、实验方法1. 数据预处理：对KDD CUP 99入侵检测数据集进行预处理，包括数据清洗、特征选择、归一化等操作。

2. 模型构建：选择合适的入侵检测模型，如支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）等，进行训练和测试。

3. 性能评估：通过混淆矩阵、精确率、召回率等指标评估入侵检测系统的性能。

4. 实验结果分析：分析实验结果，总结经验教训，提出改进建议。

五、实验步骤1. 数据预处理（1）数据清洗：删除缺失值、异常值和重复数据。

（2）特征选择：根据相关性和重要性选择特征，如攻击类型、服务类型、协议类型等。

（3）归一化：将数据特征进行归一化处理，使其在相同的量级上。

2. 模型构建（1）选择模型：本实验选择SVM和Random Forest两种模型进行对比实验。

（2）模型训练：使用预处理后的数据对所选模型进行训练。

（3）模型测试：使用测试集对训练好的模型进行测试，评估其性能。

3. 性能评估（1）混淆矩阵：绘制混淆矩阵，分析模型的检测准确率、误报率和漏报率。

（2）精确率、召回率：计算模型的精确率和召回率，评估其性能。

4. 实验结果分析（1）对比SVM和Random Forest两种模型的性能，分析其优缺点。

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。

网络安全中的入侵检测技术研究及应用实例随着互联网的快速发展，网络安全已经成为了一个全球性的关注话题。

随之而来的是对入侵检测技术的需求不断增长。

入侵检测是一种通过对网络流量和系统活动进行监控和分析的方法，以识别和阻止未经授权的访问和恶意活动。

本文将介绍入侵检测技术的研究现状，并以应用实例来说明其在网络安全中的重要作用。

首先，我们来了解一下入侵检测技术的分类。

根据监测的目标，入侵检测可分为主机入侵检测和网络入侵检测。

主机入侵检测主要关注在单个主机上的异常活动，例如文件篡改、恶意软件的安装等；而网络入侵检测则更关注网络流量中的异常行为和攻击行为。

另外，入侵检测技术的基本分类包括基于特征的检测和基于异常的检测。

基于特征的入侵检测技术使用事先确定的攻击行为特征来识别入侵活动。

这需要建立一个广泛的攻击数据库，其中包含已知的攻击特征。

当网络流量或系统活动与攻击特征匹配时，入侵检测系统会发出警报。

这种方法的优点是准确度较高，能够精确识别特定类型的攻击。

然而，它也存在无法检测新型攻击的问题。

因为该方法仅能识别已知的攻击特征，对于未知的攻击行为，它就无能为力了。

相比之下，基于异常的入侵检测技术更加灵活和全面。

它通过建立正常行为的模型，然后检测流量或系统活动与模型的偏差程度，来识别异常行为。

这种方法不依赖于已知的攻击特征，可以检测新型攻击和零日攻击。

然而，这种方法容易受到误报的困扰，因为正常的操作也可能产生异常。

因此，如何准确地构建正常行为模型成为了一项关键的工作。

在实际应用中，入侵检测技术可以结合多种方法和技术来提高准确度和效果。

例如，机器学习和人工智能的应用为入侵检测带来了新的思路。

这些技术可以对大量的数据进行分析和学习，识别未知的攻击和异常行为。

同时，入侵检测技术还可以与防火墙、入侵防御系统等其他安全措施进行配合，形成完整的网络安全解决方案。

为了更好地理解入侵检测技术在实际应用中的作用，我们来看一个应用实例。

假设某个公司的网络遭到了DDoS攻击，即分布式拒绝服务攻击。

入侵检测技术在网络安全中的应用与研究在当今数字化的时代，网络已经成为人们生活和工作中不可或缺的一部分。

然而，随着网络的广泛应用，网络安全问题也日益凸显。

入侵检测技术作为网络安全防护的重要手段之一，对于保护网络系统的安全、稳定运行具有至关重要的意义。

一、入侵检测技术的概述入侵检测技术是一种通过对网络或系统中的数据进行实时监测和分析，以发现潜在的入侵行为和异常活动的技术。

它可以在系统遭受攻击之前或攻击过程中及时发出警报，以便管理员采取相应的措施来阻止攻击，降低损失。

入侵检测技术主要分为基于特征的检测和基于异常的检测两种类型。

基于特征的检测是通过将监测到的数据与已知的攻击特征库进行匹配来发现入侵行为，这种方法检测准确率高，但对于新型攻击和变种攻击的检测能力有限。

基于异常的检测则是通过建立正常的行为模型，当监测到的行为与正常模型偏差较大时判定为异常，从而发现潜在的入侵。

这种方法能够检测到未知的攻击，但误报率相对较高。

二、入侵检测技术在网络安全中的应用1、企业网络安全防护企业网络通常包含大量的敏感信息和重要业务数据，是黑客攻击的主要目标之一。

通过部署入侵检测系统，可以实时监测企业网络中的流量和活动，及时发现并阻止来自内部或外部的攻击，保护企业的知识产权、客户数据和财务信息等。

2、金融行业金融行业的网络系统涉及大量的资金交易和客户信息，对安全性要求极高。

入侵检测技术可以帮助金融机构防范网络欺诈、数据泄露和恶意软件攻击等，保障金融交易的安全和稳定。

3、政府机构政府机构的网络存储着大量的国家机密和重要政务信息，一旦遭受入侵，将带来严重的后果。

入侵检测技术能够加强政府网络的安全防护，及时发现和应对各类网络威胁，维护国家安全和社会稳定。

4、云计算环境随着云计算的普及，越来越多的企业将业务迁移到云端。

然而，云计算环境的复杂性和开放性也带来了新的安全挑战。

入侵检测技术可以应用于云平台，对虚拟机之间的流量和活动进行监测，保障云服务的安全性。

网络安全中的入侵检测技术综述网络安全是当今社会中的一个重要议题，随着互联网的普及和信息技术的迅速发展，网络攻击和入侵事件屡见不鲜。

为了保护网络系统和用户的安全，研究人员和安全专家们积极探索各种入侵检测技术。

本文将综述几种常见的入侵检测技术，并分析它们的特点和应用。

一、入侵检测技术的概念入侵检测技术（Intrusion Detection Technology）是指通过对网络通信流量、系统日志、主机状态等进行监控和分析，及时发现和识别已发生或即将发生的入侵行为。

其目的是快速准确地发现并阻止潜在的安全威胁，保护网络系统和用户的数据安全。

二、基于签名的入侵检测技术基于签名的入侵检测技术（signature-based intrusion detection）是一种传统而有效的检测方法。

它通过预定义的规则集合，检测网络流量中是否存在已知的攻击模式。

这种技术的优点在于准确率高，适用于已知攻击的检测。

然而，缺点也显而易见，就是无法检测未知攻击和变异攻击。

三、基于异常行为的入侵检测技术基于异常行为的入侵检测技术（anomaly-based intrusion detection）通过建立正常行为模型，检测网络流量中的异常行为。

相比于基于签名的方法，这种技术更具有普遍性，能够发现未知攻击。

然而，误报率较高是其主要问题之一，因为正常行为的变化也会被误判为异常。

四、混合型入侵检测技术为了克服单一方法的局限性，许多研究者提出了混合型入侵检测技术。

这些方法综合了基于签名和基于异常行为的特点，在检测效果上有所提高。

其中，流量分析、机器学习、数据挖掘等技术的应用，使得混合型入侵检测技术更加精准和智能化。

五、网络入侵检测系统的架构网络入侵检测系统（Intrusion Detection System，简称IDS）是实现入侵检测的关键组件。

其整体架构包括数据采集、数据处理、检测分析、警报响应等模块。

数据采集模块负责收集网络流量、日志信息等数据；数据处理模块负责对采集到的数据进行预处理和分析；检测分析模块负责使用各种入侵检测技术进行实时监测和分析；警报响应模块负责生成报警信息并采取相应的应对措施。

基于Inception与CBAM的工业物联网入侵检测模型目录一、内容描述 (2)1.1 研究背景 (3)1.2 研究目的与意义 (3)1.3 国内外研究现状综述 (5)1.4 论文结构安排 (6)二、相关工作 (8)2.1 工业物联网概述 (9)2.2 入侵检测技术发展 (10)2.3 Inception网络概述 (11)三、方法论 (12)3.1 数据预处理与特征提取 (13)3.1.1 数据清洗与归一化 (15)3.1.2 特征选择与降维 (17)3.1.3 Inception网络架构介绍 (18)3.1.4 CBAM模块设计与实现 (18)3.2 模型构建与训练 (20)3.2.1 模型整体架构设计 (21)3.2.2 损失函数与优化算法选择 (22)3.2.3 训练过程中的关键参数设置 (22)3.2.4 模型评估指标定义 (24)四、实验设计与结果分析 (26)4.1 实验环境搭建与数据集准备 (27)4.2 实验参数设置与对比实验设计 (28)4.3 实验结果展示与分析 (29)4.3.1 准确率、召回率等性能指标分析 (31)4.3.2 模型在各类攻击场景下的表现对比 (31)4.3.3 AUC值及其他评估指标分析 (33)4.4 本章小结与讨论 (34)五、总结与展望 (35)5.1 研究成果总结 (36)5.2 研究的局限性分析 (37)5.3 对未来工作的展望 (38)一、内容描述本文档深入探讨了一种创新的工业物联网（IIoT）入侵检测模型。

这种结合不仅提升了模型的整体性能，还使其在处理复杂工业环境中的数据时表现出色。

Inception架构以其出色的空间和时间分辨率以及能够捕捉不同尺度特征的能力而闻名。

它通过使用多个不同尺度的卷积核，能够同时关注输入数据的多个部分，从而有效地提取出丰富的特征信息。

这一特点使得Inception架构在处理各种复杂的图像和视频数据时具有显著优势。

SU-GA-SVM在网络入侵检测中的应用张宝华;赵莹【摘要】随着网络技术的迅速发展,网络信息安全成为一个极具挑战性的研究领域.入侵检测系统(IDS)作为网络防御的一个重要角色,它对网络中流量进行实时监视,以识别各种网络安全漏洞.本文提出了基于对称不确定性特征提取和遗传算法优化参数组合的支持向量机(SU-GA-SVM)模型,并将其应用于KDDCUP'99数据集进行入侵检测仿真实验,实验结果表明该分类器能够有效地提高IDS的分类检测精度,误警率也明显降低.【期刊名称】《价值工程》【年(卷),期】2018(037)019【总页数】4页(P227-230)【关键词】入侵检测;分类器;对称不确定性;遗传算法【作者】张宝华;赵莹【作者单位】天津医科大学第二医院网络信息中心,天津300211;天津市咸水沽第四中学,天津300350【正文语种】中文【中图分类】TP393.00 引言近年来，随着网络技术和规模的高速发展，人们越来越关注网络信息安全。

入侵检测系统（Intrusion Detection System，IDS）是一种主动的网络安全防御工具，它通过收集和分析网络行为、安全日志、审计数据以及计算机系统中若干关键点的信息，检查网络或者系统中是否存在被攻击的迹象或者是否存在违法安全策略的行为。

入侵检测系统作为防火墙之后的第二道安全闸门，它能够实时保护网络系统，让其在受到各类内部攻击、外部攻击和误操作危害之前拦截和响应入侵[1]。

近些年来，将机器学习的方法引入到入侵检测系统中是一种趋势。

目前，出现了许多基于神经网络、支持向量机、朴素贝叶斯、决策树等机器学习方法的入侵检测系统。

这些入侵检测系统的功能是对网络和计算机系统进行实时监测，发现和识别系统中的入侵行为，并做出响应[2]。

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种基于统计学习理论的采用结构风险最小化原则的机器学习方法，它通过构造最优分类面，将未知样本的分类误差降到最小，且具备较强的泛化能力。

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。

入侵检测实验报告.doc一、实验目的随着信息技术的迅速发展，网络安全问题日益凸显。

入侵检测作为网络安全防护的重要手段之一，能够及时发现并阻止潜在的入侵行为。

本次实验的目的在于深入了解入侵检测系统的工作原理和性能，通过实际操作和数据分析，评估不同入侵检测方法的有效性，并培养解决实际网络安全问题的能力。

二、实验环境1、操作系统：Windows 102、入侵检测软件：Snort3、网络拓扑：构建了一个简单的局域网环境，包括一台服务器、若干客户端和网络设备。

三、实验原理入侵检测系统（IDS）是一种对网络传输进行实时监视，在发现可疑传输时发出警报或者采取主动反应措施的网络安全设备。

它基于多种检测技术，如基于特征的检测、基于异常的检测等。

基于特征的检测通过匹配已知的攻击特征模式来识别入侵行为；基于异常的检测则通过建立正常行为模型，将偏离该模型的活动视为异常。

四、实验步骤1、安装和配置 Snort 入侵检测系统（1）下载 Snort 软件并进行安装。

（2）配置 Snort 的规则文件，导入常见的攻击特征规则。

2、构建测试环境（1）在局域网中模拟正常的网络流量，包括网页浏览、文件传输等。

（2）使用工具模拟常见的入侵行为，如端口扫描、SQL 注入等。

3、启动 Snort 进行监测（1）启动 Snort 服务，使其开始捕获网络数据包。

（2）观察 Snort 的日志输出，分析检测结果。

4、分析检测结果（1）对 Snort 检测到的入侵行为进行分类和统计。

（2）对比实际模拟的入侵行为和 Snort 的检测结果，评估检测的准确性。

五、实验结果与分析1、检测准确性在模拟的入侵行为中，Snort 成功检测到了大部分的端口扫描和SQL 注入攻击，但对于一些较为复杂和隐蔽的入侵手段，如 0day 漏洞利用，检测效果不够理想。

2、误报率Snort 出现了一定数量的误报，主要集中在一些正常的网络活动被误判为入侵行为。

这可能是由于规则设置过于严格或者网络环境的特殊性导致。

物联网环境下的渗透攻击检测及防范技术研究随着物联网技术的不断发展和普及，物联网应用的范围也越来越广泛。

物联网连接的设备、传感器等可以发挥出重要的作用，让人类生活更加便利。

但是，随着物联网设备的增多，渗透攻击也变得越来越普遍。

为了保障物联网系统的安全性，必须采取有效的渗透攻击检测及防范技术。

一、物联网渗透攻击的特点物联网的渗透攻击与传统的网络攻击有所不同，主要表现在以下几个方面：1.攻击手段多样化。

渗透攻击者通过各种渠道获取设备的登录口令、操作系统、主机名等信息，然后利用漏洞进行攻击，获取控制权，进行利益占用或破坏的行为。

2.攻击面广泛。

物联网设备连接的网络种类繁多，包括无线局域网、蓝牙网络、4G和5G等移动网络、以太网等，攻击手段也可以涵盖这些不同类型的网络。

3.安全预防意识较低。

由于许多物联网设备是由普通用户使用的，其端安全预防意识相对较低，这就加剧了攻击者的举动。

二、物联网的渗透攻击检测技术下面将介绍一些常用的渗透攻击检测技术，以帮助物联网系统进行安全防范。

1.数据分析技术。

利用大数据分析技术对传感器数据进行处理，包括统计和聚类等，可发现异常情况。

例如，异常数据可能表明传感器已经被篡改或遭到攻击。

2.漏洞扫描技术。

针对物联网设备的操作系统和应用程序进行扫描，并测试是否存在已知漏洞，以便采取相应的安全措施和补丁管理。

3.网络流量的监视技术。

通过系统记录已经传输过的信息和网络流量，用于识别网络上的恶意行为，并对渗透攻击行为进行监测和防范。

4.行为识别技术。

对于设备的控制与调整，可以进行相应的行为识别。

通过对设备操纵模式的学习和识别，可以发现非法操作行为和疑似攻击行为。

三、物联网的渗透攻击防范技术除了采取渗透攻击检测技术，还需要考虑物联网的渗透攻击防范技术。

下面将为您介绍一些具体措施。

1.保持设备更新。

需要经常更新物联网设备的系统和应用软件，以避免已知漏洞被攻击者利用进入系统。

2.采用安全传输协议。

一种基于数据挖掘的入侵检测方法研究与实现刘茗【摘要】通过对入侵检测和数据挖掘技术的研究,介绍了传统入侵检测的类型和局限性,分析了数据挖掘技术在入侵检测系统中的应用.针对入侵检测领域的特点,指出利用数据挖掘技术可以克服这些局限性.通过对经典关联、聚类算法的改进和优化,从而解决了聚类算法固有的无法预知最佳聚类个数和分类过细的问题,因此降低了漏报和误报率,提高了入侵检测的效率.实验结果表明,该方法行之有效.【期刊名称】《淮海工学院学报（自然科学版）》【年(卷),期】2010(019)003【总页数】5页(P16-20)【关键词】入侵检测系统;数据挖掘技术;误用检测;关联规则;聚类算法【作者】刘茗【作者单位】淮海工学院,计算机工程学院,江苏,连云港,222005【正文语种】中文【中图分类】TP393.080 引言随着信息技术的飞速发展,信息安全已经逐渐发展成为信息系统的关键问题。

入侵检测作为一种主动的信息安全保障措施,有效地弥补了访问控制、防火墙和身份认证等传统安全防护技术的缺陷。

但是呈指数级数量增长的数据也向传统的入侵检测系统提出了新的挑战,如何从海量的数据中抽取出有用的规则已经成为影响入侵检测系统性能的关键。

数据挖掘是从大量的数据中挖掘出潜在的有价值的信息。

本文通过对关联规则和聚类分析典型算法的深入研究,提出了适合于入侵检测系统的数据挖掘算法改进思想。

实验表明,算法的改进能有效提高算法的效率。

1 入侵检测相关理论1.1 入侵检测概念[1]入侵检测是监测计算机网络和系统,以发现违反安全策略事件的过程。

它源于传统的系统审计的实现,审计定义为:“为确保准确性而对账号进行正式的、系统的检查。

”入侵检测拓宽了传统审计的概念,它以几乎不间断的方式进行检测,从而形成一个连续的检测过程。

入侵检测系统用来识别针对计算机系统和网络系统,或者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。

物联网安全中的入侵检测方法分析与应用实践随着物联网技术的快速发展，物联网安全问题日益凸显。

为了保障物联网系统的安全性和可靠性，入侵检测方法成为重要的研究方向。

本文将对物联网安全中的入侵检测方法进行分析，并结合应用实践提出相应的解决方案。

一、物联网安全中的入侵检测方法分析1. 签名检测法：签名检测法是物联网安全中常用的一种入侵检测方法。

它基于对已知攻击模式进行识别，通过对网络流量进行匹配，发现和阻断已知的攻击。

然而，签名检测法只能检测已知的攻击，对于未知的攻击无法有效应对。

2. 异常检测法：异常检测法是另一种常用的入侵检测方法。

它通过对物联网系统中设备、用户行为和网络流量等进行基准建模，并监测系统运行状态的变化，从而判断是否存在异常行为。

相比签名检测法，异常检测法对未知的威胁具有更好的适应性。

然而，由于物联网系统的复杂性，异常检测法容易产生误报和漏报的问题。

3. 混合检测法：为了克服单一方法的局限性，研究人员提出了混合检测方法。

混合检测方法将签名检测法和异常检测法相结合，通过充分发挥两者的优点，提高入侵检测的准确性和灵活性。

混合检测法一般采用多层次、多策略的方式进行入侵检测，在实践中得到了广泛应用和验证。

二、物联网安全中的入侵检测方法应用实践1. 数据采集与处理：入侵检测方法的应用需要进行大量的数据采集和处理工作。

首先，需要收集物联网系统中的网络流量数据、设备信息和用户行为数据等。

然后，根据采集的数据进行预处理和特征选择，以提取具有代表性的数据特征。

最后，构建入侵检测模型所需的训练集和测试集。

2. 模型构建与训练：根据采集和处理的数据特征，可以选择合适的入侵检测模型进行构建和训练。

常用的入侵检测算法包括基于统计的方法、机器学习算法和深度学习算法等。

在模型构建过程中，需要根据实际情况进行特征选择、参数调优和模型优化，以提高入侵检测的准确性和效果。

3. 实时监测与告警：物联网系统的入侵检测需要具备实时监测和及时告警的功能。

科技资讯2016 NO.06SCIENCE & TECHNOLOGY INFORMATION信 息 技 术13科技资讯 SCIENCE & TECHNOLOGY INFORMATION 21世纪是信息化的时代,信息的传递速度越来越快,传播范围也愈加广泛。

网络已经进入到千家万户,成为人们生活中的重要组成部分,在人们心中拥有着不可或缺的地位。

如今,网络为人们提供的服务项目越来越多,人们的生活时刻在发生着变化,在此背景下,网络安全也越来越受到人们的重视。

运用入侵检测技术对访问用户进行检查,防止非法入侵的发生,显著提高了网络的安全性,这对于计算机网络安全维护具有重要的意义。

1 入侵计算机网络的主要方式网络入侵是一种通过非正规渠道进入网络的行为,某些非法用户利用木马病毒和自编程序攻击或更改网络安全系统,使其丧失抵御和报警功能,以便于对内部信息进行窃取和破坏。

一般来说,网络入侵包括病毒攻击、身份攻击和拒绝服务攻击,下面将分别对这几种攻击方式进行简单的介绍。

(1)网络病毒攻击。

网络病毒这个名词相信大家都不陌生,病毒具有较强的传染性,通常隐匿在文件中,通过用户之间相互传递文件进入到各个计算机系统,对系统内的文件进行大肆破坏,被病毒入侵的文件将无法查看和使用。

(2)身份攻击。

在访问网络时需要用户登录系统平台,输入口令和密码,通过身份验证后才能进入网络。

系统为每个用户设置了不同的权限,用户只能在相应的权限内进行操作。

身份攻击是通过系统漏洞入侵到网络内部,窃取合法用户的身份信息,再从登录系统按照正规程序进入网络,以获取系统中的各类信息。

(3)拒绝服务攻击。

拒绝服务攻击是在网络中输入大量的、需要系统回复的报文信息,非法占用系统资源,当系统无法及时响应时,就会中断网络服务。

比较常见的是伪造IP地址,向网络终端发送RST数据,使服务器停止对合法用户的网络服务。

2 入侵检测技术的介绍网络入侵严重危害了网络信息的安全性,损害了用户的合法权益,在网络入侵日益猖獗的今天,抵制网络入侵这类非法行为已然势在必行。

入侵检测技术在物联网中的应用研究
张馨;袁玉宇
【期刊名称】《软件》
【年(卷),期】2012(033)011
【摘要】本文简要介绍了物联网当前在网络安全方面所面临的问题,指出了入侵检测的必要性.对几种入侵检测技术进行了研究论述,对其在物联网架构中的应用做出了分析,对其各自应用效果进行了对比研究,并对下一阶段的研究方向做出了展望.【总页数】5页(P160-164)
【作者】张馨;袁玉宇
【作者单位】北京邮电大学软件学院,北京100876;北京邮电大学软件学院,北京100876
【正文语种】中文
【中图分类】TP393
【相关文献】
1.入侵检测技术在网络安全中的应用研究 [J], 顾雯雯
2.入侵检测技术在计算机网络安全维护中的应用研究 [J], 赵华
3.入侵检测技术在智能配电系统中的应用研究 [J], 黄沙里; 郭其一; 柳悦; 黄世泽; 屠旭慰
4.入侵检测技术在智能配电系统中的应用研究 [J], 黄沙里;郭其一;柳悦;黄世泽;屠旭慰
5.入侵检测技术在网络安全中的应用研究 [J], 顾雯雯[1]
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入侵检测技术在无线局域网中的应用探讨
贾双春
【期刊名称】《科技创新与生产力》
【年(卷),期】2005(000)003
【摘要】主要阐述在无线网络系统中,通过应用入侵检测技术来增强无线网络的安全性,并针对目前使用的无线网络技术,提出两种用于解决不同组网方式的入侵检测应用方案.
【总页数】3页(P72-73,75)
【作者】贾双春
【作者单位】太原市城市居民最低生活保障管理中心,山西,太原,030021
【正文语种】中文
【中图分类】TP2
【相关文献】
1.无线局域网技术在地铁PIS系统中的应用探讨 [J], 刘新泉
2.乡镇有线电视网改造中无线局域网技术的应用探讨 [J], 杨大伟
3.无线局域网及其在广电网络中的应用探讨 [J], 王凤军
4.入侵检测技术在网络安全防护中的应用探讨 [J], 李振美
5.无线局域网在中学生活中的应用探讨 [J], 曹景颐
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网络入侵检测系统RIDS的研究
夏春和;张欣
【期刊名称】《系统仿真学报》
【年(卷),期】2000(12)4
【摘要】入侵检测是网络安全的一个新方向 ,入侵检测的重点是如何有效地提取特征数据并准确地分析出非正常网络行为。

本文在深入研究分析公共入侵检测框架(CIDF)理论和现有入侵检测系统 (IDS)实现策略的基础上 ,提出了一种基于资源监视的入侵检测概念 ,给出了以资源监视为中心的主机监视和网络监视相结合的网络入侵检测系统RIDS的模型。

【总页数】5页(P375-379)
【关键词】计算机网络;网络入侵检测系统;RTDS;网络安全
【作者】夏春和;张欣
【作者单位】北京航空航天大学计算机科学与工程系
【正文语种】中文
【中图分类】TP393.08
【相关文献】
1.基于多核网络处理器平台的网络入侵检测系统方案研究 [J], 肖春丽
2.高速网络环境下的网络入侵检测系统的研究 [J], 刘学波;孟丽荣
3.基于神经网络BP算法的网络入侵检测系统研究与实现 [J], 黄煜坤
4.基于特征值分布和人工智能的网络入侵检测系统的研究与实现 [J], 何俊鹏;罗蕾;
肖堃;张海涛;李允
5.计算机网络入侵检测系统的研究 [J], 陈晓安
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