网络信息安全技术(第二版)第7章网络入侵检测原理与技术
网络信息安全技术(第二版)第7章网络入侵检测原理与技术
第7章 网络入侵检测原理与技术
7.1 入侵检测原理 7.2 入侵检测方法 7.3 入侵检测系统 5.5 入侵检测系统的测试评估 5.6 几种常见的IDS系统 5.7 入侵检测技术发展方向
第7章 网络入侵检测原理与技术
第7章 网络入侵检测原理与技术
第7章 网络入侵检测原理与技术
位置2 很多站点都把对外提供服务的服务器单独放在一个隔 离的区域，通常称为DMZ非军事化区。在此放置一个检测引擎 是非常必要的，因为这里提供的很多服务都是黑客乐于攻击的目 标。
第7章 网络入侵检测原理与技术
位置3 这里应该是最重要、最应该放置检测引擎的地方。 对于那些已经透过系统边缘防护，进入内部网络准备进行恶意 攻击的黑客， 这里正是利用IDS系统及时发现并作出反应的最佳 时机和地点。
入侵检测是对传统安全产品的合理补充，帮助系统对付网 络攻击，扩展了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）， 提高了信息安全基础结构的完整性。 它从计算机网络系统中的若干关键点收集信息，并分析这些信 息，看看网络中是否有违反安全策略的行为和遭到袭击的迹象。 入侵检测被认为是防火墙之后的第二道安全闸门，在不影响网 络性能的情况下能对网络进行监测，从而提供对内部攻击、外 部攻击和误操作的实时保护。这些都通过它执行以下任务来实 现：
第7章 网络入侵检测原理与技术
位置1 感应器1位于防火墙外侧的非系统信任域， 它将负责 检测来自外部的所有入侵企图（这可能产生大量的报告）。通过 分析这些攻击来帮助我们完善系统并决定要不要在系统内部部署 IDS。对于一个配置合理的防火墙来说， 这些攻击不会带来严重 的问题，因为只有进入内部网络的攻击才会对系统造成真正的损 失。
网络安全入侵检测原理
网络安全入侵检测原理网络安全入侵检测是指通过一系列技术手段，监控和分析网络流量，识别并防范恶意攻击和未经授权的访问。
其原理主要包括以下几个方面：1. 网络流量监控：入侵检测系统（IDS）通过监控网络流量，对网络中传输的所有数据进行实时分析和记录。
这些数据包括IP地址、端口号、协议、数据包大小等信息。
2. 异常检测：IDS对网络流量进行持续监测，并建立网络流量的基线模型。
通过与基线模型相比较，检测网络流量中的异常情况，如异常流量、异常协议、异常端口等。
一旦发现异常，系统会触发警报。
3. 行为分析：IDS分析和比对网络中的数据流与安全策略中定义的典型行为特征，包括端口扫描、暴力破解、恶意软件行为等。
通过识别和分析这些行为，系统可以准确判断是否存在入侵行为。
4. 威胁情报收集：IDS通过集成第三方威胁情报，获取最新的安全事件、攻击手段和攻击者的行为习惯等信息。
这些威胁情报可以帮助IDS提高识别和防范新型攻击的能力。
5. 签名检测：IDS使用已知攻击模式的签名进行检测。
当网络流量中出现与已知攻击模式相匹配的特征时，系统会发出警报。
6. 机器学习：IDS可以利用机器学习算法对网络流量进行分析和预测。
通过对已知正常行为和已知攻击行为进行学习，IDS 可以自动学习新的攻击特征，并对未知攻击进行识别和预测。
7. 实时响应：IDS发现入侵行为后，可以采取一系列行动来应对，如发送警报、封锁攻击者的IP地址、改变网络配置等，以最小化入侵对系统造成的危害。
8. 日志分析：IDS会记录和分析所有的安全事件和警报，生成详细的日志文件。
这些日志文件对于后续的安全分析和溯源非常重要。
综上所述，网络安全入侵检测原理主要包括流量监控、异常检测、行为分析、威胁情报收集、签名检测、机器学习、实时响应和日志分析等。
通过这些原理的应用，网络安全入侵检测系统可以识别并防范不同类型的网络攻击，提高网络系统的安全性。
第7章 入侵检测技术-计算机信息安全技术(第2版)-付永钢-清华大学出版社
第七章 入侵检测技术
7.1 入侵检测技术概述
入侵检测系统的作用
• 监控网络和系统 • 发现入侵企图或异常现象 • 实时报警 • 主动响应 • 审计跟踪
形象地说，它就是网络摄像机，能够捕获并记录网络上的所有数据， 同时它也是智能摄像机，能够分析网络数据并提炼出可疑的、异常的网 络数据，它还是X光摄像机，能够穿透一些巧妙的伪装，抓住实际的内 容。它还不仅仅只是摄像机，还包括保安员的摄像机.
第七章 入侵检测技术
7.2.2 入侵检测系统的基本结构
事件响应模块 事件响应模块的作用在于警告与反应，这实 际上与PPDR模型的R有所重叠。
第七章 入侵检测技术
7.2.2 入侵检测系统的基本结构
入侵检测系统的结构
第七章 入侵检测技术
7.2.2 入侵检测系统的基本结构
引擎的工作流程
引擎的主要功能：原 始数据读取、数据分 析、产生事件、策略 匹配、事件处理、通 信等功能
第七章 入侵检测技术
7.1 入侵检测技术概述
入侵
•对信息系统的非Байду номын сангаас权访问及（或）未经许可在信息系统中 进行操作
入侵检测
•通过对计算机网络或计算机系统中的若干关键点进行信息 收集并对其进行分析，发现是否存在违反安全策略的行 为或遭到攻击的迹象。
入侵检测系统（IDS）
•用于辅助进行入侵检测或者独立进行入侵检测的自动化工 具
第七章 入侵检测技术
7.2.2 入侵检测系统的基本结构
信息收集模块
入侵检测很大程度上依赖于收集信息的可靠性 和正确性
要保证用来检测网络系统的软件的完整性 特别是入侵检测系统软件本身应具有相当强的
坚固性，防止被篡改而收集到错误的信息
信息安全网络入侵检测
信息安全网络入侵检测在当今数字化时代，信息安全问题日益突出，网络入侵成为了企业和个人面临的严峻挑战。
为了保护网络安全，防范网络入侵行为，信息安全网络入侵检测技术应运而生。
本文将重点介绍信息安全网络入侵检测的基本原理，常用的检测方法以及当前面临的挑战。
一、信息安全网络入侵检测的基本原理信息安全网络入侵检测是指通过对网络中流经的数据进行分析和判定，识别出可能对网络安全造成威胁的恶意行为。
其基本原理可以概括为以下几个步骤：1. 数据采集：获取网络中的数据流量和日志信息。
2. 数据预处理：对采集到的数据进行清洗、过滤和规范化处理。
3. 特征提取：从预处理的数据中提取关键特征，如包的大小、来源IP地址、协议类型等。
4. 异常检测：利用机器学习算法或规则引擎，对提取到的特征进行分析，判断是否存在异常行为。
5. 事件响应：一旦检测到异常行为，及时采取相应的安全措施，如报警、阻断等。
二、常用的网络入侵检测方法根据检测的环境和目标，网络入侵检测可分为主机入侵检测和网络入侵检测两类。
常用的网络入侵检测方法包括：1. 基于特征匹配的入侵检测：该方法通过预先定义的特征库，对网络流量进行比对，识别出已知的入侵行为。
2. 基于异常检测的入侵检测：该方法通过建立模型，对网络流量进行统计分析，发现与正常行为差异较大的异常行为。
3. 基于机器学习的入侵检测：该方法利用机器学习算法，通过对已知入侵行为和正常行为的学习，对新的网络流量进行分类和识别。
三、当前面临的挑战随着网络技术的不断发展和黑客攻击手段的日益复杂，信息安全网络入侵检测也面临着一系列的挑战：1. 大数据背景下的高效检测：随着网络数据的急剧增加，如何在海量数据中高效地识别出入侵行为成为了一个难题。
2. 新型入侵手段的应对：创新的入侵手段如APT（高级持续性威胁）攻击和零日漏洞攻击不断涌现，传统的入侵检测方法往往难以有效识别。
3. 噪声干扰和误报率问题：网络中的大量噪声和正常的差异性行为容易导致误报率过高，影响入侵检测系统的准确性和可用性。
网络安全中的入侵检测方法及算法原理
网络安全中的入侵检测方法及算法原理随着互联网的快速发展，网络安全问题变得日益突出。
为了保护网络的安全，入侵检测成为了一项重要的任务。
入侵检测系统能够监视和分析网络中的数据流量，识别出潜在的入侵活动，并及时采取相应的措施。
本文将介绍网络安全中常用的入侵检测方法及其算法原理。
一、基于特征的入侵检测方法基于特征的入侵检测方法是一种常见的入侵检测方式。
该方法通过建立一系列的特征模型，检测网络流量中的异常行为。
这些特征模型可以基于已知的入侵行为进行定义和训练，也可以使用机器学习算法从大量数据中学习并自动识别新的入侵行为。
1.1 签名检测签名检测是一种常见的入侵检测方法，它通过比对网络流量与已知的入侵签名进行匹配来判断是否存在入侵行为。
入侵签名是已知入侵的特征集合，可以基于已有的安全知识进行定义。
然而，签名检测方法无法有效检测新型入侵行为，因为它只能识别已知的攻击模式。
1.2 统计检测统计检测方法使用统计模型分析网络流量的变化，并通过比较实际数据与期望模型之间的差异来检测入侵行为。
常见的统计检测方法包括：基于异常的检测和基于异常的检测。
基于异常的检测依赖于对正常行为的建模，当网络流量的行为与已定义的模型出现明显偏差时，就会发出警报。
基于异常的检测则是通过建立正常流量的统计模型，当流量中的某些特征值与期望模型差异较大时，就认为存在异常行为。
1.3 机器学习检测机器学习检测方法基于大量的对网络流量数据进行训练，使用机器学习算法来自动识别入侵行为。
常见的机器学习算法包括决策树、支持向量机、神经网络等。
这些算法可以根据已有的训练数据来学习网络流量数据的特征，从而能够检测新的入侵行为。
机器学习方法相较于传统的特征基础方法更加灵活和自适应，但需要大量的训练数据和算力支持。
二、基于行为的入侵检测方法除了基于特征的入侵检测方法外，基于行为的入侵检测方法也是一种常见的方式。
该方法通过分析网络中各个节点的行为，检测异常行为并判断是否存在入侵活动。
网络安全入侵检测技术资料
入侵检测系统 进行入侵检测的软件与硬件的组合称为入侵检测系统 （Intrusion Detection System，简称IDS） 入侵检测系统被认为是防火墙之后的第二道安全闸门
作提供线索。
4．全方位地监控与保护 防火墙只能隔离来自本网段以外的攻击行为，而IDS可监控
所有针对服务器的操作，因此它可以识别来自本网段内、其他 网段以及外部网络的全部攻击行为。 5．不同系统中进行针对性的检验
网络上运行着各种应用程序，服务器的操作系统平台也是 多种多样。IDS根据系统平台的不同进行有针对性的检验，从而 提高了工作效率，同时也提高了检测的准确性。
7.1.3 入侵检测过程
入侵检测的工作过程分为三部分： 1. 信息收集 2. 信息分析 3. 结果处理 1. 信息收集 l 入侵检测的第一步是信息收集： F 收集内容包括：
(1) 系统和网络日志文件 (2) 目录和文件中的不期望的改变 (3) 程序执行中的不期望行为 (4) 物理形式的入侵信息 由放置在不同网段的传感器中的探测引擎来收集信息。
账户却在凌晨两点突然试图登录，系统认为该行为是异常 行为。 优点与弱点 优点是：可检测到未知的入侵和更为复杂的入侵； 弱点是：误报、漏报率高，且不适应用户正常行为的突然 改变。
7.1.1 入侵检测概念
入侵检测技术与防火墙的不同 防火墙是根据事先设定的规则进行被动过滤 入侵检测技术是一种主动保护自己免受攻击的网络防御技术。
入侵检测技术 就是通过从计算机网络或计算机系统的关键点收集信息，然 后对这些信息进行分析，从中发现网络或系统中的违反安全 策略的行为和被攻击的迹象；
入侵检测技术第二版第7章基于存储的入侵检测技术
入侵检测技术第二版第7章基于存储的入侵检测技术1. 简介入侵检测技术是网络安全领域中非常重要的一项技术，用于检测和防御未经授权的网络入侵行为。
随着网络入侵行为的日益复杂和隐蔽，基于存储的入侵检测技术逐渐成为了研究和应用的热点。
2. 基于存储的入侵检测技术概述基于存储的入侵检测技术是一种对网络流量或系统日志进行离线分析的入侵检测方法。
其主要思想是通过收集、处理并存储网络流量或系统日志数据，并基于这些数据进行入侵检测，以发现和报告潜在的安全威胁。
3. 存储技术及其优势在基于存储的入侵检测技术中，合适的存储技术选择对于整个系统的性能和效果都非常重要。
常见的存储技术包括传统关系型数据库、分布式文件系统以及专门设计用于大数据分析的存储系统等。
各种存储技术都有其优势和适应场景，选择适合的存储技术可以提高入侵检测系统的效率和可靠性。
4. 数据收集与处理在基于存储的入侵检测技术中，数据收集和处理部分是非常关键的一环。
数据收集可以通过网络监控设备、代理服务器、网络流量捕获工具等实现；数据处理则包括数据清洗、数据转换、特征提取等步骤，以确保数据的准确性和格式的统一。
5. 入侵检测算法基于存储的入侵检测技术面临着大量的数据，因此需要高效的入侵检测算法来处理这些数据。
目前常用的入侵检测算法包括基于规则的方法、基于统计的方法、机器学习方法等。
针对不同类型的入侵行为，可以选择适合的算法来进行检测和分析。
6. 入侵检测系统架构基于存储的入侵检测系统的架构设计也非常重要。
一个合理的系统架构可以提高系统的可扩展性和性能，并降低系统的维护成本。
常见的系统架构包括单节点架构、分布式架构以及云计算平台上的架构等。
7. 基于存储的入侵检测技术的应用基于存储的入侵检测技术在实际应用中有着广泛的应用场景。
例如，在企业网络中，可以使用基于存储的入侵检测系统来保护网络安全；在电子商务领域，可以使用该技术来检测和防御恶意用户行为等。
随着技术的不断发展，该技术在更多领域将有着广泛的应用前景。
网络入侵检测与防范技术
网络入侵检测与防范技术网络入侵是指未经授权地访问、干扰或篡改计算机网络系统的行为。
随着互联网的普及和网络犯罪的不断增加，网络入侵已经成为一个严重的安全威胁。
为了保护计算机网络系统的安全，网络入侵检测与防范技术应运而生。
本文将介绍网络入侵检测与防范技术的基本原理和常见方法。
一、网络入侵检测的原理网络入侵检测是通过对网络流量、事件记录和系统日志等数据进行分析，识别出潜在的网络入侵行为。
其基本原理是从已知的入侵模式中提取特征，通过与实时流量比对，判断是否存在异常行为。
二、网络入侵检测的分类网络入侵检测可以分为基于主机的入侵检测和基于网络的入侵检测两种方法。
1. 基于主机的入侵检测基于主机的入侵检测系统（HIDS）通过监控单个主机的活动来发现入侵行为。
它基于对主机系统的各种行为和状态的监视，通过比对已知的入侵模式进行检测。
2. 基于网络的入侵检测基于网络的入侵检测系统（NIDS）通过监视网络流量来检测入侵行为。
它通过分析网络流量中的数据包、协议和其他特征来识别入侵行为。
三、网络入侵检测的方法网络入侵检测有很多方法，其中常见的方法包括签名检测、异常检测和机器学习。
1. 签名检测签名检测是一种基于已知入侵行为的模式匹配方法。
它通过比对网络流量中的特定模式或特征与预定义的入侵签名进行匹配，从而判断是否发生了入侵行为。
2. 异常检测异常检测是一种与正常行为相比较的方法。
它通过建立正常网络行为的模型，监控网络活动并检测与该模型不一致的行为，从而发现可能的入侵行为。
3. 机器学习机器学习是一种自动学习能力的算法，它通过分析大量的训练数据来构建模型，并根据新的数据来做出预测。
在网络入侵检测中，机器学习算法可以通过训练数据集学习出入侵行为的模型，然后用该模型来预测新的网络流量是否存在入侵。
四、网络入侵防范技术除了网络入侵检测技术，网络入侵防范技术也是保护计算机网络安全的关键一环。
1. 访问控制访问控制是通过限制用户对系统资源的访问来增加系统的安全性。
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匹配
模式库
攻击者
报警
图 7.3 误用检测原理模型
第7章 网络入侵检测原理与技术 基于误用检测原理的入侵检测方法和技术主要有以下几种： (1) 基于条件的概率误用检测方法； (2) 基于专家系统误用检测方法； (3) 基于状态迁移分析误用检测方法； (4) 基于键盘监控误用检测方法； (5) 基于模型误用检测方法。
第7章 网络入侵检测原理与技术
7.1.2 最早的入侵检测模型是由Dorothy Denning于1987年提
出的， 该模型虽然与具体系统和具体输入无关，但是对此 后的大部分实用系统都有很大的借鉴价值。图5.2表示了该 通用模型的体系结构。
第7章 网络入侵检测原理与技术
审计记录、网络数据包等
特征表更新
第7章 网络入侵检测原理与技术
2. 该原理是指根据已经知道的入侵方式来检测入侵。入侵者 常常利用系统和应用软件中的弱点或漏洞来攻击系统，而这些 弱点或漏洞可以编成一些模式， 如果入侵者的攻击方式恰好与 检测系统模式库中的某种方式匹配，则认为入侵即被检测到了， 如图7.3所示。
第7章 网络入侵检测原理与技术
第7章 网络入侵检测原理与技术
对一个成功的入侵检测系统来讲，它不但可使系统管理员 时刻了解网络系统（包括程序、文件和硬件设备等）的任何变 更， 还能给网络安全策略的制定提供指南。 更为重要的一点是， 它应该管理、配置简单，从而使非专业人员非常容易地获得网 络安全。 而且，入侵检测的规模还应根据网络威胁、系统构造 和安全需求的改变而改变。入侵检测系统在发现入侵后，会及 时作出响应， 包括切断网络连接、 记录事件和报警等。
第7章 网络入侵检测原理与技术
(1) 统计异常检测方法； (2) 特征选择异常检测方法； (3) 基于贝叶斯推理异常检测方法； (4) 基于贝叶斯网络异常检测方法； (5) 基于模式预测异常检测方法。 其中比较成熟的方法是统计异常检测方法和特征选择异常 检测方法，目前，已经有根据这两种方法开发而成的软件产品 面市， 其它的方法目前还都停留在理论研究阶段。
第7章 网络入侵检测原理与技术
7.1.3 IDS在网络中的位置
当实际使用检测系统的时候，首先面临的问题就是决定应 该在系统的什么位置安装检测和分析入侵行为用的感应器 (Sensor)或检测引擎(Engine)。 对于基于主机的IDS，一般来说 直接将检测代理安装在受监控的主机系统上。对于基于网络 IDS， 情况稍微复杂， 下面以一常见的网络拓扑结构来分析 IDS检测引擎应该位于网络中的哪些位置。
第7章 网络入侵检测原理与技术
第7章 网络入侵检测原理与技术
第7章 网络入侵检测原理与技术
（1） 监视、 分析用户及系统活动； （2） 系统构造和弱点的审计； （3） 识别反映已知进攻的活动模式并向相关人士报警； （4） 异常行为模式的统计分析； （5） 评估重要系统和数据文件的完整性； （6） 操作系统的审计跟踪管理， 并识别用户违反安全策略 的行为。
第7章 网络入侵检测原理与技术
位置1 感应器1位于防火墙外侧的非系统信任域， 它将负责 检测来自外部的所有入侵企图（这可能产生大量的报告）。通过 分析这些攻击来帮助我们完善系统并决定要不要在系统内部部署 IDS。对于一个配置合理的防火墙来说， 这些攻击不会带来严重 的问题，因为只有进入内部网络的攻击才会对系统造成真正的损 失。
第7章 网络入侵检测原理与技术
第7章 网络入侵检测原理与技术
7.1 入侵检测原理 7.2 入侵检测方法 7.3 入侵检测系统 5.5 入侵检测系统的测试评估 5.6 几种常见的IDS系统 5.7 入侵检测技术发展方向
第7章 网络入侵检测原理与技术
7.1.1 入侵检测原理
7.1.1
入侵检测作为其它经典手段的补充和加强，是任何一个安全系 统中不可或缺的最后一道防线。攻击检测可以分为两种方法： 被动、 非在线地发现和实时、在线地发现计算机网络系统中的攻击者。 从 大量非法入侵或计算机盗窃案例可以清晰地看到， 计算机系统的最 基本防线“存取控制”或“访问控制”，在许多场合并不是防止外 界非法入侵和防止内部用户攻击的绝对无懈可击的屏障。大量攻击 成功的案例是由于系统内部人员不恰当地或恶意地滥用特权而导致 的。入侵检测则类似于治安巡逻队，专门注重于发现形迹可疑者， 信息系统的攻击者很有可能通过了城门的身份检查，或者爬越了城 墙而混入城中，这时要想进一步加强信息系统的安全强度，就需要 增派一支巡逻队，专门负责检查城市中鬼鬼祟祟行动可疑的人员。
事件产生器
行为特征模块
异常记录 变量阀值
规则更新 规则模块
图 7.1 通用的入侵检测系统模型
第7章 网络入侵检测原理与技术 1. 异常检测原理
命令、系统调用、应 用类型、活动度量、 CPU使用、网络连接
正常 行为
异常行为
图7.2 异常检测原理模型
第7章 网络入侵检测原理与技术
从图7.2可以看出，异常检测原理根据假设攻击与正常的 （合法的）活动有很大的差异来识别攻击。异常检测首先收集 一段时期正常操作活动的历史记录， 再建立代表用户、主机或 网络连接的正常行为轮廓，然后收集事件数据并使用一些不同 的方法来决定所检测到的事件活动是否偏离了正常行为模式。 基于异常检测原理的入侵检测方法和技术有以下几种方法：
位置2 很多站点都把对外提供服务的服务器单独放在一个隔 离的区域，通常称为DMZ非军事化区。在此放置一个检测引擎 是非常必要的，因为这里提供的很多服务都是黑客乐于攻击的目 标。
第7章 网络入侵检测原理与技术
位置3 这里应该是最重要、最应该放置检测引擎的地方。 对于那些已经透过系统边缘防护，进入内部网络准备进行恶意 攻击的黑客， 这里正是利用IDS系统及时发现并作出反应的最佳 时机和地点。
第7章 网络入侵检测原理与技术
Internet
1 2
防火 墙 3
WWW服 务 器 邮件 服务器
销售 部门
… 生产 部门
人劳 部门
图7.4 IDS在网络中的位置
第7章 网络入侵检测原理与技术
7.2 入侵检测方法
7.2.1 基于概率统计的检测 基于概率统计的检测技术是在异常入侵检测中用的最