入侵检测报告电子版
入侵智能检测实验报告(3篇)
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。
snort入侵检测实验报告
snort入侵检测实验报告《snort入侵检测实验报告》摘要：本实验旨在通过使用snort入侵检测系统，对网络中的入侵行为进行监测和分析。
通过搭建实验环境，模拟各种入侵行为，并利用snort系统进行实时监测和报警，最终得出了实验结果并进行了分析。
一、实验背景随着网络技术的不断发展，网络安全问题也日益突出。
入侵检测系统作为网络安全的重要组成部分，扮演着监测和防范网络入侵的重要角色。
snort作为一款开源的入侵检测系统，具有灵活性和高效性，被广泛应用于网络安全领域。
二、实验目的1. 了解snort入侵检测系统的工作原理和基本功能；2. 掌握snort系统的安装和配置方法；3. 利用snort系统对网络中的入侵行为进行实时监测和分析；4. 总结实验结果，提出改进建议。
三、实验环境搭建1. 硬件环境：PC机一台，网络交换机一台；2. 软件环境：Ubuntu操作系统，snort入侵检测系统；3. 实验网络：搭建一个简单的局域网环境，包括多台主机和一个路由器。
四、实验步骤1. 安装和配置snort系统；2. 在实验网络中模拟各种入侵行为，如端口扫描、ARP欺骗、DDoS攻击等；3. 使用snort系统进行实时监测和报警；4. 收集实验数据，进行分析和总结。
五、实验结果通过实验，我们成功搭建了snort入侵检测系统，并对网络中的入侵行为进行了监测和分析。
实验结果显示，snort系统能够有效地检测到各种入侵行为，并及时发出警报。
同时，我们也发现了一些不足之处，如对于一些新型的入侵行为可能无法及时识别和防范。
六、实验结论snort入侵检测系统是一款高效、灵活的入侵检测工具，能够有效地监测和防范网络入侵行为。
然而，也需要不断改进和完善，以应对不断变化的网络安全威胁。
七、改进建议1. 不断更新snort系统的规则库，以适应新型的入侵行为；2. 加强对snort系统的配置和管理，提高其检测和防范能力；3. 结合其他安全设备，构建多层次的网络安全防护体系。
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。
网络安全入侵检测系统测试报告
网络安全入侵检测系统测试报告1. 概述网络安全入侵检测系统（Intrusion Detection System, IDS）是一种用于检测网络中潜在入侵威胁的安全工具。
本测试报告对我们团队设计开发的网络安全入侵检测系统进行了详细测试和评估，并总结了测试结果。
2. 测试环境为了确保测试结果的准确性和可靠性，我们在以下环境中对系统进行了测试：- 操作系统：Windows Server 2016- 网络拓扑：模拟企业级网络拓扑- 网络设备：路由器、交换机、防火墙等- 测试工具：Kali Linux、Nmap、Metasploit等3. 测试目标我们的网络安全入侵检测系统旨在实时检测并报告潜在入侵威胁，同时提供警报和相应的应对措施。
在测试中，我们主要验证以下目标是否得到有效满足：- 实时监测网络流量和日志- 分析和检测潜在的入侵威胁- 发送警报并采取相应措施- 高效、可靠地工作并减少误报率4. 测试方法我们采用了以下方法对网络安全入侵检测系统进行全面测试：- 传统入侵检测规则测试：使用常见的入侵检测规则集，测试系统对已知恶意行为的检测能力。
- 高级入侵攻击测试：模拟各种高级入侵攻击，验证系统对未知或零日攻击的检测和响应能力。
- 网络流量分析测试：分析网络流量中的异常行为，测试系统是否能够准确识别并报告异常流量。
- 性能测试：通过生成大量流量并观察系统响应时间和资源利用情况，验证系统的性能和稳定性。
5. 测试结果经过全面的测试和评估，我们的网络安全入侵检测系统表现出了出色的性能和可靠性。
以下是测试结果的总结：- 成功率：系统成功检测到了98%以上的已知入侵行为，并准确识别并报告了70%以上的未知入侵攻击。
- 警报响应时间：系统在检测到入侵行为后，平均响应时间不超过30秒，并发送警报通知相关管理员。
- 误报率：系统在测试中仅出现了极少量的误报，误报率低于1%。
- 性能：系统在高负载情况下仍能保持稳定工作，且对网络性能影响较小。
入侵检测实验报告
入侵检测实验报告一实验环境搭建1安装winpcap按向导提示完成即可（有时会提示重启计算机。
）使网卡处于混杂模式，能够抓取数据包。
2安装snort采用默认安装完成即可安装完成使用下列命令行验证是否成功C:\Snort\bin>snort.exe -W （也可以看到所有网卡的Interface 列表）看到那个狂奔的小猪了吗？看到了，就表示snort 安装成功。
3安装和设置mysql设置数据库实例流程：建立snort 运行必须的snort 库和snort_archive 库C:\Program Files\MySQL\MySQL Server 5.0\bin>mysql -u root -pEnter password: （你安装时设定的密码，这里使用mysql 这个密码）mysql>create database snort;mysql>create database snort_archive;使用C:\Snort\schemas 目录下的create_mysql 脚本建立Snort 运行必须的数据表snort\schemas\create_mysqlc:\mysql\bin\mysql -D snort_archive -u root -psnort\schemas\create_mysql附：使用mysql -D snort -u root -p命令进入snort数据库后，使用show tables命令可以查看已创建的表。
建立acid和snort用户，在root用户下建立mysql> grant usage on *.* to "acid"@"localhost" identified by "acidtest"; mysql> grant usage on *.* to "snort"@"localhost" identified by "snorttest"; 为acid用户和snort用户分配相关权限mysql> grant select,insert,update,delete,create,alter on snort .* to"snort"@"localhost";mysql> grant select,insert,update,delete,create,alter on snort .* to"acid"@"localhost";mysql> grant select,insert,update,delete,create,alter on snort_archive "acid"@"localhost";mysql> grant select,insert,update,delete,create,alter on snort_archive "snort"@"localhost";4测试snort启动snor tc:\snort\bin>snort -c "c:\snort\etc\snort.conf" -l "c:\snort\logs" -i 2 -d5安装虚拟机安装成功如下Ping 通表示虚拟机和主机能够正常通信。
入侵检测系统实验报告
入侵检测系统实验报告
《入侵检测系统实验报告》
摘要：
入侵检测系统是网络安全领域中的重要工具，它能够及时发现并阻止网络中的
恶意行为。
本实验旨在测试不同类型的入侵检测系统在面对各种攻击时的表现，通过对比实验结果，评估其性能和可靠性。
实验设计：
本实验选取了常见的入侵检测系统，包括基于规则的入侵检测系统和基于机器
学习的入侵检测系统。
针对不同的攻击类型，比如DDoS攻击、SQL注入攻击、恶意软件传播等，设置了相应的实验场景和测试用例。
通过模拟攻击行为，收
集系统的响应数据，对系统的检测能力、误报率和漏报率进行评估。
实验结果：
实验结果表明，基于规则的入侵检测系统在对已知攻击行为的检测上表现较为
稳定，但对于未知攻击的识别能力有限。
而基于机器学习的入侵检测系统在处
理未知攻击方面表现更为优秀，但在面对复杂多变的攻击行为时，容易出现误
报和漏报。
综合考虑，不同类型的入侵检测系统各有优劣，可以根据具体的网
络环境和安全需求选择合适的方案。
结论：
入侵检测系统在网络安全中扮演着重要的角色，通过本实验的测试和评估，我
们可以更好地了解不同类型的入侵检测系统的特点和适用场景，为网络安全防
护提供参考和建议。
未来，我们将继续深入研究和实验，不断改进入侵检测系
统的性能和可靠性，为网络安全保驾护航。
主机入侵检测实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的1. 理解主机入侵检测系统的基本原理和组成。
2. 掌握主机入侵检测系统的搭建过程。
3. 学习如何使用主机入侵检测系统进行入侵检测。
4. 提高网络安全意识和防护能力。
二、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 主机入侵检测系统：OSSEC3. 实验网络拓扑：单主机局域网三、实验步骤1. 系统环境准备（1）安装操作系统：在实验主机上安装Windows 10操作系统。
（2）安装OSSEC：从OSSEC官网下载最新版本的OSSEC安装包，按照安装向导完成安装。
2. 配置OSSEC（1）配置OSSEC服务器：- 编辑`/etc/ossec.conf`文件，设置OSSEC服务器的基本参数，如服务器地址、日志路径等。
- 配置OSSEC服务器与客户端的通信方式，如SSH、SSL等。
- 配置OSSEC服务器接收客户端发送的日志数据。
（2）配置OSSEC客户端：- 在客户端主机上安装OSSEC客户端。
- 编辑`/etc/ossec.conf`文件，设置客户端的基本参数，如服务器地址、日志路径等。
- 配置客户端与服务器之间的通信方式。
3. 启动OSSEC服务（1）在服务器端，启动OSSEC守护进程：```bashsudo ossec-control start```（2）在客户端，启动OSSEC守护进程：```bashsudo ossec-control start```4. 模拟入侵行为（1）在客户端主机上，执行以下命令模拟入侵行为：```bashecho "test" >> /etc/passwd```（2）在客户端主机上，修改系统配置文件：```bashecho "test" >> /etc/hosts```5. 检查OSSEC日志（1）在服务器端，查看OSSEC日志文件：```bashcat /var/log/ossec/logs/alerts.log```（2）分析日志文件，查找与入侵行为相关的报警信息。
入侵检测实验报告
入侵检测实验报告建立snort 运行必须的snort 库和snort_archive 库C:\Program Files\MySQL\MySQL Server 5.0\bin>mysql -u root -p Enter password: （你安装时设定的密码，这里使用mysql这个密码）mysql>create database snort;mysql>create database snort_archive;使用C:\Snort\schemas目录下的create_mysql 脚本建立Snort 运行必须的数据表c:\mysql\bin\mysql -D snort -u root -p <c:\snort\schemas\create_mysqlc:\mysql\bin\mysql -D snort_archive -u root -p<c:\snort\schemas\create_mysql附：使用mysql -D snort -u root –p命令进入snort数据库后，使用show tables命令可以查看已创建的表。
建立acid 和snort 用户,在root用户下建立mysql> grant usage on *.* to "acid"@"localhost" identified by "acidtest";mysql> grant usage on *.* to "snort"@"localhost" identified by "snorttest";为acid 用户和snort 用户分配相关权限mysql> grant select,insert,update,delete,create,alter on snort .* to"snort"@"localhost";mysql> grant select,insert,update,delete,create,alter on snort .* to"acid"@"localhost";mysql> grant select,insert,update,delete,create,alter onsnort_archive .*to "acid"@"localhost";mysql> grant select,insert,update,delete,create,alter onsnort_archive .*to "snort"@"localhost";4 测试snort启动snor tc:\snort\bin>snort -c "c:\snort\etc\snort.conf" -l"c:\snort\logs" -i 2 -d5 安装虚拟机安装成功如下设置虚拟机内IP为192.168.10.3主机IP为192.168.10.2Ping通表示虚拟机和主机能够正常通信。
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1.3 设计背景
1.3.1 感知器介绍
感知器是由美国计算机科学家罗森布（F.Roseblatt）于 1957 年提出的。感知器可谓是最 早的人工神经网络。单层感知器是一个具有一层神经元、采用阈值激活函数的前向网络。通 过对网络权值的训练，可以使感知器对一组输入矢量的响应达到元素为 0 或 1 的目标输出， 从而实现对输入矢量分类的目的。 单层感知器神经元模型图如下：
第二章设计思想
2.1 数据集
数据集来源于 “KDD Cup 1999 Data[/data-bases/kddcup.html]” ， 该数据集中的每个连接都带有一个或标有正常、 或者具体攻击类型的类标识并且 所有的这些数据无一例外的都有 41 个特征属性。 这些特征中很多属于冗余特征， 设计要求只选择其中的部分连续型特征作为研究对象，例如特征 src_bytes ，
说明：1、学院、专业、年级均填全称 2、 本表除签名外均可采用计算机打印。 本表不够， 可另附页， 但应在页脚添加页码。
2
目录
第一章 需求分析…………………………………………………1
第二章 设计思想…………………………………………………3
第三章 程序代码及数据集………………………………….6
第四章 测试结果………………………………………………….16
单个 TCP 连接的基本属性 表1 特征名称 duration protocol_type service src_bytes dst_bytes flag land wrong_fragment urgent 特征描述 连接时间的长短 协议类型，比如 tcp，udp 等 目的端的网络服务，比如 http，telnet 等 从源端到目的端传输的字节数 从目的端到源端传输的字节数 连接的状态为 normal 还是 error 源和目的主机/端口是否相同，相同为 1，不同为 0 错误分片的数目 紧急包的数目 数据类型 连续型 离散型 离散型 连续型 连续型 离散型 离散型 连续型 连续型
（图一） 其中，每一个输入分量 Pj（j=1，2，…，r）通过一个权值分量 Wj，进行加权求和，并作 为阈值函数的输入。 偏差 b 的加入使得网络多了一个可调参数， 为使网络输出达到期望的目 标矢量提供的方便。感知器特别适合解决简单的模式分类问题。已经证明，如果两类模式是 线性可分的，则算法一定收敛。 感知器特别适合用于简单的模式分类问题， 也可以用于基于模式分类的学习控制中。 感 知器实际上是在 MP 模型的基础上加上学习功能，使其权值可以调节的产物。
ai=f（ni+bi）
感知器的输出值是通过测试加权输入和值落在阈值函数的左右来进行分类的，即有：
阈值激活函数：
（图三） 由图三可知：当输入 ni+bi 大于等于 0，时，感知器的输出为 1。否则输出 ai 为 0。利用 偏差 bi 的使用，使其函数可以左右移动，从而增加了一个自由调整变量和实现网络特性的 可能性。
利用两秒的时间窗计算得到的传输特性 表3 特征名称 count 特征描述 两秒内对同一主机发出的连接数目 下列特征针对来自同一主机的连接 serror_rate rerror_rate same_srv_rate diff_srv_rate srv_count 带有“SYN”错误的连接所占的百分比 带有“REJ”错误的连接所占的百分比 对于同一服务的连接所占的百分比 对于不同服务的连接所占的百分比 两秒时间内与当前连接使用相同服务的连接数 下列特征是针对相同服务的连接而言 srv_serror_rate srv_rerror_rate srv_diff_host_rate 带有“SYN”错误的连接所占的百分比 带有“REJ”错误的连接所占的百分比 对于不同的主机连接所占的百分比 下列特征是对于同一目的主机而言 dst_host_count dst_host_srv_count dst_host_ same _ srv _rate dst_host_diff_ srv_rate 过去两秒时间内对同一主机发出的连接数 两秒内与当前连接同样的服务的连接数 对于同一服务的连接所占百分比 不同服务的连接所占百分比 连续型 连续型 连续型 连续型
第五章 总结………………………………………………………….18
3
第一章需求分析
1.1 设计题目基于单层感知器的入侵检测系统分析与设计 1.2 设计要求
单层感知器是一个具有一层神经元、采用阈值激活函数的前向网络。通过对网络权 值的训练，可以使感知器对一组输人矢量的响应达到元素为 0 或 1 的目标输出，从而实 现对输人矢量分类的目的。设计要求充分理解感知器的思想，能够结合入侵检测对审计 数据分析的特点达到对数据进行分类的目的，从而识别出攻击，达到检测攻击的目的。 工作要求： （1）掌握日志数据，熟悉 KDD Cup 数据集，熟悉该数据集 41 维的数据特征。 （2）应用单层感知器算法来对数据进行分类，计算出检测率、误报率等检测指标。 （3）要求算法用 MATLAB 工具进行实现。
对于同一端口的连接所占的百分比 对不同主机的连接所占到的百分比 带有错误的连接所占的百分比 带有错误的连接所占的百分比 带有错误的连接所占的百分比 带有错误的连接所占的百分比7数据类 Nhomakorabea 连续型
连续型 连续型 连续型 连续型 连续型
连续型 连续型 连续型
dst_host_same_src_port_rate dst_host_srv_diff_host_rate dst_host_serror_rate dst_host_rerror_rate dst_host_srv_serror_rate dst_host_srv_rerror_rate
1
目前资料收集情况（含指定参考资料） ： [1] 蒋宗礼编著 《人工神经网络导论》 高等教育出版社 2001.08 [2] 张志涌等编著 《精通 MATLAB6.5 版》 北京航空航天大学出版社 [3] 唐正军 社, 2002 编著 《网络入侵检测系统的设计与实现》 北京 : 电子工业出版
课程设计的工作计划： 1、19 周星期一，收集相关资料。 2、星期二：分析入侵检测系统的实现过程。 3、星期三----星期四：设计并编程； 4、星期四：按组验收程序，集体收交设计书。 任务下达日期 2010 年 7 月 5 日 指导教师（签名） 完成日期年月日 学生（签名）
dst_bytes， count， srv_count， dst_host_count， dst_host_srv_count， dst_host_same_src_port_rate。
试验证明特征选择不仅不会影响最终的检测性能，相反会提高检测效率。 表 1-表 3 根据各维的属性分类别地列出了“KDD Cup 1999 Data”的 41 维属 性的含义。
1.3.3 感知器的学习规则
学习规则是用来计算新的权值矩阵 W 及新的偏差 B 的算法。感知器利用其学习规则来 调整网络的权值，以便使该网络对输入矢量的响应达到数值为 0 或 1 的目标输出。 对于输入矢量 P，输出矢量 A，目标矢量为 T 的感知器网络，感知器的学习规则是根据
5
以下输出矢量可能出现的几种情况来进行参数调整的。 1） 如果第 i 个神经元的输出是正确的，即有 ai=bi，那么与第 i 个神经元连接的权值 Wij 和偏差值 bi 保持不变； 2） 如果第 i 个神经元的输出是 0，但期望输出为 1，即有 ai=0，而 ti=1。此时权值修正 算法为：新的权值 Wij 为旧的权值 Wij 加上输入矢量 Pj；类似的，新的偏差 bi 为旧的 偏差 bi 加上它的输入 1； 3） 如果第 i 个神经元的输出是 1，但期望输出为 0，即有 ai=1，而 ti=0。此时权值修正 算法为：新的权值 Wij 为旧的权值 Wij 减去输入矢量 Pj；类似的，新的偏差 bi 为旧的 偏差 bi 减去它的输入 1； 此算法，在 matlab 中为一个名为 learnp.m 的函数，直接调用此函数就可获得修正权值 的修正量。此函数所需要的输入变量为：输入、输出矢量和目标矢量：P、A、和 T。
6
利用领域知识得到的连接内部特征 表2 特征名称 hot num_failed_logins logged_in num_compromised root_shell su_attempted num_root num_file_creations num_shells num_access_files num_outbound_cmds is_hot_login is_guest_login 特征描述 Hot 指示器的个数 尝试登录失败的次数 成功登录为“1”，否则为“0” “Compromised”条件的数目 访问了根目录为“1”，否则为“0” 尝试使用“su root”命令为“1”，否则为“0” 访问根目录的次数 创建文件操作的次数 Shell 提示符的次数 对存取控制文件操作的次数 ftp 连接中使用 outbound 命令的次数 如果登录属于“hot”列表，则为“1”，否则为“0” 以“guest”身份登录为“1”，否则为“0” 数据类型 连续型 连续型 离散型 连续型 离散型 离散型 连续型 连续型 连续型 连续型 连续型 离散型 离散型
1.3.2 感知器的网络结构
感知器的网络是由单层的 S 个感知神经元，通过一组权值{wij} （i=1， 2，…S；j=1， 2，…， r）与 r 个输入相连组成。对于具有输入矢量 PrXq 和目标矢量 TsXq 的感知器网络的简化结构图 如下所示：
4
（图二） 根据网络结构，可写出第 i 个输出神经元（i=1，2，…，s）的加权输入和 ni 及其输出 ai 为： ������ ni= ������ =1 ������������������ ������������
重庆大学本科学生课程设计任务书
课程设计题目 学院 基于单层感知器的入侵检测系统分析与设计 专业 信息安全 年级 2007．
计算机学院