基于主机的入侵检测方法概要46页PPT

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《入侵检测技术理论》课件

《入侵检测技术理论》课件
实施效果
经过一段时间的实施,企业的网络安全得到了显著提升,未再发生数据 泄露和业务中断的情况。入侵检测系统成功地检测并阻止了多次恶意攻 击,保障了企业的正常运营。
云服务提供商安全防护案例
案例保障客户数据的安全,需要加强自身的安全防护能力。
解决方案
不足
依赖于特征库的完备性,对未知攻击的检测能力有限。
03
CATALOGUE
入侵检测技术应用
企业网络安全防护
企业网络安全防护是入侵检测技术应用的重要领域之一。通过部署入侵检测系统,企业可以实时监测 网络流量和异常行为,及时发现并应对潜在的安全威胁,保护关键业务和数据资产。
企业入侵检测系统需要具备高性能、高可用性和可扩展性,以满足企业不断增长的网络规模和安全需 求。同时,企业需要制定完善的安全策略和应急响应计划,确保在发生安全事件时能够迅速应对。
THANKS
感谢观看
政府机构网络安全防护
政府机构网络安全防护是另一个重要 的入侵检测技术应用领域。政府机构 需要保护敏感信息、维持政府职能的 正常运转,因此需要部署高效的入侵 检测系统来监测和防范网络攻击。
VS
政府机构入侵检测系统需要具备高度 的可靠性和稳定性,以满足政府机构 对安全性的高要求。同时,政府机构 需要加强与其他安全机构的合作,共 同应对网络安全威胁。
《入侵检测技术理论》 PPT课件
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目 录
• 入侵检测技术概述 • 入侵检测技术原理 • 入侵检测技术应用 • 入侵检测技术挑战与展望 • 案例分析
01
CATALOGUE
入侵检测技术概述
入侵检测技术的定义
入侵检测技术
是一种用于检测、发现、记录和报告网 络系统中未授权或异常行为的安全技术 。

《入侵检测技术 》课件

《入侵检测技术 》课件
总结词
能够应对复杂多变的网络威胁。
详细描述
基于统计、数据挖掘、机器学习等技术的入侵检测方法, 能够从大量数据中提取有用的信息,并自动学习攻击手段 的变化,从而更有效地应对复杂的网络威胁。
总结词
对资源要求较高。
详细描述
由于这些方法需要处理大量的网络流量数据,因此对系统 资源的要求较高,需要高性能的硬件和软件支持。
《入侵检测技术》 PPT课件
• 入侵检测技术概述 • 入侵检测技术分类 • 入侵检测技术原理 • 入侵检测技术应用场景 • 入侵检测技术面临的挑战与解决
方案 • 未来入侵检测技术的发展趋势
目录
01
入侵检测技术概述
定义与目的
定义
入侵检测技术是一种用于检测、识别 和应对网络或系统上未经授权的访问 或异常行为的手段。
性能有一定影响。
混合型入侵检测技术
混合型入侵检测技术是指结合 基于主机和基于网络的入侵检 测技术的一种技术。
它通过综合分析主机系统和网 络流量数据,提高对攻击行为 的检测和识别的准确性。
混合型入侵检测技术可以提供 更全面的安全防护,但需要同 时考虑主机和网络的部署和管 理。
其他分类方法
基于时间的入侵检测技术
主机入侵检测技术可以提供更精确的攻击识别和更深入的攻击分析,但需要安装在 被保护的主机上,且对主机的性能有一定影响。
基于网络的入侵检测技术
网络入侵检测技术是指基于网络 流量数据来检测和识别恶意行为
的一种技术。
它通过分析网络流量数据,检测 和识别异常的网络行为,如未经 授权的访问、恶意代码传播等。
网络入侵检测技术可以提供实时 的攻击检测和预警,但需要部署 在网络的关键节点上,且对网络
通过检测和应对安全威胁,入侵检测 技术有助于提高网络和系统的安全性 ,保护组织的机密信息和资产。

第六章入侵检测与安全审计系统46页PPT

第六章入侵检测与安全审计系统46页PPT
基于网路的IDS不依赖于被保护主机的操作系统
2024/3/29
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缺点
对加密通信无能为力
对高速网络无能为力 不能预测命令的执行后果
2024/3/29
26
集成入侵检测
概念:综合前几种技术的入侵检测方法 优点
具有每一种检测技术的优点,并试图弥补各自的不足 趋势分析 稳定性好 节约成本
2024/3/29
23
优点:
监视所有系统行为 有些攻击在网络的数据流中很难发现,或根本没有通过
网络在本地进行,此时基于网络的IDS系统将无能为力 适应交换和加密 不要求额外的硬件
缺点:
看不到网络活动的状况
运行审计功能要占用额外系统资源
主机监视感应器对不同的平台不能通用 管理和实施比较复杂
6.1 入侵检测系统 6.2 安全审计系统
2024/3/29
1
6.1 入侵检测系统
6.1.1 入侵检测系统的概念
入侵(Intrusion)是指任何企图危及资源的完整性、机密性 和可用性的活动。
入侵检测顾名思义,是指通过对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被攻击的迹 象。
不能够在没有用户参与的情况下阻止攻击行为的发 生
不能克服网络协议方面的缺陷 不能克服设计原理方面的缺陷 响应不够快时,签名数据库更新不够快。
2024/3/29
29
6.1.7 入侵检测体系结构
集中式结构
IDS发展初期,大都采用单一的体系结构,即所 有的工作包括数据的采集、分析都由单一主机上 的单一程序来完成。
入侵检测系统——Intrusion Detection System,简称IDS, 入侵检测的软件与硬件的组合。

入侵检测技术ppt课件

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相匹配时,系统就认为这种行为是入侵 3. 过程
监控 特征提取 匹配 判定
4. 指标 错报低 漏报高
误用检测模型
如果入侵特征与正常的用户行能匹配,则系统 会发生误报;如果没有特征能与某种新的攻击 行为匹配,则系统会发生漏报
特点:采用特征匹配,滥用模式能明显降低错 报率,但漏报率随之增加。攻击特征的细微变 化,会使得滥用检测无能为力
System Audit
Metrics
Pattern Matcher
Normal Activity No Signature Match
Signature Match Intrusion
误用检测模型
误用检测
1. 前提:所有的入侵行为都有可被检测到的特征 2. 攻击特征库: 当监测的用户或系统行为与库中的记录
黑客经常在系统日志文件中留下他们的踪迹, 因此,充分利用系统和网络日志文件信息是检 测入侵的必要条件
日志文件中记录了各种行为类型,每种类型又 包含不同的信息,例如记录“用户活动”类型 的日志,就包含登录、用户ID改变、用户对文 件的访问、授权和认证信息等内容
显然,对用户活动来讲,不正常的或不期望的 行为就是重复登录失败、登录到不期望的位置 以及非授权的企图访问重要文件等等
30 20 10 0
CPU
Process Size
probable intrusion
normal profile abnormal
Relatively high false positive rate anomalies can just be new normal activities.
误用检测
简单地说,入侵检测系统包括三个功能 部件:
(1)信息收集 (2)信息分析 (3)结果处理

《入侵检测技术讲解》课件

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基于签名
使用事先定义的攻击特征来识 别入侵活动。
常见的入侵检测技术
网络入侵检测系统(NIDS) 主机入侵检测系统(HIDS) 行为入侵检测系统(BIDS) 异常入侵检测系统(AIDS) 混合入侵检测系统(HIDS/NIDS)
应用场景
1
企业安全
保护企业网络和敏感数据,预防潜在的
政府机构
2
入侵行为。
维护国家安全,预警和阻止恶意入侵。
3
云计算
检测和防范云环境中的入侵行为。
挑战和未来发展
复杂性增加
随着网络的复杂性和攻击手段的 进化,入侵检测变得更加困难。
机器学习与AI
新威胁的出现
机器学习和人工智能的发展,有 望提高入侵检测的准确性和效率。
新的威胁和攻击手段的不断出现, 需要不断更新入侵检测技术。
入侵检测系统通过分析网 络流量,识别出潜在的入 侵行为和攻击特征。
2 行为分析
该方法通过对用户行为进 行建模和分析,检测可能 存在的异常行为。
3 特征匹配
入侵检测系络入侵检测
监控网络中的入侵行为和攻击。
主机入侵检测
监视和检测主机上的入侵行为。
总结和展望
入侵检测技术在保护网络安全方面发挥了重要作用。随着技术的不断发展, 我们可以期待更高效、智能的入侵检测系统的出现。
《入侵检测技术讲解》 PPT课件
欢迎来到《入侵检测技术讲解》,本课程将深入讲解入侵检测技术的定义、 原理、分类、应用场景以及挑战和未来发展。让我们开始探索这个引人入胜 的领域吧!
定义和背景
入侵检测技术是一种保护计算机网络安全的重要手段,它的作用是监视和检测网络中的异常活动和安全漏洞。
基本原理
1 流量分析

入侵检测方法课件

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1. 入侵预防概述
(1)网络遭受的主要威胁
DOS:拒绝服务,即阻止合法
用户对正常网络资源访问 DDOS:分布式拒绝服务
? DoS/DDoS威胁
? 根据调查,每天平均侦测到6,110个事件,相关研究指出, DoS/DDoS攻击占网络安全事件的65%
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1. 入侵预防概述
(1)网络遭受的主要威胁
3.警报信息管理。可以删除处理过的或错报的警 报信息,也可以导出在电子邮件中或者在其他警报数 据库之间进行存档和传送。
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6.4.2 调查可疑事件 4.国表统计生成。能根据时间、检测器、攻击特
征、协议、IP地址、TCP/UDP端口号进行分类统计。 通过IDS的附属工具能够广泛地分析已预处理过的数据 库中的警报信息,从而帮助用户进行可疑事件的调查 并采取一定的行为。
14
6.2.5 入侵检测框架简介
入侵检测框架包括通用入侵检测框架CIDF和入侵 检测交换格式IDDEF。 1.通用入侵检测框架CIDF
CIDF的主要工作在于集成各种IDS使之协同工作 ,实现各IDS之间的组件重用,所以CIDF也是构建分 布式IDS的基础。
15
6.2.5 入侵检测框架简介
CIDF的体系结构
10
6.2.3 基于分布式系统的结构 在大范围网络中部署有效的IDS推动了分布式入侵检
测系统的诞生和不断发展。分布式入侵检测系统一般具有 如图所示的体系结构。 分布式系统的几种类型: 集中式协同检测 层次化协同检测 完全分布式协同检测
11
6.2.4 入侵检测系统需求特性 入侵检测的部署与实现是和用户的需求密切相关的入
vnn39ppt学习交流入侵预防概述1网络遭受的主要威胁来自内部网络的威胁?instantmessage在线聊天软件散布恶意程序网管的梦想只允许聊天禁止其它功能不同的对象使用不同管理方式40ppt学习交流入侵预防概述1网络遭受的主要威胁来自内部网络的威胁?p2p共享软件p2p在耗尽带宽thunder迅雷emule电驴qqlive41ppt学习交流入侵预防概述1网络遭受的主要威胁通过防火墙开放的合法端口建立虚拟隧道虚拟隧道软件

入侵检测系统及应用 PPT课件

入侵检测系统及应用 PPT课件
4.3.1 分布式入侵检测框架及检测机制 随着高速网络的发展,网络范围的拓宽,各种分布式网 络技术、网络服务的发展,使原来的网络入侵检测很难适 应现在的状况。因此有必要把检测分析过程也实现分布化。 在分布式结构中,n个检测器分布在网络环境中,直接接 受sensor(传感器)的数据,有效的利用各个主机的资源, 消除了集中式检测的运算瓶颈和安全隐患;同时由于大量 的数据用不着在网络中传输,大大降低了网络带宽的占用, 提高了系统的运行效率。
除了以上两类主要数据分析技术外,研究人员还提出了 一些新的分析技术,如免疫系统、基因算法、数据挖掘、 基于代理的检测等。本节详细内容参见书本P126~P129页。
2020/3/31
3
4.1.3 主要入侵检测模型
如果按照检测对象划分,入侵检测技术又可分为“基于 主机的检测”、“基于网络的检测”和“混合型检测”三 大类。
本节详细内容参见书本P132~P134页。
2020/3/31
7
4.2 入侵检测原理和应用
4.2.1 入侵检测原理 从总体来说,入侵检测系统可以分为两个部分:收集系 统和非系统中的信息然后对收集到的数据进行分析,并采 取相应措施。 1. 信息收集 信息收集包括收集系统、网络、数据及用户活动的状态 和行为。入侵检测利用的信息一般来自:系统和网络日志 文件、非正常的目录和文件改变、非正常的程序执行这三 个方面。 2. 信号分析 对收集到的有关系统、网络、数据及用户活动的状态和 行为等信息,是通过模式匹配、统计分析和完整性分析这 三种手段进行分析的。前两种用于实时入侵检测,完整性 分析用于事后分析。
4.3 分布式入侵检测系统
由于传统入侵检测技术的种种不足,加上新型的分布式 入侵和攻击行为的频繁出现,所以一种新型的入侵检测技 术就诞生了,那就是分布式入侵检测系统(DIDS)。它包 括两方面的含义:首先它是针对分布式网络攻击的检测方 法;其次使用分布式方法检测分布式的攻击,其中的关键 技术为检测信息的协同处理与入侵攻击的全局信息提取。

《入侵检测技术》PPT课件 (2)

《入侵检测技术》PPT课件 (2)
后再从中选出最适合的规则进行推理,得出判断结论。
入侵行为一般不会通过一条规则就被发现,一条规则判断
完成,其结果可以作为新的事实加入到已有事实的集合中,
和其它事实和信息一道可能又会引起新的规则的执行;
如此往复,直到没有新的规则被执行,对入侵行为的检测
才结束,得出是否存在入侵行为的结论。
2021/7/9
的软硬件系统。
基本方法:收集计算机系统和网络的信息,并对
这些信息加以分析,对保护的系统进行安全审计、
监控、攻击识别并作出实时的反应。
2021/7/9
入侵检测主要目的
(1)识别攻击行为和捕获入侵者。
(2)应急响应:及时阻止攻击活动。
(3)检测安全防范的效果。
(4)发现新的攻击。
(5)威慑攻击者。
2021/7/9
根据已知的入侵模式来检测入侵。将已知的
攻击行为编成某种特征模式,如果入侵者攻击
方式恰好匹配上检测系统中的模式库,则攻击
行为就被检测到。
2021/7/9
模式匹配
ห้องสมุดไป่ตู้
模式匹配:
将已知的攻击行为编成某种特征模式(signature),
形成特征库;
信息收集模块根据特征库中的特征收集被保护系
统的特征信息;
某种模型进行处理的结果,能够稳定、准确的区
分开正常和异常行为。
2021/7/9
人工神经网络


人工神经网络通过对大量神经元和神经元所组成
的网络的模拟,实现了对人脑收集、加工、存储
以至运用信息能力的模拟。
外界信号是人工神经网络的输入,人脑对信号的
反应对应人工神经网络的输出,神经元是大量的
简单的处理单元,神经元对外界信号的传递效果
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