入侵检测
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。
网络安全的入侵检测方法
网络安全的入侵检测方法随着互联网的广泛应用和发展，网络安全问题日益受到关注。
网络入侵已经成为网络安全的一个重要环节。
为了保护网络安全，我们需要有效的入侵检测方法。
本文将介绍几种常用的网络安全的入侵检测方法。
一、基于特征的入侵检测方法基于特征的入侵检测方法是通过分析已知的攻击特征，实现对入侵行为的检测。
这种方法的核心是构建特征数据库，将各种已知攻击的特征进行收集和分类。
当网络中出现与这些特征相似的行为时，就可以判定为入侵行为。
二、基于异常行为的入侵检测方法基于异常行为的入侵检测方法是通过监视网络流量、主机活动等，检测出与正常行为不一致的异常行为。
这种方法的核心是建立对正常行为的模型，当网络中出现与模型不一致的行为时，就可以判定为入侵行为。
三、基于机器学习的入侵检测方法基于机器学习的入侵检测方法是利用机器学习算法对网络流量、主机活动等数据进行分析和学习，建立模型来判断是否存在入侵行为。
该方法可以通过对大量数据的学习和训练，提高入侵检测的准确性和效率。
四、基于行为规则的入侵检测方法基于行为规则的入侵检测方法是制定一系列网络安全策略和规则，通过监控网络活动，检测与规则不符的行为，判断是否存在入侵行为。
这种方法的核心是对网络行为进行规范和规则制定，通过与规则进行比对来进行入侵检测。
五、混合入侵检测方法混合入侵检测方法是将多种入侵检测方法结合起来，通过综合分析多个入侵检测方法的结果，提高入侵检测的准确性和可靠性。
这种方法可以综合利用各种入侵检测方法的优点，弥补单一方法的不足，提高入侵检测的效果。
总结：网络安全的入侵检测是确保网络安全的重要环节。
本文介绍了几种常用的入侵检测方法，包括基于特征、异常行为、机器学习、行为规则等不同的方法。
每种方法都有其优点和适用场景，可以通过综合应用来提高入侵检测的效果。
在实际应用中，也可以根据具体情况结合使用多种方法，以更好地保护网络安全。
网络安全入侵检测方法的发展是一个不断演进和改进的过程，我们需要不断关注最新的技术和方法，及时更新和优化入侵检测策略，以应对不断变化的网络安全威胁。
入侵检测技术名词解释
入侵检测技术名词解释入侵检测技术是指一种用于检测网络安全漏洞、攻击、恶意软件和其他安全威胁的技术。
它可以检测网络中的异常活动,例如未经授权的访问、数据泄露、网络攻击等。
入侵检测技术通常由一系列算法和工具组成,用于分析网络数据包、检测恶意软件的行为和识别潜在的安全漏洞。
以下是入侵检测技术的一些主要名词解释:1. 入侵检测系统(IDS):是一种能够检测网络安全威胁的计算机系统,通常使用算法和规则来检测异常活动,例如IP地址欺骗、SYN洪水、恶意软件等。
2. 入侵防御系统(IDS):是一种能够防止网络安全威胁的计算机系统,通常使用算法和规则来检测和阻止未经授权的访问、攻击和其他安全威胁。
3. 入侵者分析器(IA):是一种用于分析网络数据包的计算机系统,可以检测和识别潜在的安全漏洞和恶意软件。
4. 漏洞扫描器:是一种用于扫描网络和系统漏洞的计算机系统,可以检测和识别系统中的漏洞,以便及时修复。
5. 行为分析器:是一种用于分析网络和系统行为的工具,可以检测和识别恶意软件和其他安全威胁。
6. 漏洞报告器:是一种用于向管理员报告漏洞的计算机系统,以便及时修复。
7. 防火墙:是一种用于保护网络和系统的设备,可以过滤网络流量并防止未经授权的访问。
8. 入侵检测和响应计划:是一种用于检测和响应网络安全威胁的系统和计划,通常包括一个IDS和一个IPS(入侵防御系统)的组合,以保护网络和系统免受入侵者的攻击。
随着网络安全威胁的不断增多,入侵检测技术也在不断发展和改进。
IDS和IPS技术已经越来越成熟,并且可以通过结合其他技术和工具来提高其检测和响应能力。
入侵检测技术不仅可以用于个人网络,还可以用于企业、政府机构和其他组织的网络安全。
入侵检测技术
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7.2 入侵检测的原理与技术
网络数据
读取网络数据 网络报文数据
协议分析
比较数据
事件数据库
上报事件
图7-1 网络IDS工作模型
11
7.2 入侵检测的原理与技术
网络IDS优势
22
7.2 入侵检测的原理与技术
7.2.3 IDS采用的技术
2、异常检测技术 通过对系统审计数据的分析建立起系统主体(单个用户、 一组用户、主机，甚至是系统中的某个关键的程序和文件等) 的正常行为特征轮廓；检测时，如果系统中的审计数据与已建 立的主体的正常行为特征有较大出入就认为是一个入侵行为。 这一检测方法称“异常检测技术”。 一般采用统计或基于规则描述的方法建立系统主体的行 为特征轮廓，即统计性特征轮廓和基于规则描述的特征轮廓。
事件数据库
图7-4 控制中心的工作流程
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7.2 入侵检测的原理与技术
7.2.3 IDS采用的技术
入侵检测主要通过专家系统、模式匹配、协议分析 或状态转换等方法来确定入侵行为。入侵检测技术有：
➢静态配置分析技术 ➢异常检测技术 ➢误用检测技术
1．静态配置分析技术 静态配置分析是通过检查系统的当前系统配置，诸 如系统文件的内容或系统表，来检查系统是否已经或者 可能会遭到破坏。静态是指检查系统的静态特征(系统配 置信息)，而不是系统中的活动。
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7.1 入侵检测系统概述
7
7.1 入侵检测系统概述
7.1.4 入侵检测的发展历程
1980年，概念的诞生 1984～1986年，模型的发展 1990年，形成网络IDS和主机IDS两大阵营 九十年代后至今，百家争鸣、繁荣昌盛
网络安全中的入侵检测技术综述
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。
入 侵 检 测
异常检测技术是通过建立正常或者有效行为的模型的方 法，把当前行为和正常模型相比较，所有不符合于正 常模型的行为都被认为是入侵。
计算机网络安全技术
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入侵检测
1.3 入侵检测系统
1．入侵检测系统分类
根据检测数据来源的不同，入侵检测系统常被分为基于 主机（HIDS）、基于网络（NIDS）和基于分布式系 统（DIDS）的入侵检测系统。
数据中，检测出符合某一特征的数据。攻击者进行攻
击的时候会留下痕迹，这些痕迹和系统正常运行的时
候产生的信息混在一起。入侵检测的任务就是从这个
混合信息中找出是否有入侵的痕迹，如果有就报警。
从这个原理来看，入侵检测系统有两个重要部分：数
据取得和检测技术。 计算机网络安全技术
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入侵检测
（2）入侵检测系统的工作流程
计算机网络安全技术
入侵检测
1.1 入侵检测概述
入侵检测系统（Intrusion Detection System，IDS）是一个能检测 出入侵行为发生的系统软件（或者硬件）。它使安全管理员能 够及时地处理入侵警报，尽可能减少入侵对系统造成的损害。 入侵被检测出来的过程包括监控在计算机系统或者网络中发生 的事件，再分析处理这些事件，检测出入侵事件。
基于主机的入侵检测系统的数据源来自主机，如日志文
件、审计记录等。基于主机的入侵检测系统不但可以 检测出系统的远程入侵，还可以检测出本地入侵。
基于网络的入侵检测系统的数据源是网络流量，其检测
范围是整个网段，它只能检测出远程入侵，对于本地
入侵它是看不到的。 计算机网络安全技术
7
入侵检测
2．典型入侵检测系统 （1）JUMP入侵检测系统 主要技术特点有： • 采取基于状态协议分析的智能匹配算法； • 采用状态转换分析技术来降低系统的误报率，
入侵检测概述
入侵检测概述
1.1 入侵检测的概念
❖ 入侵检测是指发现非授权用户企图使用计算机系统或合法用户滥用其 特权的行为，这些行为破坏了系统的完整性、机密性及资源的可用性。 为完成入侵检测任务而设计的计算机系统，是一套运用入侵检测技术 对计算机或网络资源进行实时检测的系统工具。
❖ 入侵检测的作用是检测对系统的入侵事件，一般不采取措施防止入侵 行为。一个入侵检测系统应具有准确性、可靠性、可用性、适应性、 实时性和安全性等特点。
器的输出为标识入侵行为是否发生的指示信号（如一个警告信号），该指示信号中还可能包括相关的证据信息。另外， 分析器还能够提供关于可能的反应措施的相关信息。 ❖ 3．用户接口 ❖ 用户接口使得用户易于观察系统的输出信号，并对系统行为进行控制。在某些系统中，用户接口又可以称为“管理 器”、“控制器”或者“控制台”等。 ❖ 除了以上3个必要的组成部分之外，某些入侵检测系统可能还包括一个“蜜罐”诱饵机。该诱饵机的设计和配置具有 明显的系统安全漏洞，并对攻击者明显可见。
系统原有的务”攻击。
（6）及时性。一个入侵检测系统必须尽快地执行和传送它的分析结果，以便 在系统造成严重危害之前能及时作出反应，阻止攻击者破坏审计数据或入侵 检测系统本身。
网络安全技术
1.3 入侵检测功能
❖ 入侵检测与传统的安全技术不同，它并不是设法建立安全、可靠的计 算机系统或网络环境，而是通过对网络活动和系统用户信息进行分析 处理来达到对非法行为的检测、报警和预警目的，进而由有关安全组 件（如防火墙）对非法行为进行控制，来保障系统的安全。其功能为：
❖ （1）监控和分析用户以及系统的活动。 ❖ （2）核查系统安全配置和漏洞。 ❖ （3）评估关键系统和数据文件的完整性。 ❖ （4）识别攻击的活动模式并向网络管理人员报警。 ❖ （5）统计分析异常活动，识别违反安全策略的用户活动。
入侵检测技术 第二版pdf
入侵检测技术第二版pdf引言概述:入侵检测技术是网络安全领域中至关重要的一环。
为了应对不断增长的网络威胁，入侵检测技术不断发展和更新。
本文将介绍入侵检测技术第二版PDF的内容，包括其结构、功能和应用。
正文内容:1. 入侵检测技术的基础知识1.1 入侵检测技术的定义和分类入侵检测技术是指通过对网络流量和系统日志的分析，识别和报告潜在的安全威胁。
根据检测方法的不同，入侵检测技术可分为基于特征的检测和基于行为的检测。
1.2 入侵检测技术的工作原理入侵检测技术通过监控网络流量和系统行为，检测异常活动和潜在的入侵行为。
它使用规则和模型来识别与已知攻击行为相匹配的模式，并通过实时监测和分析来提供警报和报告。
1.3 入侵检测技术的优势和局限性入侵检测技术可以及时发现并响应潜在的安全威胁，提高网络安全性。
然而，它也存在误报和漏报的问题，需要不断更新和优化以适应新的攻击方式。
2. 入侵检测技术第二版PDF的内容概述2.1 入侵检测技术的发展历程第二版PDF介绍了入侵检测技术的发展历程，包括早期的基于特征的检测方法和现代的基于行为的检测技术。
它还介绍了入侵检测技术在不同领域的应用和挑战。
2.2 入侵检测技术的新功能和算法第二版PDF详细介绍了新的功能和算法，用于提高入侵检测技术的准确性和效率。
其中包括机器学习算法、深度学习技术和云计算等新兴技术的应用。
2.3 入侵检测技术的实际案例和应用场景第二版PDF提供了实际案例和应用场景，展示了入侵检测技术在企业网络、云计算环境和物联网等不同领域的应用。
它还介绍了如何根据实际需求选择和配置入侵检测系统。
3. 入侵检测技术的挑战和解决方案3.1 入侵检测技术面临的挑战入侵检测技术面临着不断增长的网络威胁、大规模数据分析和隐私保护等挑战。
它需要应对新的攻击方式和快速变化的网络环境。
3.2 入侵检测技术的解决方案为了应对挑战，入侵检测技术可以采用自适应算法和混合检测方法，结合多个检测引擎和数据源。
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会话包总数
>1000
<=1000
会话总数据量
会话时长
>58
会话上传数据量
>5000
<=5000
<=58 >10
中度
会话上传与下载 数据量之比
>5
<=5
<=10 轻微
严重
中度
严重
轻微
识别新的入侵攻击（聚类）
智慧数据 财富未来
问题 怎么样来识别新的入侵攻击，新入侵特征是什么？
名称 数据概况 来源 数据描述
数据挖掘在网络入侵检测中的应用
智慧数据 财富未来
入侵检测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， 从而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。 入侵检测有2种基本方法：误用检测和异常检测。
误用检测
误用检测是基于规则的检测技术或者 模式匹配检测技术，它是将已知的攻 击特征进行编码，存入特征库进行匹 配检测。
识别攻击类型（分类）
智慧数据 财富未来
识别攻击类型（分类）
53、2、、41双选、设击择运载置查算行入输看法算数入模，法据、型并生输设成出置模参型数
智慧数据 财富未来
识别攻击类型（分类）
智慧数据 财富未来
分类规则： IF DST_BYTES>77 AND Service=telnet THEN 攻击类型为guess_passwd
数据挖掘在木马检测的应用
智慧数据 财富未来
木马技术是当今黑客应用的关键技术之一，对网络安全造成严重威胁。
网络会话可以通过多个统计特征值进行描述。正常的HTTP 协议数据会话和木 马操作会话在许多统计特征上存在明显差异。
会话包总数 会话总数据量 会话时长 会话上传数据量 会话上传数据量和下载数据量之比 会话平均上传速度
数据集 网络连接记录 其是训练数据集包括20条数据，共7个属性 Kmeans聚类算法在入侵检测中的应用.pdf 数据均取自PIII566微机
识别新的入侵攻击（聚类）
智慧数据 财富未来
识别新的入侵攻击（聚类）
智慧数据 财富未来
识ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ新的入侵攻击（聚类）
智慧数据 财富未来
通过对各个聚类的样本集进行分析，得出聚类的规则：
数据挖掘在网络入侵检测中的应用
数据挖掘就是基于异常检测的一些特征进行建模和分析。
行为特征 系统资源的使
用情况特征
智慧数据 财富未来
正常连接
表征不相同
异常连接
数据来源
网络安全工具和网络设备大多以日志和告警 等形式记录大量的网络安全数据
识别攻击类型（分类）
智慧数据 财富未来
问题 怎么样来识别网络攻击的类型？
该研究共模拟了4大类网络攻击 Denial Of Service(DOS)：非法企图中断或干扰主机或网络的正常运行；（例如syn_flood、 back、land、Neptune、pod、smurf、teardrop等） Remote to Local(R2L)：远程非授权用户非法获得本地主机的用户特权；（例如ftp_write、 guessing、password、nmap、multihop、phf、spy、warezclient、warezmaster等） User to Root(U2R)：本地非授权用户非法获取本地超级用户或管理员的特权；（例如 buffer_overflow、ipsweep、loadmodule、perl、rootkit等） Surveillance or probe(Probe)：非法扫描主机或网络，寻找漏洞、搜索系统配置或网络拓 扑；（例如port_scanning、nmap、portsweep、satan等）
攻击连接属性之间的关联性（关联） 智慧数据 财富未来
问题 攻击连接属性之间具有何种关系？
名称 数据概况
来源 数据描述
数据集
KDD99 其是训练数据集包括7周网络流量，共500万条连接记录。 每一行数据具有41个属性，按属性可分为4大类。
/databases/kddcup99/kddcup99.html KDD99是由MIT林肯实验室在1998年建立的模拟军事网络中各种入侵 的安全审计数据集。
置信度：122/122=100% （在规则（假设）条件满足的情况下，有多少可能性得到规则结果。）
攻击连接属性之间的关联性（关联） 智慧数据 财富未来
攻击连接属性之间的关联性（关联） 智慧数据 财富未来
规则解读
规则：
如果
则
规则度量：
连接时长小于等于6 协议类型是icmp 服务类型是ecr_i
攻击类型可能是smurf
支持度：122/740=16.49% （在总样本数740条中，有122条样本支持该规则）
解释： 如果目的站到源站的数据字节数>77 且服务类型为telnet 则攻击类型为guess_passwd
识别攻击类型（分类）
智慧数据 财富未来
6、7、通通过过分分析析节节点点，，评评估估在在训测练试集集上上 分分类类模模型型的的性性能能
识别攻击类型（分类）
7、查看预测分类的结果
智慧数据 财富未来
规则 攻击
异常 正常
聚类规则
含义
在一个时间窗口内，目标主机与当前 连接相同的次数大于等于15；同一主 机的连接中出现SYN错误的百分比大 于等于88%，且目标端口与当前连接 相同次数大于等于25
同一主机连接中出现SYN错误的百分 比大于75%，且目标端口与当前连接 相同次数大于等于6
如果不满足上述条件
优点：检测效率高，误报率低； 缺点：只能检测已知的入侵
异常检测
异常检测是假设网络攻击行为是不常 见的或是异常的，区别于用户和系统 的“正常行为”（用户的行为和系统 资源的使用情况），通过比较被检测 的信息与“正常行为”的偏离程度来 检测入侵。
优点：通用性强，可以发现未知攻击。 缺点：分析结果依赖于特征的提取精 准度。
该研究共模拟了4大类网络攻击 Denial Of Service(DOS)：非法企图中断或干扰主机或网络的正常运行；（例如syn_flood、 back、land、Neptune、pod、smurf、teardrop等） Remote to Local(R2L)：远程非授权用户非法获得本地主机的用户特权；（例如ftp_write、 guessing、password、nmap、multihop、phf、spy、warezclient、warezmaster等） User to Root(U2R)：本地非授权用户非法获取本地超级用户或管理员的特权；（例如 buffer_overflow、ipsweep、loadmodule、perl、rootkit等） Surveillance or probe(Probe)：非法扫描主机或网络，寻找漏洞、搜索系统配置或网络拓 扑；（例如port_scanning、nmap、portsweep、satan等）
名称 数据概况
来源 数据描述
数据集
KDD 其是训练数据集包括7周网络流量，共500万条连接记录。 每一行数据具有41个属性，按属性可分为4大类。
/databases/kddcup99/kddcup99.html KDD是由MIT林肯实验室建立的模拟军事网络中各种入侵的安全审计 数据集。