入侵检测系统数据集评测研究_史美林
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。
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。
入侵检测系统的研究与实现的开题报告
入侵检测系统的研究与实现的开题报告一、选题背景随着网络技术的迅猛发展和广泛应用，网络安全问题已经成为国家和企业必须要面对的重要问题。
其中入侵攻击是网络安全的主要威胁之一，对系统安全性和数据完整性带来严重威胁。
为了保障网络安全，入侵检测系统成为了一个重要的研究领域。
本论文旨在探讨入侵检测系统的研究与实现，提高网络安全的保障能力。
二、研究内容与目的本论文将重点研究如何设计和实现高效的入侵检测系统。
具体研究内容如下：1. 介绍入侵检测系统的基本概念、分类和工作原理。
2. 分析入侵检测系统的算法，包括基于统计分析的入侵检测算法、基于机器学习的入侵检测算法、基于神经网络的入侵检测算法等。
3. 研究入侵检测系统的数据集和评估方法，包括KDDCUP 99数据集、NSL-KDD数据集、CICIDS 2017数据集等，并探讨如何评估入侵检测系统的性能和精度。
4. 实现一个基于机器学习的入侵检测系统，包括数据预处理、特征提取、模型训练和测试等环节。
同时，探讨系统如何优化和扩展。
通过以上研究，本论文旨在实现一个高效的入侵检测系统，提高网络安全的保障能力。
三、研究方法本论文将采用文献调研和实验研究相结合的方法。
具体研究方法如下：1. 调研相关的学术论文和专业书籍，了解入侵检测系统的最新理论和实践。
2. 分析入侵检测系统的性能和精度评估方法，确定所采用的评估方法及数据集。
3. 设计和实现一个基于机器学习的入侵检测系统，并进行实验研究，对系统的性能和精度进行评估。
4. 总结评估结果，并提出进一步研究和优化的方向。
四、预期成果通过本论文的研究，将实现一个基于机器学习的入侵检测系统，并探讨如何优化和扩展系统。
同时，将对入侵检测系统的算法、数据集、评估方法等进行深入探讨，提高入侵检测系统的保障能力。
预期成果如下：1. 提出一种高效的入侵检测系统的实现方法。
2. 探讨入侵检测系统的算法优化和扩展方法。
3. 分析入侵检测系统的数据集和评估方法，提出改进措施。
入侵检测系统研究与实现的开题报告
入侵检测系统研究与实现的开题报告一、选题背景随着计算机网络的不断发展和普及，互联网的安全问题也受到了越来越多的重视。
在这个背景下，入侵检测系统被广泛应用于计算机网络的安全管理。
入侵检测系统通过监测网络流量、记录异常事件来检测恶意行为，以提高网络的安全性。
然而，随着黑客技术的不断发展和入侵技术的日益复杂，传统的入侵检测系统无法满足现代网络的全面安全需求。
因此，如何提高入侵检测系统的检测和响应能力，成为当前亟待解决的问题。
二、研究目的和意义本文旨在研究基于机器学习的入侵检测系统，建立机器学习模型，实现对网络流量的智能分析，从而提高入侵检测系统的检测准确率和响应能力。
研究的目的是：1.建立基于机器学习的入侵检测模型，提高入侵检测系统的检测准确率；2.探究不同机器学习算法在入侵检测中的应用效果，为入侵检测系统的优化提供参考；3.实现入侵检测系统，为网络安全管理提供可靠的保障。
研究的意义在于：1.提高入侵检测系统的检测准确率，减少恶意攻击对计算机网络的威胁；2.促进机器学习算法在网络安全领域的应用和发展；3.为网络管理者提供实用的入侵检测工具，帮助其更好地维护网络的安全。
三、研究内容和方法本研究的主要内容包括：1.收集入侵检测相关的数据集，并对数据进行分析和预处理，以便后续的建模工作；2.构建入侵检测模型，采用常用的机器学习算法，如逻辑回归、支持向量机、随机森林等，对网络流量进行分析和分类；3.在模型训练和调优过程中，采用交叉验证和网格搜索等技术，以提高模型的泛化能力和优化效果；4.实现入侵检测系统，将构建好的模型应用到实际场景中，实现对网络流量的实时监测和分析。
本研究的核心方法是机器学习模型建模，包括数据预处理、模型选择和参数调优等环节。
在模型选择和参数调优方面，本研究将采用交叉验证和网格搜索等技术，以提高模型的泛化能力和优化效果。
四、预期成果本研究完成后，预期能够达到以下成果：1.基于机器学习的入侵检测模型，能够实现对网络流量的智能分析和分类；2.针对不同机器学习算法的研究，探究其在入侵检测中的应用效果，为入侵检测系统的优化提供参考；3.实现入侵检测系统，帮助网络管理者更好地维护网络的安全。
基于数据预处理的入侵检测系统研究的开题报告
基于数据预处理的入侵检测系统研究的开题报告一、研究背景和目的随着互联网和信息技术的迅速发展，网络安全问题也越来越突出。
入侵检测系统作为网络安全的重要组成部分，目的是从网络通信数据中快速、准确地识别出指向系统安全的攻击并对其作出响应。
因此，入侵检测系统受到了广泛关注。
然而，入侵检测系统面临着许多挑战，例如复杂的网络环境、不断变化的攻击手法以及数据量庞大等。
为了解决这些问题，数据预处理技术在入侵检测系统中得到了广泛应用。
数据预处理可以对原始的网络通信数据进行预处理和优化，从而提高入侵检测系统的性能和准确度。
本研究的目标是探讨数据预处理在入侵检测系统中的应用，并研究其对入侵检测系统性能和准确度的影响，为实现更有效的入侵检测系统提供技术支持。
二、研究内容本研究主要内容包括以下几个方面：1.入侵检测系统基本原理和技术：介绍入侵检测系统的基本原理和技术，包括入侵检测系统的分类、入侵检测技术、数据集、评价指标等。
2.数据预处理技术：介绍数据预处理技术的基本原理和方法，包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等。
3.基于数据预处理的入侵检测系统：基于前两个方面的研究，探讨如何将数据预处理技术应用于入侵检测系统中，设计和实现基于数据预处理的入侵检测系统，并对其进行实验评估。
4.实验评估和数据分析：应用实验数据对基于数据预处理的入侵检测系统进行性能和准确度评估，并对实验数据进行分析。
5.系统优化：针对实验评估和数据分析结果，提出进一步优化入侵检测系统的方案，并进行实验验证。
三、研究意义入侵检测技术是网络安全领域的关键技术之一。
本研究旨在通过数据预处理技术在入侵检测系统中的应用，提高入侵检测系统的性能和准确度。
具体来说，本研究的意义包括以下几个方面：1.提高入侵检测系统的性能和准确度：通过数据预处理技术，去除数据中的噪声和冗余信息，优化数据集的结构，提高入侵检测系统对网络攻击的检测精度并降低误报率。
2.加强入侵检测系统的实时性和效率：数据预处理可以大大缩短数据处理时间，降低系统资源占用率，提高入侵检测系统的实时性和效率。
入侵检测技术与其发展趋势
入侵检测技术与其发展趋势史美林钱俊董永乐清华大学计算机系CSCW实验室{shi,qjun,dyle@}引言自从1988年爆发蠕虫病毒以来，便宣告了高度信任的网络社区已一去不返。
随之而来的，个人计算机的制造和维护成本开始急速下降，个人操作系统友好的界面和易用性开始吸引大量最终用户，机器性能的不断扩展和日益丰富的应用软件使计算机开始渗透到我们生活的每个角落，网络基础设施飞速发展，使越来越多的人开始有接触网络的机会，精明的商人很快就看到了Internet的商业潜力，许多商业组织开始把Internet作为他们最重要的商业运作手段，政府机构也把Internet 作为向公众提供访问公共记录和信息的渠道，大众传媒的重心也逐渐向网络倾斜。
随着网络技术的发展和应用范围的扩大，特别是Internet的兴起，我们越来越依赖于网络进行信息访问和信息处理，信息作为一种无形的资源也越来越得到人们的共识，这一方面提供了资源的共享性，改变了以往单机工作模式，提高了效率，但是在带来便利的同时也急剧地增加了网络安全的脆弱性和计算机系统的非安全因素。
本文中的“入侵”（Intrusion）是个广义的概念，它表示系统发生了违反系统安全策略的事件。
这个定义不仅包括了Anderson的模型[1]中提到的所有的威胁，并且还包括了Anderson模型中没有提到的对系统安全的其他威胁。
这些威胁包括：试图获取对系统或数据进行非授权地访问和控制；程序的威胁（软件攻击，如病毒、特洛伊木马、恶意的Java或ActiveX小程序等）；探测和扫描系统以发现系统漏洞，为将来的攻击做准备等对计算机系统造成危害的行为。
本文主要对入侵检测的概念、发展历史和相关技术进行了综述，对我们正在进行研究的协同式入侵检测系统做了简要介绍，最后对入侵检测技术的发展趋势进行了展望。
一、信息安全与入侵检测自1988年莫里斯蠕虫事件发生以来，侵犯安全的事件报道便不绝于耳，CERT/CC处理的安全事故逐年呈爆炸性增长（图1-1）。
基于深度学习的入侵检测数据分类研究
Advances in Applied Mathematics 应用数学进展, 2023, 12(6), 2736-2748 Published Online June 2023 in Hans. https:///journal/aam https:///10.12677/aam.2023.126274基于深度学习的入侵检测数据分类研究金 颖1,21成都信息工程大学网络空间安全学院，四川 成都2成都信息工程大学先进密码技术与系统安全四川省重点实验室，四川 成都收稿日期：2023年5月13日；录用日期：2023年6月7日；发布日期：2023年6月15日摘要针对由于入侵检测数据集中数据类别不平衡，而导致的检测分类准确率低的问题，设计一种基于生成对抗网络(GAN)和深度森林结合的入侵检测模型。
首先，基于生成对抗网络独有的对抗思想，通过原数据类的分类结果，筛选出需要生成的类别，生成数据集中缺少的数据，缓解数据集不平衡的问题；然后，针对网络流量特征复杂与深度森林模型数据处理成本高的矛盾，设计了基于主成分分析和线性判别算法结合的特征提取方法，解决了深度森林模型中的数据计算冗余问题，提高了数据传递与处理能力。
实验结果证明，所提方法的分类检测精度达到了96%，其中少数类数据的检测精度比没有平衡前提高了30%。
关键词生成对抗网络，入侵检测，不均衡数据分类，深度森林，特征提取Research on Intrusion Detection Data Classification Based on Deep LearningYing Jin 1,21School of Cybersecurity, Chengdu University of Information Technology, Chengdu Sichuan2Advanced Cryptography and System Security Key Laboratory of Sichuan Province, Chengdu University of Information Technology, Chengdu SichuanReceived: May 13th , 2023; accepted: Jun. 7th , 2023; published: Jun. 15th , 2023AbstractAiming at the problem of low detection and classification accuracy due to the imbalance of data categories in the intrusion detection dataset, an intrusion detection model based on the combina-tion of generative adversarial networks (GAN) and deep forest is designed. .First of all, based on金颖the adversarial characteristics of generated adversarial networks, the classes that need to be gen-erated are screened out through the classification results of the original data and the missing data in the dataset is generated to alleviate the problem of dataset imbalance. Then, aiming at the con-tradiction between the complex network traffic characteristics and the high data processing cost of the deep forest model, a feature extraction method based on the combination of principal com-ponent analysis and linear discriminant analysis is designed. It solves the data calculation redun-dancy problem in the deep forest model and improves the data transmission and processing capa-bilities. The experimental results show that the classification detection accuracy of the proposed method reaches 96%, and the detection accuracy of the minority class data is 30% higher than that without balance.KeywordsGenerative Adversarial Network (GAN), Intrusion Detection, Imbalanced Data Classification, Deep Forest, Feature ExtractionThis work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0)./licenses/by/4.0/1. 引言入侵检测系统可以对外来的数据信息进行分类，通过分析数据的特征，对照数据库进行检测，有助于保护计算机，避免一些潜在的威胁[1]。
毕业论文——网络入侵检测系统(Snort)研究【范本模板】
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。
【最新】网络安全案例：入侵检测系统分析报告(附代码数据)
【最新】网络安全案例：入侵检测系统分析报告(附代码数据)概述本文档是针对最新的网络安全案例进行的入侵检测系统分析。
我们通过对相关数据和代码的分析，揭示了该案例中存在的安全漏洞和入侵行为。
案例背景网络安全案例发生在某企业的网络系统中。
该企业拥有一个入侵检测系统，旨在及时发现并预防潜在的入侵行为。
然而，最新的案例中发现了一系列安全漏洞，导致入侵者成功绕过入侵检测系统并获取敏感数据。
数据分析通过对案例中相关数据的分析，我们发现以下关键问题：- 入侵检测系统未能及时检测到异常活动和攻击行为。
- 入侵者通过漏洞利用成功绕过了系统的安全防护措施。
- 敏感数据的保护措施不足，导致入侵者轻易获取了重要信息。
代码分析我们对入侵检测系统的代码进行了深入的分析，发现如下问题：- 缺乏有效的日志记录机制，导致无法追踪和分析入侵行为。
- 安全配置不当，使得入侵者可以利用已知的漏洞进行攻击。
- 没有实施足够的访问控制措施，使得入侵者能够轻易地获取敏感数据。
漏洞修复建议针对以上问题，我们提出以下漏洞修复建议：1. 更新入侵检测系统的规则和算法，以更准确地检测和预防入侵行为。
2. 加强系统的安全配置，包括及时打补丁、禁用不必要的服务等。
3. 强化访问控制机制，确保只有合法用户能够访问系统和敏感数据。
4. 实施全面的日志记录和监控机制，便于追踪和分析潜在的入侵行为。
5. 加强员工的网络安全意识培训，提高其对潜在威胁的警觉性。
结论本文档分析了最新的网络安全案例并提出了漏洞修复建议。
通过加强入侵检测系统和安全措施，并提升员工的网络安全意识，企业可以有效预防和应对潜在的网络入侵行为，保护敏感数据的安全。
入侵报警算法实验报告(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防护的重要手段，对于实时监测和防范网络入侵行为具有重要意义。
本实验旨在通过研究入侵报警算法，实现对网络入侵行为的有效识别和报警。
二、实验目的1. 理解入侵报警算法的基本原理和实现方法。
2. 掌握入侵检测系统的构建过程，包括数据采集、特征提取、模型训练和报警处理等环节。
3. 评估不同入侵报警算法的性能，为实际应用提供参考。
三、实验内容1. 实验环境- 操作系统：Linux- 编程语言：Python- 数据集：KDD Cup 99入侵检测数据集2. 实验步骤（1）数据采集与预处理从KDD Cup 99入侵检测数据集中选取合适的实验数据，对数据进行清洗、去噪和归一化处理，以确保数据质量。
（2）特征提取根据数据集的特点，提取能够反映入侵行为的特征，如连接持续时间、数据包大小、连接速率等。
（3）模型训练选择合适的入侵报警算法，如支持向量机（SVM）、决策树、神经网络等，对训练数据进行模型训练。
（4）报警处理将训练好的模型应用于实际网络数据，对疑似入侵行为进行识别和报警。
3. 实验结果与分析（1）SVM算法实验结果- 准确率：95.6%- 召回率：93.2%- F1值：94.4%（2）决策树算法实验结果- 准确率：92.8%- 召回率：90.4%- F1值：91.6%（3）神经网络算法实验结果- 准确率：97.4%- 召回率：96.2%- F1值：96.9%通过对不同入侵报警算法的实验结果进行分析，可以得出以下结论：- 神经网络算法在准确率、召回率和F1值方面均优于SVM和决策树算法。
- 决策树算法在处理简单问题时表现较好，但在复杂问题上的性能不如神经网络算法。
- SVM算法在处理高维数据时具有较好的性能，但在特征选择方面需要人工干预。
四、实验总结本实验通过对入侵报警算法的研究，验证了不同算法在实际应用中的性能。
实验结果表明，神经网络算法在入侵检测领域具有较好的应用前景。
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*)国家863项目(编号:2001AA142020)。
史美林 教授,博导,主要研究方向为计算机支持的协同工作、网络安全、网格技术;钱 俊 博士研究生;许 超 硕士研究生。
计算机科学2006V ol 133l 18入侵检测系统数据集评测研究*)史美林 钱 俊 许 超(清华大学计算机科学与技术系 北京100084)摘 要 入侵检测技术已经成为信息安全保障体系的重要组成部分。
但是到目前为止,还没有广泛认同的入侵检测系统(IDS)评测标准,用户和研究人员对ID S 和新的检测算法的有效性抱有疑问。
解决这些问题的关键在于对IDS 进行完善的评测。
研究者对此提出了多种不同的IDS 评测方案,如M I T L inco ln L ab 提出的数据集评测和Neo hapsis 提出的OSEC(O pen Secur ity Ev aluatio n Cr iteria)等。
通过对评测结果的分析,能发现现有技术的不足,从而为ID S 技术今后的研究提供指导。
本文对M IT LL 提出的数据集评测方法进行了详细分析,阐述了数据集评测方法中的关键问题,并在M IT L L 研究的基础上,提出了相关改进方案,作为进一步的研究。
关键词 入侵检测,数据集,IDS 评测,IDS 测试Research of Intrusion Detection System Dataset EvaluationSH I M e-i Lin Q IA N Jun XU Chao(Department of Com puter Science and T echn ology,T singh ua University,Beijing 100084)Abstract Intrusion det ection technolog y has been an indispensable part of infor matio n secur ity metr ics,but t ill no w no st andard is widely accepted to evaluate the effectiv eness and accur acy of intrusion detectio n systems (IDS).T hus,both the end users and r esear chers have doubt o n the effectiv eness o f ID S and alg or ithms.T he key point of the solution is to co nstr uct a precise and comprehensive methodo lo gy for I DS ev aluatio n.Resea rcher s hav e pr oposed severa l IDS evalua -t ion methods,such as dataset evaluat ion pr oposed by M IT L incoln L ab and Open Security Ev aluatio n Criteria pro po sed by N eo hapsis,et c.A cco rding to the ev aluatio n r esults researcher s may lo ok thro ug h the w eak po int of cur rent intr u -sio n detection techno lo gies and thus improv e on t hem.In this paper we pr esent a detail analysis o f dataset evaluat ion metho do lo gy pr oposed by M IT L inco ln L ab and point out the key problems of dataset evaluation methodolog y.W e also pr opose an improv ing r esear ch plan as our fur ther ing w or k in order t o update the ev aluatio n dataset.Keywords Intrusio n detect ion,D at aset,IDS evaluation,IDS testing1 概述1.1 入侵检测技术的困境经过20余年的发展,入侵检测系统(IDS)在信息安全防御体系中越来越受到重视。
与加密等传统安全技术相比,IDS 仍然很不完善,无论是理论模型还是实际应用的检测效果,都没有达到最初设计的期望。
尽管业界不断宣扬IDS 技术的进展有多么神速,然而事实无疑是被夸大了。
新的技术在进入实用之前总是很谨慎的,方法学也并没有如此快的步伐更新换代。
很多成熟的技术仍然在使用而且将会继续使用。
多算法检测、基于状态的特征分析、后门流量异常、协议解析、启发式检测方法,层出不穷的名词更多地是一种市场策略行为。
然而由此带来的负面影响却很大,因为它往往会向用户传达一种误导,这也是入侵检测遭到用户质疑的一方面原因。
随着IDS 的普及和广泛使用,如何衡量和检验IDS 的检测效果是很现实的问题。
对于IDS 有效性的怀疑不仅来自最终的用户,同时来自研究人员自身。
如今入侵检测领域的研究已经向多学科交叉方向发展,很多不同领域的方法都被借鉴并尝试性地应用于入侵检测。
如何比较不同的检测算法所获得的检测效果,是一个很实际的问题。
目前入侵检测领域的研究存在一个恶性循环:找到一种算法,应用在入侵检测领域,发现没有得到满意的检测效果;然后换另外一种算法,重复上面的过程。
这样做虽然能够验证很多算法在入侵检测领域的可用性,但并不能带来认知和检测的根本性突破。
出现这种现象的部分原因在于没有有效的评测方法学。
不能明确IDS 技术需要改进的方向。
到目前为止,还没有一个能被广泛接受作为标准的评测方法学,但是无论是研究者还是厂商都已经意识到了制定评测标准的重要性,而且相关的研究也一直在不断进行中。
1.2 入侵检测系统评测的意义从科学研究的角度来看,任何一种理论都需要通过实践的检验;从软件工程的角度而言,软件系统和算法也必须通过相应的测试。
对于IDS 而言,这两个角度都具有实际意义。
任何一种IDS 都使用了一种或多种检测算法。
无论是最简单的字符串匹配还是复杂的神经网络,这些算法本身都有其理论背景,但是将这些算法应用于入侵检测是否有效则需要进行验证。
同时,每一个入侵检测系统同时也是一个软件系统,一个软件系统必然有其设计目标,因此对这些设计目标进行测试也是必需的。
入侵检测系统评测的基本目标,一方面能够证实IDS的有效性;另一个方面,评测也能反映IDS的缺陷和不足,明确改进的方向,所以I DS评测对于研究人员而言非常重要。
IDS评测更深远的意义在于,能够为入侵、入侵检测甚至于网络行为的模型建立提供支持。
如果能够获得入侵行为、用户行为和网络行为的数学模型,那么所有的问题都会迎刃而解。
但是无论是用户行为还是互联网本身都具有难以处理的复杂性,因此为它们建立精确的数学模型十分困难[1]。
提出一种IDS评测方案,必须对入侵和入侵检测有深入的认识。
同时,在实现评测方案的过程中,也会涉及到网络行为模式、用户行为模式的研究和模拟。
因此,对于IDS评测的研究会为建立上述的几种模型提供经验和数据,从而帮助研究者逐步地发现入侵和入侵检测的本质。
2相关工作2.1测试技术分类目前所使用的测试技术通常可以分为以下3类:有效性测试、极限测试和综合测试。
有效性测试主要的测试目标是检验入侵检测系统是否达到了设计目标。
比如对于基于特征的入侵检测系统,它应该能够准确无误地检测到其特征集所对应的所有攻击。
在进行有效性测试的过程中,需要区分真实的攻击和伪造的攻击。
有些工具专门针对基于特征的入侵检测系统来伪造攻击数据包。
在获取了基于特征的入侵检测系统的特征集之后,这类工具可以根据这些特征自动生成伪造的攻击数据包。
如果入侵检测系统不能够识别这些伪造的攻击数据包,那就会造成对入侵检测系统的拒绝服务攻击,使其消耗大量的运算资源,出现丢包的现象,从而有可能漏过了真正的攻击数据包。
极限测试通常是利用发包机来模拟高带宽网络中的背景流量,在流量中插入攻击,然后测试入侵检测系统的检测效果;并逐渐提高流量的带宽,直到入侵检测系统出现丢包现象或者流量达到了网络所能承受的极限。
极限测试对于基于特征的入侵检测系统非常重要,因为测试表明,基于特征的入侵检测系统在模式匹配上会消耗大概60%~70%的运算资源[2]。
因此当网络带宽提高时,入侵检测系统是否能够保持有效性,就需要通过测试来确定,这也是极限测试的目标所在。
进行极限测试一般需要使用专门的硬件设备,比如Sma rtbit或者IXIA等。
综合测试的目标是希望检验入侵检测系统在真实环境下的检测效果。
相对于前两种测试方法,综合测试要复杂得多。
首先,综合测试采用的测度(met ric)比有效性测试和极限测试采用的评价标准复杂得多。
对于有效性测试而言,可以用一个百分数来描述IDS能够实际检测出的攻击数量和特征集对应的攻击数量的比率;对于极限测试,可以给出一个最大的无丢包工作带宽;而对于综合性测试而言,需要制定一套可以综合衡量入侵检测系统的评估标准。
综合测试的复杂性还反映在测试方案的实现上,由于综合测试的目的是检验入侵检测系统在真实网络环境中的检测效果,因此综合测试必须考虑如何仿真一个/真实的0网络环境。
2.2研究工作分类自从IDS步入成熟的商业化运作之后,入侵检测研究也逐渐分化成学术界和工业界两大阵营,围绕IDS评测的研究也分别来自学术界和工业界。
2.2.1学术界的研究工作学术界的研究工作主要包括加州大学D av is分校计算机安全实验室、IBM Z ur ich R esear ch L ab和M IT L inco ln Lab (以下简称M IT LL)的研究工作。
加州大学Davis分校计算机安全实验室在1997年提出了入侵检测系统软件测试平台[3]的研究工作。
该研究工作的目标是希望能够为ID S测试提供一个通用的软件平台。
在这样的平台上,使用者可以设计自己的测试方案。
更进一步,这一平台甚至可以被扩展,用于其他软件系统的相关测试。
该研究工作的重点是对于真实用户行为的模拟,然而在文[3]发表之后没有进一步的研究进展发布。
IBM Zurich Research L ab在1997年进行了入侵检测评测的相关研究[4]。