IDS入侵系统的分析与设计
网络流量分析与入侵检测系统设计
网络流量分析与入侵检测系统设计随着互联网的快速发展和普及，网络安全问题日益凸显。
网络流量分析与入侵检测系统的设计正是为了解决这一问题而应运而生的。
本文将探讨网络流量分析与入侵检测系统的设计原理、技术以及应用。
一、网络流量分析的概念和原理网络流量分析是指通过对数据包的捕获和解析，对网络中的通信流量进行分析和监控。
它主要关注的是网络中数据包的来源、目的地、传输协议以及数据包的内容等信息。
通过对网络流量的分析，可以有效地监测和识别出网络中的异常行为，从而及时采取相应的安全措施。
网络流量分析的原理主要包括数据包的捕获和解析两个过程。
数据包的捕获是指通过网络监控设备或者软件工具，对网络中的数据包进行实时捕获。
捕获到的数据包将会被传输到后续的解析过程中。
解析过程是指对捕获到的数据包进行协议解析和内容解析。
协议解析主要是将数据包按照各个层次的协议进行解析，从而获取数据包的源IP地址、目标IP地址、传输协议等信息。
内容解析则是对数据包的载荷进行解析，以获取更加细节的信息，如数据包中所包含的URL、请求方法、数据长度等。
二、入侵检测系统的概念和分类入侵检测系统（Intrusion Detection System，简称IDS）是指通过对网络流量进行监控和分析，识别出网络中的入侵行为，并及时发出警报的一种系统。
入侵检测系统可以按照其工作位置进行分类，主要分为网络入侵检测系统（NIDS）和主机入侵检测系统（HIDS）。
网络入侵检测系统主要工作在网络层次上，通过对网络流量进行分析来识别入侵行为；而主机入侵检测系统则主要工作在主机层次上，通过对主机的系统日志和行为进行分析来识别入侵行为。
三、网络流量分析与入侵检测系统的设计网络流量分析与入侵检测系统的设计主要可以分为四个阶段：流量捕获、流量解析、行为识别和警报生成。
首先是流量捕获阶段。
网络流量可以通过多种方式进行捕获，如网络监控设备、专用硬件或者软件工具。
在这个阶段，需要选择合适的捕获方式和设备，并进行必要的配置。
《基于Snort的工业控制系统入侵检测系统设计与实现》
《基于Snort的工业控制系统入侵检测系统设计与实现》一、引言随着工业4.0时代的到来，工业控制系统（ICS）在网络化、智能化的同时，也面临着日益严峻的安全威胁。
针对工业控制系统的入侵检测系统（IDS）设计显得尤为重要。
Snort作为一种开源的轻量级网络入侵检测系统，具有强大的检测能力和灵活性，因此本文将探讨基于Snort的工业控制系统入侵检测系统的设计与实现。
二、系统设计1. 需求分析在工业控制系统中，安全威胁主要包括恶意攻击、非法入侵、数据篡改等。
因此，设计一个基于Snort的入侵检测系统，需要具备实时监控、快速响应、高准确性等特点。
系统需要能够检测出常见的网络攻击行为，并能够提供详细的日志信息以便后续分析。
2. 系统架构设计本系统采用分布式架构，主要由数据采集层、预处理层、检测分析层和报警响应层组成。
数据采集层负责收集网络流量数据；预处理层对数据进行清洗和格式化；检测分析层采用Snort进行实时检测；报警响应层根据检测结果进行报警和响应。
3. 关键技术实现（1）数据采集：通过使用网络抓包工具（如tcpdump）或镜像端口技术，实时采集网络流量数据。
（2）预处理：对采集到的数据进行清洗和格式化，去除无效数据和噪声。
（3）Snort配置：根据工业控制系统的特点，定制Snort规则库，实现高效的入侵检测。
（4）报警响应：根据检测结果，通过邮件、短信等方式进行报警，并采取相应的安全措施。
三、系统实现1. 开发环境搭建首先需要搭建Snort的开发环境，包括安装Snort软件包、配置数据库等。
同时，还需要搭建其他相关软件和工具，如网络抓包工具、日志分析工具等。
2. 规则库定制根据工业控制系统的特点和常见的攻击手段，定制Snort规则库。
规则库应包括常见的网络攻击行为、恶意软件、非法入侵等。
为了提高准确性，可以通过不断更新规则库来适应新的安全威胁。
3. 系统测试与优化对系统进行测试，包括功能测试、性能测试和安全测试等。
网络安全中的入侵检测系统设计与优化方法
网络安全中的入侵检测系统设计与优化方法随着互联网的快速发展，网络安全问题愈发严重。
入侵检测系统（Intrusion Detection System，简称IDS）作为网络安全的重要保障手段之一，在实时监测和检测网络中的异常活动方面起到了关键作用。
本文将探讨网络安全中的入侵检测系统的设计与优化方法。
一、入侵检测系统的设计入侵检测系统的设计需要考虑以下几个方面的因素：数据采集、特征提取、分类、响应和可扩展性。
首先，数据采集是入侵检测系统设计中的首要任务。
它涉及到对网络流量数据的采集和处理。
常见的数据采集方式包括网络嗅探和日志分析。
网络嗅探是通过监听网络传输的数据包来获取数据流量，而日志分析则是通过网络设备和管理员工具生成的日志文件来收集信息。
其次，特征提取是入侵检测系统的核心部分。
特征提取是指从大量的网络流量数据中提取出有效的特征信息，以用于后续的分析和判断。
常见的特征包括数据包的源和目标IP地址、端口、协议类型、数据包长度等。
然后，分类是入侵检测系统的关键步骤。
分类是指根据特定的规则，将提取出的特征信息进行匹配和判断，以确定网络流量是否正常。
分类算法包括基于规则的算法、统计算法和机器学习算法等。
其中，机器学习算法如支持向量机、朴素贝叶斯和神经网络等在入侵检测系统中被广泛应用。
接下来，响应是入侵检测系统中的必要环节。
当入侵检测系统检测到异常或恶意的网络活动时，及时采取有效的响应措施可以快速遏制入侵行为并保护系统安全。
常见的响应措施包括报警通知、阻断网络连接、生成入侵告警报告等。
最后，可扩展性是入侵检测系统设计中需要考虑的重要因素。
随着网络规模的扩大和流量的增加，系统需要能够处理大容量的网络数据，并能够根据需要扩展硬件和软件资源。
因此，在入侵检测系统设计中应充分考虑系统的可扩展性和性能需求。
二、入侵检测系统的优化方法为了提高入侵检测系统的检测率和准确性，可以采取以下优化方法：特征选择、多模型集成和实时更新。
基于机器学习的网络入侵检测系统设计与实现
基于机器学习的网络入侵检测系统设计与实现网络入侵检测系统（Intrusion Detection System，简称IDS）可以帮助网络管理员及时发现和应对恶意的网络入侵行为，保障网络的安全性。
随着机器学习技术的不断发展，基于机器学习的网络入侵检测系统被广泛应用。
本文将介绍基于机器学习的网络入侵检测系统的设计与实现方法。
首先，基于机器学习的网络入侵检测系统需要建立一个强大的数据集。
该数据集应包含大量的正常网络流量和恶意攻击的样本。
可以通过网络流量捕获设备或网络协议分析工具采集网络数据，并手动标记恶意攻击的样本。
这样的数据集将为机器学习算法提供足够的训练样本，以便进行准确的网络入侵检测。
其次，针对网络入侵检测系统的设计，可以采用传统的分类算法或深度学习模型。
传统的分类算法包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等，这些算法适用于特征维度较小的情况。
而深度学习模型如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）具有强大的特征提取和学习能力，适用于处理较复杂的网络数据。
根据实际情况选择合适的算法或模型进行网络入侵检测。
接着，对于模型的训练与测试，可以采用交叉验证的方法进行模型的评估与选择。
通过划分数据集为训练集和测试集，并在训练集上进行模型参数的优化训练，然后在测试集上对模型的性能进行评估。
通过比较不同模型的评估指标如准确率、召回率、F1值等，选择最优的模型进行进一步的部署。
同时，在训练模型时需要注意数据样本不平衡问题，采用合适的采样策略来平衡正负样本数量，以提高模型的性能。
为了进一步提高网络入侵检测系统的准确性和实时性，可以应用特征选择和特征提取技术。
特征选择是从海量的特征中选择对分类有用的特征，去除冗余和噪声特征，以减少特征空间的维度和计算复杂度。
常用的特征选择方法有方差选择法、相关系数选择法和互信息选择法等。
特征提取是将原始数据转换为更具有代表性和可区分性的特征。
常用的特征提取方法有主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）和独立成分分析（ICA）等。
校园网入侵检测系统(IDS)的研究与设计
的入侵检 测要 求。 系统采用代理控制 中心对各个代理 的报警统 一管理 ，各个代理 具有 一定的 自治性 ，可单独使 用 ；
系统采用 了一定的状态检查方法 ，以保证整个 系统 自身的安全 ；系统的 实验原型在 Ｗｉｄｗ 操作 系统 环境 下 实现 ， ｎｏｓ
但 系统 的结 构 不 受 操 作 系统 所 限 。
率高 、网络应用多 、相 关 的教学 任务应 用 比较集 中。这种情
况 下 ，校 园 网络 面 临 着 许 多 安 全方 面 的威 胁 ：
（）黑客攻击 ，特别是 假 冒源地址 的拒绝服 务攻击 屡有 １
发生 。
（）按已知入侵模式识别入侵行为，并及时发 出报警信息。 ２
（）对异常行 为模式进行统计分析。 ３
（）病 毒和蠕虫 ，在高 速大容量 的局 域 网络 中 ，各种 病 ２
毒 和蠕虫 ，不论 新 旧都很容 易通过用 户下 载或有漏 洞 的系统 迅速传播扩散。 （）滥用 网络资源 ，在校 园 网中总会 出现滥用带 宽等 资 ３ 源 以致影 响其他用户甚至整个网络正常使用 的行为 。 在 以上 安全 威 胁 面前 ，服务 于校 园 网的 入侵 检 测 系统 （ｎｒｓ ｎＤ ｔｃ ｏ ｙｔ Ｉｔ ｉ ｅ ｔ ｎＳｓ ｍ，Ｉ Ｓ 必 须 满足 以 下需 求 ： （ ） ｕ ｏ ｅｉ ｅ Ｄ） １ 分布式结构 ：由分布 在网络 中的监测代 理收集 数据 ，然后汇 总统一处理结果 ，这也是 各 Ｉ Ｓ在大规模 网络 中唯一 可行 的 Ｄ 实用方 法 ； （）误用检测功能 ：误用检测仍是现在 Ｉ Ｓ应用 ２ Ｄ 的主流 。误用检 测系统性 能好坏 的关 键就 在其特 征库是 否完 备 ； （）异常检测功能 ； （）攻击源追踪。 ３ ４
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网络入侵检测系统的设计与实现
网络入侵检测系统的设计与实现网络入侵是指未经授权的用户或程序试图进入网络系统或获取网络系统中的信息，从而危害网络系统的安全。
为了保护网络系统和用户信息的安全，网络入侵检测系统（Intrusion Detection System，简称IDS）应运而生。
本文将探讨网络入侵检测系统的设计与实现。
一、网络入侵检测系统的概述网络入侵检测系统是一种安全机制，旨在监控网络流量和系统活动，及时发现并响应入侵事件。
IDS可以分为两种类型：主机入侵检测系统（Host-based IDS，简称HIDS）和网络入侵检测系统（Network-based IDS，简称NIDS）。
HIDS通过监控主机上的日志、文件系统和进程来检测入侵行为。
NIDS则通过监听网络流量来检测恶意行为。
二、网络入侵检测系统的设计原则1. 多层次的检测机制：网络入侵检测系统应该采用多层次的检测机制，包括特征检测、异常检测和行为分析等。
这样可以提高检测的准确性和可靠性。
2. 实时监测和响应：网络入侵检测系统应该能够实时监测网络流量和系统活动，并能够及时响应入侵事件，以减少安全漏洞造成的损失。
3. 自动化运行和管理：网络入侵检测系统应该具备自动化运行和管理的能力，能够自动分析和处理大量的网络数据，并及时警示安全人员。
4. 数据集成和共享：网络入侵检测系统应该能够与其他安全设备和系统进行数据集成和共享，以提高整体安全防御的效果。
5. 可扩展性和可升级性：网络入侵检测系统应该具备良好的可扩展性和可升级性，能够适应网络环境的变化和攻击手段的演变。
三、网络入侵检测系统的实现步骤1. 网络流量监控：网络入侵检测系统需要通过监听网络流量来获取数据，一种常用的方法是使用网络数据包嗅探技术。
嗅探器可以捕获网络中的数据包，并将其传输到入侵检测系统进行分析。
2. 数据预处理：网络流量经过嗅探器捕获后，需要进行数据预处理，包括数据的过滤、去重和压缩等。
这样可以减少存储和处理的数据量，提高系统的效率。
针对恶意侵入的网络入侵检测系统设计与实现
针对恶意侵入的网络入侵检测系统设计与实现随着互联网的飞速发展，网络安全已经成为了一个越来越重要的问题。
近年来，恶意入侵事件不断发生，使得网络安全问题变得愈发复杂和难以解决。
针对网络系统中存在的各种漏洞和风险，如何设计和实现可靠有效的入侵检测系统，成为了当前网络安全领域最为关注的热点。
一、网络入侵检测系统基本原理网络入侵检测系统（Intrusion Detection System，IDS）是指一种使用软、硬件和操作系统等技术手段对网络流量、系统日志及用户行为等进行实时监控，自动检测和识别网络中的异常流量、行为和攻击的系统。
根据其检测方法的不同，IDS又可分为基于规则的入侵检测系统（Rule-based Intrusion Detection System，RIDS）、基于异常的入侵检测系统（Anomaly-based Intrusion Detection System，AIDS）和基于混合检测的入侵检测系统（Hybrid-based Intrusion Detection System，HIDS）。
1、基于规则的IDS基于规则的IDS采用特定的规则对网络流量进行分析和比对，一旦出现与规则相匹配的流量，就会发出警报。
由于规则的限制性较强，该类型IDS的检测能力相对较弱，很难检测出新颖的入侵行为，但对于已知的入侵行为表现较好。
2、基于异常的IDS基于异常的IDS依据日志或流量的特征进行学习，建立出正常流量和行为的模型，之后进行新流量和行为的检测。
该类型IDS能够检测出新型入侵行为，但也容易误报和漏报。
3、基于混合检测的IDS基于混合检测的IDS结合了基于规则和基于异常的两种检测方法，既能检测出已知的入侵行为，也能检测出新颖的入侵行为，相对于另外两种类型的IDS具有更好的准确性和可靠性。
二、网络入侵检测系统的设计与实现网络入侵检测系统的设计与实现需要考虑多方面的因素，如检测性能、安全性和可扩展性等。
基于深度学习的入侵检测系统设计与实现
基于深度学习的入侵检测系统设计与实现随着网络技术的发展，网络攻击带来的问题也越来越严重。
黑客利用各种漏洞，攻击企业、政府和个人电脑系统，甚至可以窃取财务数据和个人隐私。
为防止此类网络攻击的危害，人们设计出了入侵检测系统(IDS)，其功能是检测和预防已知和未知的入侵。
目前，基于深度学习的IDS不断被研究和使用。
本文旨在探究基于深度学习的入侵检测系统的设计和实现。
一、深度学习深度学习是人工智能的一个分支，它模拟人类大脑神经网络的结构和功能，并利用大量的实例数据进行训练，让计算机具有自主学习、自我调整的能力。
深度学习拥有非常强大的特征提取和分类能力，被广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等领域中。
二、基于深度学习的入侵检测系统基于深度学习的入侵检测系统可以分为两类：基于无监督学习的入侵检测系统和基于监督学习的入侵检测系统。
1. 基于无监督学习的入侵检测系统基于无监督学习的入侵检测系统常用的是自编码器和变分自编码器。
它们可以对不同的数据流进行学习和特征提取，发现可能的入侵活动。
自编码器通过非线性降维，将复杂的特征映射到低维度的隐含空间中，构建了建模流量的模型。
变分自编码器引入了可变的隐含变量，提高了模型的鲁棒性和可解释性。
无监督学习方法可以识别未知的入侵行为，但是它们可能存在过拟合和欠拟合的问题，难以对复杂的网络环境进行监控。
2. 基于监督学习的入侵检测系统基于监督学习的入侵检测系统需要大量标记数据进行训练，常用的算法包括卷积神经网络(CNN)和长短时记忆网络(LSTM)。
CNN可以有效地提取网络流量的特征，LSTM可以处理序列信息，对于网络流量的时间序列数据有着很好的效果。
此外，还有基于增强学习的入侵检测算法，它能够根据环境的变化自适应地调整告警阈值，降低误报率。
监督学习方法的优点在于精度较高，但是需要大量标记数据进行训练，而网络攻击的样本多变，不易获取大量标记数据也是一个瓶颈。
三、入侵检测系统的实现入侵检测系统的实现过程分为预处理、特征提取和分类三个步骤。
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毕业论文（设计）论文题目：IDS入侵系统的分析与设计学生姓名：刘荣荣学号：0908210124所在院系：计算机与信息工程系专业名称：计算机科学与技术届次：2014 届指导教师：陈茅目录摘要 (1)前言 (3)第1章入侵检测技术的介绍 (4)1.1 入侵检测基本模式的确立 (4)1.2 入侵检测的相关概念 (5)第2章入侵与网络安全 (6)2.1网络安全问题的产生 (6)2.2入侵技术的发展趋势及入侵的步骤 (8)2.4网络安全产品 (8)第3章防火墙技术 (9)3.1防火墙的概述 (9)3.2防火墙的体系结构 (10)第4章入侵检测的方法 (12)4.1基于主机的入侵检测技术 (12)4.2基于网络的入侵检测技术 (14)第5章 IDS的应用与发展 (16)5.1 SNORT--免费的IDS (16)5.2 对提高检测技能关键技术的分析 (17)5.3 IDS的主要发展方向 (18)参考文献 (19)致谢 (20)IDS入侵系统的分析与设计学生：刘荣荣（指导老师：陈茅）（淮南师范学院计算机信息工程系）摘要：入侵检测技术的全称为intrusion detection system，简称“IDS”。
目前，入侵检测系统是一个全面的系统安全体系结构的组成部分，已经被企业或机构广泛采用，然而IDS技术产品化的时间相对来说并不长，多数企业或机构缺乏在这方面有经验的技术人员。
若无法完全防止入侵，那么只能希望如果系统受到了攻击，则能够尽快，最好实时检测出入侵，从而可以采取相应措施来对应入侵，这就是IDS的任务所在。
入侵检测是防火墙之后的第二道阀门，对安全保护措施采取的是一种积极的主动的防御策略，在不影响性能的情况下，能够对网络进行检测，从而提供内部攻击，外部攻击以及误操作的实时保护。
关键词：网络安全；入侵检测；防火墙Analysis and design of IDS intrusion systemStudent:LiuRongrong(Faculty Adviser：ChenMao)(Huainan Normal University Department of computer and Information Engineering)Abstract: Intrusion detection technology is called intrusion detection system, referred to as "IDS". At present, the intrusion detection system as part of an overall system security architecture, has been widely used by enterprises or institutions, but the IDStechnology products of the time is not long, the majority of enterprises orinstitutions lack of technical personnel with experience in this area. If you areunable to completely prevent intrusion, so can only hope that if the system is underattack, as soon as possible, the best real time detect intrusion, and take corresponding measures to the corresponding intrusion, this is IDS's mission. Intrusion detection issecond valves firewall, take on the safety protection measures is a kind ofactive defense strategy, without affecting performance, can detect the network, which provides real-time protection internal attack, exterior attack andmisoperation.Keywords: Network security;intrusion detection;firewall2前言计算机和互联网技术正改变着人类社会的面貌，伴随着电子商务，电子政务的全面铺开，信息安全行业将面临的是一场前所未有的机遇和挑战。
由于信息网络的开放性和复杂性，安全保障的各种状态都在一种不稳定的快速变化的过程中。
安全保障的各个环节，如风险评估，事件发现，系统恢复与生存等，都需要有足够的动态适应能力，以便适应各种变化的状况。
然而，如何去达到这个要求也面临着的技术挑战。
作为整体的安全保护机制的重要环节，入侵检测技术本身也在不断地进步和发展。
本论文主要分为三大部分，第一部分介绍了入侵检测系统的发展史，基本概念等基础知识点；第二部分主要介绍了入侵检测系统的常用信息来源，如何利用防火墙技术进行检测；第三部分主要是讨论与入侵检测技术相关的其他问题。
第1章入侵检测技术的简介1.1 入侵检测基本模型的建立1987年Dorothy Denning发表了入侵检测领域中的论文《入侵检测模式》，文中对入侵检测问题做出了深入的讨论，对入侵检测系统建立了的基本模式，并且提出几种检测方法。
这篇文献是入侵检测领域的正式的研究工作的起点，也被认定为入侵检测研究领域内的开创性的成果。
在该模型中，事件产生器可以根据应用环境而有所不同，一般通过自审计记录，网络数据以及其他的可视行为，这些事件是构成入侵检测系统的基础。
如果有统计变量的值达到了某种异常程度，那么行为特征表就会产生异常记录，从而采取一定的措施。
规则模块可以分为系统安全策略和入侵模式。
它不仅可以为判断是否入侵提供参考机制，还可以根据事件记录、异常记录以及有效日期等控制进行更新其它模块的状态。
在实现应用上，规则的选择和更新很类似，行为特征模块是执行基于行为的检测，但规则模块执行的是基于知识的检测。
Denning提出的入侵检测的基本模型，它的意义主要是一般化的模型定义，对具体实现技术没有过高的要求。
基本模型的各个部件可以根据系统的实际需求来设计，还可以细化和进一步的扩展。
1.2 入侵检测的相关概念1.2.1什么是入侵检测在1997年美国国家安全通信委员会其下属的入侵检测小组给出了关于”入侵检测”的概念: 入侵检测是企图对入侵,正在进行的入侵或已经发生入侵进行识别的过程.入侵检测是通过从计算机网络或计算机系统若干关键点进行信息搜索从而对其进行分析,从中发现是否有遭到袭击的迹象和违反安全策略的行为,并对其做出相应反应的安全技术.41.2.2 为什么要引进IDS由于现阶段入侵越来越容易，有关入侵的教程也随处可见，各种有关入侵的工具唾手可得。
而防火墙却不能保证网络的绝对安全，网络边界的设备自身能够被攻破，其对一些较强的攻击很难保护的完善。
当然并不是所有的威胁都是来自防火墙的外部，可以这么理解，防火墙可以看做是锁，而入侵检测系统就是监控设备。
IDS的主要任务是检测来自内部的各种攻击事件以及越权访问，有85％以上的攻击事件都源于内部攻击，而防火墙只能预防外部攻击，对内部攻击很难防范。
所以IDS对于防火墙系统来说是一个非常有效的补充，能够防火墙所开放的服务入侵进行有效的防范。
1.2.3 入侵检测技术的分类(1) 基于主机的IDS基于主机的IDS入侵检测系统的原理是根据系统日志监视操作系统和主机的审计数据或潜在的入侵。
其一般运行于重要工作站,系统服务器或用户机器上,并要求与服务或操作系统内核紧密相连,来监视各种系统事件。
这种系统主要依赖于审计数据或系统日志的完整性和准确性，并且需要把安全策略转换为入侵检测的规则。
基于主机的入侵检测系统，从它的优缺点分析：优点：①性价比高；②审计内容比较全面，细腻；③视野集中；④适用于交换环境和加密缺点：①产生安全问题；②对主机的依赖性强；③主机数过多，代价大；④对网络上的情况难以监控（2）基于网络的IDS基于网络的IDS利用工作于混析的数据源，并通过捕捉网络上的数据包，可以检测到网段上所发生的入侵。
通常基于网络的入侵检测系统可以有四种技巧去识别攻击：1）穿越阀值或频率2）表达式，模式或字节匹配3）统计学上非常规现象的检测4）相关的低级事件5）分布式IDS基于网络的入侵检测系统，从它的优缺点分析：6优点：①检测的范围比较广泛；②不需要对主机性能和配置改变；③操作系统和独立性没有关联；④安装方便缺点：①对不同网段的网络包不能检测；②对复杂的计算量大的攻击难以检测；③协同的工作能力差；④不容易对加密的会话进行处理1.2.4 IDS 的构件1.响应单元(Response units)响应单元是对分析结果能够作出反应的单元，它能够改变文件属性、切断连接等很强的反应,而且能对攻击者发动反击，或只做简单的报警。
2.事件分析器(Event analyzers)事件分析器是将分析后所得到的数据，在对其的产生进行结果的分析。
3.事件产生器(Event generators)事件产生器主要是从整个计算中获取事件，并且向系统的别的部件提供这个事件。
4.事件数据库(Event databases)事件数据库主要将存放在各种中间以及最终数据地方的总称，它既可以是复杂的数据库，也能够是简单的文本文件。
输出：反应或事件输出：高级中断事件 输出：事件的存储信息 输出：原始或低级事件输入：原始事件源事件产生器 响应单元 事件数据库 事件分析器第2章 入侵与网络安全2.1网络安全问题的产生由于互联网络的分散性和开放性的特点似的人类信息资源得以开放共享，并且可以快速灵活的应用，满足人类的需求，并为人类社会的进步有巨大的推动作用。
但是在互联网给人类带来各种方便的同时，也带来了一系列的安全问题；1）容易造成信息泄露，污染，以及对信息的难以控制。
比如:未经授权的资源遭到侵用，信息未授权就被泄露出去等，这些在信息技术方面都是难点之一。
2）网络的应用非常的广泛，造成管理问题的分散。
3）随着社会信息化的高度发展，社会的核心系统也可能面临着恶意的破坏和攻击，从而造成系统瘫痪。
包括政府网站，国防通信和金融系统等。
2.1.1网络攻击的工作流程①目标探测和信息收集②自身隐藏③利用漏洞侵入主机④稳固和扩大战果⑤清除日志网络入侵的主要步骤可以从下图反映：2.1.2网络攻击的分类以及防范措施黑客对网络有各种各样的攻击,攻击通常一般是利用操作系统、同性协议等安全漏选攻 击目标 获得普通 用户权限 擦除入 侵痕迹 安装后门 新建帐号 获取超级用户权限 攻击其它 主机 获取或 修改信息 从事其它 非法活动 扫描 网络 利用漏洞、通过输入区向CGI 发送特殊的命令从而发现突破口。