入侵检测技术探讨
基于深度学习的网络入侵检测与防御技术研究
基于深度学习的网络入侵检测与防御技术研究引言：网络安全问题一直是互联网发展中不可忽视的方面之一。
随着信息技术的迅猛发展，网络入侵事件也日益增多，给社会带来了巨大的损失。
传统的网络入侵检测与防御方法往往局限于规则匹配和特征提取，无法适应新型入侵行为的变化。
基于深度学习的网络入侵检测与防御技术的出现，为网络安全提供了创新的解决方案。
本文旨在探讨基于深度学习的网络入侵检测与防御技术的研究现状和应用前景。
一、基于深度学习的网络入侵检测技术原理1. 传统网络入侵检测方法的局限性传统网络入侵检测方法主要基于规则匹配和特征提取，但这些方法无法应对新型入侵行为的变化，且存在较高的误报率和漏报率。
2. 深度学习在网络入侵检测中的应用深度学习作为一种强大的机器学习技术，通过构建多层神经网络模型，能够自动从原始数据中学习和提取特征，从而实现对网络入侵行为的准确检测。
3. 基于深度学习的网络入侵检测技术原理基于深度学习的网络入侵检测技术主要分为数据预处理、特征提取和分类预测三个步骤。
其中，数据预处理主要包括数据清洗和归一化；特征提取通过设计合适的神经网络结构，实现对网络数据的特征学习；分类预测则利用已训练好的模型对新的网络数据进行入侵判断。
二、基于深度学习的网络入侵检测技术的优势1. 高准确率基于深度学习的网络入侵检测技术能够自动从原始数据中学习和提取特征，相较于传统方法，其分类准确率更高，对新型入侵行为有更好的应对能力。
2. 自适应性基于深度学习的网络入侵检测技术具有较强的自适应性，能够自动学习和适应网络环境的变化，对网络入侵行为的检测能力更加稳定。
3. 抗干扰能力基于深度学习的网络入侵检测技术对于网络噪声和干扰具有较好的抑制能力，降低了误报率和漏报率。
三、基于深度学习的网络入侵防御技术研究现状1. 基于深度学习的入侵防御系统基于深度学习的入侵防御系统主要通过分析网络数据流量和行为模式，检测出隐藏在数据中的入侵行为，并及时采取相应的防御措施。
基于深度学习的入侵检测技术研究
基于深度学习的入侵检测技术研究随着互联网的普及和应用，网络安全问题越来越受到人们的关注，如何保护网络安全成为现代社会面临的重要问题之一。
其中，入侵检测技术作为网络安全的重要组成部分，得到了广泛关注。
而基于深度学习的入侵检测技术，其应用前景更加广阔。
一、深度学习的概念深度学习是一种模仿人脑神经网络进行机器学习的算法，其核心是神经网络模型。
传统的机器学习算法需要人工对数据进行特征工程，提取数据的关键特征，然后输入到模型中进行学习，但是深度学习不需要进行特征工程，它可以自动从原始数据中提取特征，并对数据进行分类、识别等任务。
尤其是在图像、语音、自然语言处理等领域，深度学习已经取得了很大的进展。
二、入侵检测的概念入侵检测是指通过对网络数据流的分析，识别出是否存在入侵行为的过程。
其目的是及时发现并阻止网络攻击，对网络安全起到重要作用。
入侵检测可以分为主机入侵检测和网络入侵检测两类。
主机入侵检测是指在主机上对异常行为进行检测，如病毒、木马、恶意软件等攻击方式。
而网络入侵检测则是指对网络中传输的数据进行分析，识别网络攻击行为。
三、深度学习在入侵检测中的应用传统的入侵检测技术主要是基于规则的方法和基于统计的方法，都需要先进行特征工程或手工设计特征，然后再将特征输入到模型中进行分类。
但是传统方法往往存在特征选择不完备、计算效率低等问题，因此在处理大规模数据时的表现不佳。
而基于深度学习的入侵检测技术可以解决传统方法中的问题。
首先，深度学习可以自动提取从原始数据中学习到的特征，可以更好地处理大规模数据；其次，深度学习可以对非线性的数据进行建模，能够更好地识别复杂的入侵攻击。
因此，基于深度学习的入侵检测技术被认为是未来入侵检测的趋势。
四、基于深度学习的入侵检测技术研究现状目前，基于深度学习的入侵检测技术已经被广泛研究。
现有的主要方法可以分为三类：卷积神经网络、循环神经网络和卷积-循环神经网络。
卷积神经网络主要用于处理图像数据，在入侵检测中主要用于提取数据的时序特征。
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。
网络安全中的入侵检测技术研究及应用实例
网络安全中的入侵检测技术研究及应用实例随着互联网的快速发展，网络安全已经成为了一个全球性的关注话题。
随之而来的是对入侵检测技术的需求不断增长。
入侵检测是一种通过对网络流量和系统活动进行监控和分析的方法，以识别和阻止未经授权的访问和恶意活动。
本文将介绍入侵检测技术的研究现状，并以应用实例来说明其在网络安全中的重要作用。
首先，我们来了解一下入侵检测技术的分类。
根据监测的目标，入侵检测可分为主机入侵检测和网络入侵检测。
主机入侵检测主要关注在单个主机上的异常活动，例如文件篡改、恶意软件的安装等；而网络入侵检测则更关注网络流量中的异常行为和攻击行为。
另外，入侵检测技术的基本分类包括基于特征的检测和基于异常的检测。
基于特征的入侵检测技术使用事先确定的攻击行为特征来识别入侵活动。
这需要建立一个广泛的攻击数据库，其中包含已知的攻击特征。
当网络流量或系统活动与攻击特征匹配时，入侵检测系统会发出警报。
这种方法的优点是准确度较高，能够精确识别特定类型的攻击。
然而，它也存在无法检测新型攻击的问题。
因为该方法仅能识别已知的攻击特征，对于未知的攻击行为，它就无能为力了。
相比之下，基于异常的入侵检测技术更加灵活和全面。
它通过建立正常行为的模型，然后检测流量或系统活动与模型的偏差程度，来识别异常行为。
这种方法不依赖于已知的攻击特征，可以检测新型攻击和零日攻击。
然而，这种方法容易受到误报的困扰，因为正常的操作也可能产生异常。
因此，如何准确地构建正常行为模型成为了一项关键的工作。
在实际应用中，入侵检测技术可以结合多种方法和技术来提高准确度和效果。
例如，机器学习和人工智能的应用为入侵检测带来了新的思路。
这些技术可以对大量的数据进行分析和学习，识别未知的攻击和异常行为。
同时，入侵检测技术还可以与防火墙、入侵防御系统等其他安全措施进行配合，形成完整的网络安全解决方案。
为了更好地理解入侵检测技术在实际应用中的作用，我们来看一个应用实例。
假设某个公司的网络遭到了DDoS攻击，即分布式拒绝服务攻击。
基于行为分析的网络入侵检测与防御技术研究
基于行为分析的网络入侵检测与防御技术研究随着互联网的快速发展，网络安全问题日益突出。
网络入侵成为了互联网中的一大威胁，给个人、企业和国家带来了巨大的损失。
作为网络安全的重要组成部分，网络入侵检测与防御技术的研究和应用具有重要意义。
本文将以基于行为分析的网络入侵检测与防御技术为主题，探讨其技术原理、方法和应用。
一、引言网络入侵指的是未经授权的访问、使用、修改或破坏计算机系统或网络资源的行为。
网络入侵检测与防御旨在通过实时监控和分析网络流量，及时识别和阻止恶意行为，保护网络安全。
二、基于行为分析的网络入侵检测技术基于行为分析的网络入侵检测技术是一种通过分析和监控系统和用户的行为模式来判断是否存在入侵行为的方法。
它与传统的基于特征匹配的入侵检测技术相比，具有更好的适应性和及时性。
1. 行为分析模型的构建行为分析模型是实现基于行为分析的网络入侵检测的关键。
它包括对正常行为和异常行为的建模，并利用机器学习和数据挖掘技术进行训练和分类。
2. 数据采集与处理基于行为分析的网络入侵检测需要采集大量的网络数据，包括网络流量、日志、系统事件等。
然后对数据进行预处理和特征提取，为后续的行为分析打下基础。
3. 异常行为检测基于行为分析的网络入侵检测的核心任务是检测出网络中的异常行为。
其中，异常行为的定义和检测方法是研究的重要方向。
常用的检测方法包括基于规则的检测和机器学习算法。
三、基于行为分析的网络入侵防御技术基于行为分析的网络入侵防御技术主要通过对网络流量的实时监控和分析，采取相应的防御措施来阻止入侵行为的发生。
1. 网络入侵响应系统网络入侵响应系统是一种集成了入侵检测与防御功能的综合安全解决方案。
它能够实时监控网络流量，发现异常行为并采取相应的防御措施。
常见的响应措施包括断连与隔离、警报与记录等。
2. 用户教育与培训网络入侵防御不仅依赖于技术手段，还需要用户的主动参与和合作。
因此，开展网络安全教育与培训对提高网络入侵防御的效果有着重要作用。
计算机安全中的入侵检测与恶意代码分析技术原理解析
计算机安全中的入侵检测与恶意代码分析技术原理解析计算机安全是当今社会中极其重要的一个领域，随着计算机技术的迅速发展和广泛应用，计算机系统面临的风险也在不断增加。
入侵检测与恶意代码分析技术作为计算机安全领域中的重要工具，其原理和应用一直备受关注。
本文将重点围绕入侵检测与恶意代码分析技术的原理进行解析，旨在帮助读者全面了解这一领域的知识。
一、入侵检测技术的原理解析入侵检测技术是指通过对计算机系统的各种活动进行检测和分析，识别出潜在的安全威胁和异常行为。
其核心原理是通过对系统日志、网络流量、系统调用等数据进行实时监测和分析，以发现潜在的攻击并及时采取相应的防御措施。
入侵检测技术主要包括基于特征的检测、基于行为的检测和基于异常的检测三种方式。
1.基于特征的检测基于特征的检测是指通过事先确定的攻击特征或规则来进行检测和识别，其核心原理是将已知的攻击特征与实际的系统活动进行比对，从而识别出潜在的攻击。
这种方式主要包括签名检测和状态机检测两种方式。
签名检测是指通过预先建立的攻击特征库来检测和识别已知的攻击，其优点是准确性高，但缺点是对于新型的攻击无法有效的识别。
状态机检测是指通过对系统状态的变化进行监测和分析，以识别出系统中的潜在攻击。
这种方式的优点是能够处理未知的攻击，但其缺点是误报率较高。
2.基于行为的检测基于行为的检测是指通过对系统的正常行为进行建模，然后检测并识别与模型不符的行为。
其核心原理是通过对系统的行为特征进行建模，并对系统实际的行为进行对比分析，从而发现潜在的攻击。
这种方式的优点是能够识别出未知的攻击，并且误报率较低，但其缺点是对系统的资源消耗较大。
3.基于异常的检测基于异常的检测是指通过对系统的正常行为进行学习，然后检测并识别出与正常行为不符的异常行为。
其核心原理是通过对系统的正常行为进行学习和建模，然后对系统实际的行为进行比较分析，从而发现潜在的异常行为。
这种方式的优点是能够识别出新型的攻击，并且误报率较低，但其缺点是对系统的资源消耗较大。
网络攻击防御与入侵检测技术研究
网络攻击防御与入侵检测技术研究引言：随着互联网的飞速发展，网络攻击日益增多，对个人和组织的信息安全造成了巨大威胁。
网络攻击形式多样，从个人电脑到大型企业服务器都可能成为攻击目标。
为了保护网络安全，网络防御技术和入侵检测系统不断发展和完善。
本文将重点探讨网络攻击防御和入侵检测技术的研究进展和发展趋势。
一、网络攻击类型分析网络攻击可以分为主动攻击和被动攻击两大类。
主动攻击包括计算机病毒、木马、蠕虫等破坏性攻击，它们通过操纵或破坏目标系统的功能来获取或修改信息。
被动攻击则是通过监听、窃取或篡改网络通信来获取目标信息，如黑客通过网络监听来窃取密码等。
二、网络攻击防御技术2.1 防火墙技术防火墙是网络攻击防御的基本工具，可以通过限制不安全的网络活动来保护计算机和网络资源。
防火墙可根据预先设定的规则来过滤进出网络的数据包，通过允许或阻止流量来防止攻击者进入目标系统。
2.2 入侵检测系统入侵检测系统（IDS）可以监视网络流量并尝试识别恶意活动。
IDS分为主机IDS和网络IDS两种类型。
主机IDS通过监视主机上的文件和系统调用来检测潜在的攻击。
网络IDS则通过监听网络流量来发现和阻止攻击者。
三、入侵检测技术的发展趋势3.1 基于深度学习的入侵检测随着人工智能和深度学习的进步，许多新的入侵检测技术正在应用和发展。
传统的IDS主要依赖规则和特征来检测攻击，但是这些方法往往不能准确地捕捉到新出现的攻击。
基于深度学习的入侵检测技术可以通过学习大量数据来发现隐藏的攻击特征，从而提高检测准确性。
3.2 入侵检测系统的自适应能力入侵检测系统应具备自适应能力，即能够根据网络环境和攻击形态的变化自动调整参数和策略。
自适应入侵检测系统可以根据实时情况调整阈值和规则，提高检测的精度和性能。
3.3 多种检测方法的结合为了提高入侵检测的准确性和可靠性，研究人员将多种检测方法进行结合。
例如，结合基于签名的检测方法和基于异常行为的检测方法，可以有效地捕捉到不同类型的攻击。
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。
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２１ 第 ｉ ０ ２年 期 Ｃ ｍ ｕ ｅ ＤＳ ｆｗ ｒ ｎ ｐ ｌ ｃ ｔ ｏ ｓ ｏｐ ｔｒＣ ｏ ｔａ ｅａ ｄＡ ｐ ｉａ ｉｎ 工 程 技 术
入侵检测技术探讨
顾 晓 宁
（ 集宁师范学院计算机 系，内蒙古乌兰察布 ０ ２０ １００）
摘 要 ：随着计算机网络应用的增 多，网络安全 问题也 日益严峻。本文介绍了入侵检测 系统的概念，并对入侵检测技 术进行 了简要 的分 析 ，探 讨 了一 些现阶段 主要 的入 侵检 测技 术 ，最后展 望 了入侵 检 测技 术的发展 趋 势及 主要研 究 方向 。
Ｇｕ Ｘｉｏ ｉｇ ａ ｎｎ Nhomakorabea（ｉｎ ｅ ｃ ｅｓ ｏｌｇ ｏ ｕｅ ｃ ｎ ｅＤ ｐ ｒ ｎ， ｌｎｈ ｂ ０ ０ ，ｈｎ ） Ｊｎ ｇＴ ａ ｈ ｒ Ｃ ｌ ｅＣ ｍｐ ｔｒ ｉ ｃ ｅ ａｔ ｔ ｉ ｅ Ｓｅ ｍｅ Ｗｕａ ｃ ａ ｕ １０ ０Ｃ ｉ ２ ａ
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关键词 ： 网络 安全 ；入侵 检 测 ；入 侵检 测技 术 ；入侵 检测 系统
中图分类号 ：Ｔ ３３ ８ Ｐ９ ． ０
文献标识码 ：Ａ 文章蝙号 ：１０ — ５９（ ０２ Ｏ 一 ０ ７ ０ ０７ ９９ ２１ ） ｌ ０４ － ２
Ｉ ｔｕ ｉｎ Ｄｅｅ ｔ ｎ Ｔｅ ｈ ｏ ｏ ｙ Ｓ ｕ ｙ ｎ ｒ ｓｏ ｔ ｃｉ ｃ ｎ ｌ ｇ ｔ ｄ ｏ
引言 征 判断 主体 系统 是否入 侵 。 伴 随着计 算机 网络技术 和互 联 网 的飞速发 展 ，各种 网络 攻击 （） ２ 误用 入侵检 测 。 该检 测系 统收 集 非正常 数据特 征通 过 匹 和入 侵 事件 时有发 生 ，所造 成 的破坏 性和 损 失 日益严重 。 网络安 配 来确 定系 统 中是否有 入侵 和攻击 。 全威 胁 愈加被 人们 所 重视 。 ４ 根据 系统 各个模 块运 行 的分布 方式 ． 传 统 的信息 安全 方法 都是 静态 的 安全防 御技 术 ，面 对现 今 复 （ ）集 中式入侵 检测 系统 ； （）分 布式 入侵检 测 系统 。 １ ２ 杂 多变 的入 侵手 段难 以应 付 。而入 侵检 测是 一种 动态 安全 的核 心 （ ）入 侵检测 的系 统 的数据源 三 技 术 ，它通 过对 入侵 行为 的发 觉 ，收集 信 息进行 分析 ，并 做 出实 １基 于主机 的数 据源 ． 时的 响应 ，从 中发现 是否 有违 反安 全策 略 的行 为和被 攻击 击 的迹 （ ）系统运 行状 态信 息； （ ）系统 记 帐信息 ； （ ）系统 日 １ ２ ３ 象 ，在 不 影响 网络性 能 的情况 下对 网络 进行 监测 ，提 供对 系统 的 志 。 实时保 护 ［］ １。 ２ 基 于 网络 的数据源 ． 二 、 入侵检 测 系统 （ ）ＳＭ １ ＮＰ信 息 ； （ ）网络通 信包 ２ 入 侵检 测 系统 是传统 操作 系统 加 固和 防火墙 隔离 技术 的合 理 ３应 用程 序 日志文件 ． 补 充 ，它 的功 能是监 控 并分析 系统 及 用户 活动 ，检查 系统 的配 置 ４其 他入 侵检 测系 统的报 警信 息 ． 和漏 洞 ，发现 已知 的攻 击行 为 以及分 析异 常行 为 ，对系 统 日志进 三 、入侵 检测 技术 行管 理并 识别 非正 常活 动 ， 发现 的入侵 行 为进行 告警 和响 应等 。 对 入 侵检测 技术 是 为保证 计算 机系 统 的安全 而设 计与 配置 的一 它 能够 保 护 网络安 全策 略 ，可 以提 高系统 管理 员 的安全 管理 能力 种 能够 及时 发现 并报 告系统 中未 授权 或异 常现 象 的技术 。它在 系 和信 息安 全基 础结 构 的完整 性 。理想 的入 侵检 测系 统应 该管 理方 统 内部 和各种 网络 资源 中主 动采 集信 息 ，从 中发现 内部 、外 部攻 便 、配 置简 单 ，扩展 性强 、保护 范 围广 。应 该具备 动态 自适 应性 ， 击 与合 法用 户是 否滥用 特权 。入 侵检 测技 术可 以根据 用 户 的历史 应 能够根 据 网络 的规模 、系 统 的构 造 和安 全需求 的 改变而 改变 。 行 为或 的 当前操 作 ，完 成对 入侵 的检 测 ，根据 系统 入侵 的痕迹 ， （ ）入 侵检 测系 统 的工作模 式 一 来 恢复 和处理 数据 ［］ １。 入侵 检测 的工 作过 程一 般分 四个 方面 ： （ ）入侵检 测 的过程 。入 侵检 测 的过程 分为 三步 ：信 息收 一 （ ）对信 息 进行 采集 。 （ ）分 析该 信息 ，试 图寻 找入侵 活 集 、信 息分 析 以及 告警 与 响应 ［］ １ ２ ５。 动 的特 征 。 （ ）对检 测到 的行 为 自动作 出 响应 。 （ ）记 录并 处 ３ ４ １信 息收集 。想 要入 侵检 测就 必须 有信 息收集 ，具 体 内容包 ． 理 结果 。 括系 统 、网络 、数据 以及 用户 活动 的状 态和行 为等 。信 息 收集要 （ ）入侵检 测 系统 的分类 ［］ 二 ２ 尽可 能 的扩 大范 围 ，从一 个信 息源 来 的信息 可能看 不 出什 么 ，但 １根据 目标 系统 的类 型来 看 ，可 以分 为两 类 ． 是从 多个信 息源 收集 到 的不 同信息 能够 最大 限度 的识别 可 疑行 为 （ ）基于 主机 （ｏ ｔＢ ｓ ｄ １ Ｈ ｓ— ａｅ ）的入侵 检测 系统 。 常 ，基 于 或入侵 。 通 主 机 的入侵 检测 系统 可监测 系 统事 件和 操作 系统 下 的安全 记录 以 ２信 息分析 。入侵检 测系 统 收集到 的信 息量 非常 大 ，而且 大 ． 及 系统 记录 。它 通过 监视 并分 析主 机系 统 的 日志 、端 口调 用和 安 部分 都是 正常 的信 息 。想 要从 庞大 的信 息 中找 出少部 分 的异常 入 全 审计 记录 等来 检测入 侵 ，保 护主机 的 系统安 全 。 侵信 息 ，就要通 过信 息分 析 。所 以说信 息分 析是 入侵检 测 过程 的 （ ）基于 网络 （ｅ ｗｒ —ａ ｅ ）的 入侵检 测 系统 。该类 型 核心 环节 。 ２ Ｎ ｔｏｋ Ｂ ｓｄ 的入侵 检测 系 统主 要作 用是针 对保 护 网络 。该 系统 由混杂 模式 下 ３ 告警 与响应 入 侵检 测发 现系 统发 生变 更后 ，产 生警 告并 ． 的 网络 适配 器 组成 ，用 来识 别 网络 中的原 始数 据包 ，实 时监视 并 采取 响 应措施 ，告诉管 理员 有入侵 发生 或者 直接 处理 分 析通 过 网络 的所 有通信 业 务 。 （ ）入 侵分 析 的模型 。入 侵分 析是 入侵 检测 的核 心 。在这 二 ２根 据入 侵检 测系 统分析 的数 据来 源 ． 里 ，我 们把入 侵 分析 的处理 过程 分 为三个 阶段 ：构 建分 析器 、对 入侵检 测 系统 分析 的数据 可 以是主 机 系统 日志 、 网络数据 包 、 现场 数 据进 行分 析、反 馈和 提炼 ［］ ２。 应用 程序 的 日志 、防火 墙报 警 日志 以其他 入侵 检测 系统 的报警 信 １构建 分析器 ． 息等 分 析器 可 以执行预 处理 、分 类和 后处理 的 核心 功能 ３根 据入 侵检 测方 法可 以分 为两类 ． （ ） 以收集 并 生成 事件信 息 ； （ ） １可 ２ 分析 预 处理信 息 ； （ ） ３ （） １ 异常 入侵检 测检 测 。 该类 型 的系统 基于 正常 状态 数据特 建立一 个行 为分 析引擎 。
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