入侵检测技术在物联网中的应用研究_张馨
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。
入侵检测技术在网络安全中的应用与研究
入侵检测技术在网络安全中的应用与研究在当今数字化的时代，网络已经成为人们生活和工作中不可或缺的一部分。
然而，随着网络的广泛应用，网络安全问题也日益凸显。
入侵检测技术作为网络安全防护的重要手段之一，对于保护网络系统的安全、稳定运行具有至关重要的意义。
一、入侵检测技术的概述入侵检测技术是一种通过对网络或系统中的数据进行实时监测和分析，以发现潜在的入侵行为和异常活动的技术。
它可以在系统遭受攻击之前或攻击过程中及时发出警报，以便管理员采取相应的措施来阻止攻击，降低损失。
入侵检测技术主要分为基于特征的检测和基于异常的检测两种类型。
基于特征的检测是通过将监测到的数据与已知的攻击特征库进行匹配来发现入侵行为，这种方法检测准确率高，但对于新型攻击和变种攻击的检测能力有限。
基于异常的检测则是通过建立正常的行为模型，当监测到的行为与正常模型偏差较大时判定为异常，从而发现潜在的入侵。
这种方法能够检测到未知的攻击，但误报率相对较高。
二、入侵检测技术在网络安全中的应用1、企业网络安全防护企业网络通常包含大量的敏感信息和重要业务数据，是黑客攻击的主要目标之一。
通过部署入侵检测系统，可以实时监测企业网络中的流量和活动，及时发现并阻止来自内部或外部的攻击，保护企业的知识产权、客户数据和财务信息等。
2、金融行业金融行业的网络系统涉及大量的资金交易和客户信息，对安全性要求极高。
入侵检测技术可以帮助金融机构防范网络欺诈、数据泄露和恶意软件攻击等，保障金融交易的安全和稳定。
3、政府机构政府机构的网络存储着大量的国家机密和重要政务信息，一旦遭受入侵，将带来严重的后果。
入侵检测技术能够加强政府网络的安全防护，及时发现和应对各类网络威胁，维护国家安全和社会稳定。
4、云计算环境随着云计算的普及，越来越多的企业将业务迁移到云端。
然而，云计算环境的复杂性和开放性也带来了新的安全挑战。
入侵检测技术可以应用于云平台，对虚拟机之间的流量和活动进行监测，保障云服务的安全性。
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。
基于Inception与CBAM的工业物联网入侵检测模型
基于Inception与CBAM的工业物联网入侵检测模型目录一、内容描述 (2)1.1 研究背景 (3)1.2 研究目的与意义 (3)1.3 国内外研究现状综述 (5)1.4 论文结构安排 (6)二、相关工作 (8)2.1 工业物联网概述 (9)2.2 入侵检测技术发展 (10)2.3 Inception网络概述 (11)三、方法论 (12)3.1 数据预处理与特征提取 (13)3.1.1 数据清洗与归一化 (15)3.1.2 特征选择与降维 (17)3.1.3 Inception网络架构介绍 (18)3.1.4 CBAM模块设计与实现 (18)3.2 模型构建与训练 (20)3.2.1 模型整体架构设计 (21)3.2.2 损失函数与优化算法选择 (22)3.2.3 训练过程中的关键参数设置 (22)3.2.4 模型评估指标定义 (24)四、实验设计与结果分析 (26)4.1 实验环境搭建与数据集准备 (27)4.2 实验参数设置与对比实验设计 (28)4.3 实验结果展示与分析 (29)4.3.1 准确率、召回率等性能指标分析 (31)4.3.2 模型在各类攻击场景下的表现对比 (31)4.3.3 AUC值及其他评估指标分析 (33)4.4 本章小结与讨论 (34)五、总结与展望 (35)5.1 研究成果总结 (36)5.2 研究的局限性分析 (37)5.3 对未来工作的展望 (38)一、内容描述本文档深入探讨了一种创新的工业物联网（IIoT）入侵检测模型。
这种结合不仅提升了模型的整体性能，还使其在处理复杂工业环境中的数据时表现出色。
Inception架构以其出色的空间和时间分辨率以及能够捕捉不同尺度特征的能力而闻名。
它通过使用多个不同尺度的卷积核，能够同时关注输入数据的多个部分，从而有效地提取出丰富的特征信息。
这一特点使得Inception架构在处理各种复杂的图像和视频数据时具有显著优势。
SU-GA-SVM在网络入侵检测中的应用
SU-GA-SVM在网络入侵检测中的应用张宝华;赵莹【摘要】随着网络技术的迅速发展,网络信息安全成为一个极具挑战性的研究领域.入侵检测系统(IDS)作为网络防御的一个重要角色,它对网络中流量进行实时监视,以识别各种网络安全漏洞.本文提出了基于对称不确定性特征提取和遗传算法优化参数组合的支持向量机(SU-GA-SVM)模型,并将其应用于KDDCUP'99数据集进行入侵检测仿真实验,实验结果表明该分类器能够有效地提高IDS的分类检测精度,误警率也明显降低.【期刊名称】《价值工程》【年(卷),期】2018(037)019【总页数】4页(P227-230)【关键词】入侵检测;分类器;对称不确定性;遗传算法【作者】张宝华;赵莹【作者单位】天津医科大学第二医院网络信息中心,天津300211;天津市咸水沽第四中学,天津300350【正文语种】中文【中图分类】TP393.00 引言近年来，随着网络技术和规模的高速发展，人们越来越关注网络信息安全。
入侵检测系统（Intrusion Detection System，IDS）是一种主动的网络安全防御工具，它通过收集和分析网络行为、安全日志、审计数据以及计算机系统中若干关键点的信息，检查网络或者系统中是否存在被攻击的迹象或者是否存在违法安全策略的行为。
入侵检测系统作为防火墙之后的第二道安全闸门，它能够实时保护网络系统，让其在受到各类内部攻击、外部攻击和误操作危害之前拦截和响应入侵[1]。
近些年来，将机器学习的方法引入到入侵检测系统中是一种趋势。
目前，出现了许多基于神经网络、支持向量机、朴素贝叶斯、决策树等机器学习方法的入侵检测系统。
这些入侵检测系统的功能是对网络和计算机系统进行实时监测，发现和识别系统中的入侵行为，并做出响应[2]。
支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种基于统计学习理论的采用结构风险最小化原则的机器学习方法，它通过构造最优分类面，将未知样本的分类误差降到最小，且具备较强的泛化能力。
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。
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件系统进行相应的信息处理和管理等操作。需要说明的一点是，
接受到的信息先需要进行判断被识别出有用数据、垃圾数据和
恶意数据。应用层所面临的安全挑战首当其冲的就是面对海量
数据的识别和处理，处理的平台也可能是分布式的，如何分配
与协调并快速有效智能地处理数据也是需要考虑的问题。除此
之外，智能的自动处理过程也存在被攻击者绕过或篡改的隐患，
击。由于传感网的节点一般结构单一、资源较小且携带能源较低， 多对多的关系，避免系统因为一个网络代理失效而宕机。网络
容易遭受攻击导致节点崩溃甚至传感网瘫痪。
代理之间将形成层次结构，高层的网络代理负责将检测结果汇
1.2 网络层
总上报到控制台。
物联网网络层建立在现有通信网和互联网的基础上，综合 2.2 基于博弈论模型的入侵检测技术
使用现有通信技术，实现感知网与通信网的结合。该层的主要
在物联网感知层中 , 入侵检测系统不仅需要依靠其自身行
工作就是可靠地接收来自感知层的数据，再根据不同的应用需 为还应基于入侵者的行为采取相关的行动。入侵者和入侵检测
求进行处理。该层主要考虑安全威胁和安全架构问题就可以移 系统之间任一方的策略变化都会有可能导致另一方的策略发生
从而得到
( 公式 5)
据上所述，依据各种异常检测的值、入侵的先验概率以及 入侵时每种测量值的异常概率，能够判断出入侵攻击的概率。 为了检测结果的准确性，还需要考虑各个异常测量值 Bi 之间的 独立性，此时可以通过网络层中不同特征值的相关性分析，确 定各个异常变量与入侵攻击的关系 [8]。
2.4 基于机器学习的入侵检测技术
ZHANG Xin, YUAN Yu-yu
(School of Software Engineering, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876,China)
【Abstract 】 This article briefly describes the network security issues of the Internet of Things, and pointed out the necessity of intrusion detection. The current main three-tier structure is proposed in this aritcal and their respective security threats that may exist is analysed.Several intrusion detection technologies's application to the IoT is analysed and their application effects are compared. Finally the direction of the next stage of the research is given in the article.
入侵行为主要指任何试图破坏目标资源完整性、机密性和 可访问行的动作 [1]，是物联网安全防范研究所针对的主要方面。 传统的安全防御机制，如加密、身份认证等，相对比较被动， 不论如何升级更新，总会被入侵者找到其漏洞进行攻击。入侵 检测是近年来出现的一种较新的安全防御技术，可以相对主动 地为网络进行安全检测并采取相应的措施，从而在很大程度上 弥补了传统安全防御技术的不足。
输出，计算完成。
( 公式 1)
遗传算法只需要对少数结构进行搜索，加上群体的适应度
我们可以选取网络系统中不同方面的特征值（如网络中的 等信息，通过选择，交叉和变异，可以很快找到良好的解，即
异常请求数量或者系统中出错的数量），用 Bi 表示。通过测量 使解空间比较复杂。这样在网络层纷繁复杂的信息中可以及时
一旦自动过程正在被攻击或者已经被攻击而导致灾难，就应该 有相应的可控机制以保障能够即时有效的中断并自我保护，能 够从灾难中恢复。最后，在个人和商业信息都网络化的时代， 还需要对隐私信息建立起相应的安全保护机制。
2 入侵检测技术在物联网架构中的应用
图 1 基于博弈论的入侵检测系统架构 Fig. 1 Intrusion Detection System Architecture Based on Game Theory 分布部署在感知层网络终端上的入侵检测器会使用某种检 测手段审计网络数据以区别正常数据和攻击数据，将检测到的
入侵数据过滤简化汇总成数据报告提交给博弈模型。博弈模型 通过模拟攻防双方的互动行为并比对权衡检测结果和检测效率， 从而得出理论上的纳什均衡，IDS 决策中心依据此均衡结果做出 合理正确的响应策略。
2.3 基于贝叶斯推理的入侵检测技术
贝叶斯推理是由英国牧师贝叶斯发现的一种归纳推理方法， 作为一种推理方法，贝叶斯推理是从概率论中的贝叶斯定理扩 充 而 来。 贝 叶 斯 定 理 断 定： 已 知 一 个 事 件 集 Bi(i=1,2,...k) 中 每一 Bi 的概率 P(Bi)，又知在 Bi 已发生的条件下事件 A 的条件
甚至还可以将节点上被操控的标签和物品分离，并关联到别的 终端上。每一个网络终端上有多个检测代理对本机上发生的事
物体上。而网关节点同样存在被恶意操控的隐患，攻击者一旦 件进行监听。每一个终端上部署一个主机代理，其主要功能是
达到这个目的，就可以广播大量干扰信号以对网络造成持续性 管理相应终端上所有检测代理，负责检查检测代理的运行情况
网络系统中不同时刻的 Bi 变量值，设定 Bi 有变量有两个值，1 分辨出入侵攻击信息。
表示异常，0 表示正常。事件 A 用来表示系统正在受到攻击入侵。 2.5 基于物联网表示为 P(Bi=1/A) 和 P(Bi=1/ A)，那么在测定了每个 Bi 值的情况下，由贝叶斯定理可以得出 A 的可信度为：
植或参考现有的互联网安全研究成果。概括来说，网络层的安 全需求有数据的机密性、完整性、攻击的检测与预防等 [4]。
变化。 本文使用的基于博弈论的物联网入侵检测系统基本模型 [7]
1.3 应用层
如图 1 所示
应用层就是物联网的社会分工，与具体行业相结合，实现
广泛智能化。该层可靠的从网络中接收到信息，通过一些中间
关键词：物联网；网络安全；入侵检测；多代理；遗传算法
中图分类号： TP393
文献标识码：A
DOI：10.3969/j.issn.1003-6970.2012.11.044
Research of Intrusion Detection Technology Applying to Internet of Things
面对物联网中存在的安全威胁，有效的入侵检测技术须要 具有简单性、实时性和检测准确性。下面主要介绍一下目前应 用于物联网的入侵检测技术。
2.1 基于多代理的入侵检测技术
代理 Agent 是指在给定条件下具有独立逻辑处理能力、 可以持续运行的软件实体。Agent 具有自治性、移动性，并且 Agent 之间可以通过相互通信从而协作完成任务。根据物联网的 结构特点，我们考虑在感知层应用多代理的入侵检测技术，使 入侵检测系统具备减轻网络负载及延时，动态地适应网络变化
通过机器学习的方式实现入侵检测，其主要方法有归纳学 习，分析学习，类比学习，遗传算法等。遗传算法擅长解决的 问题是全局最优化问题，能够跳出局部最优而找到全局最优点。 而且遗传算法允许使用非常复杂的适应度函数（或者叫做目标 函数），并对变量的变化范围可以加以限制 [9]。在无确定规则的 指导下，能自适应的对搜索方向进行调整。遗传算法可按如下 步骤进行：
Dorothy E. Denning 在 他 的 论 文“An Intrusion-
Detection Model”中对入侵检测系统（IDS）模型进行了定义 [2]。 Denning 指出，入侵检测应通过对网络封包信息进行收集，并对 收集到的信息进行分析，检测潜在的入侵行为，并能够实时地 向系统管理人员发送警报，以提供相应的处理措施。因此，一 个典型的入侵检测系统（IDS）至少应该包括信息收集、分析检 测和报警相应等必要的功能。
作者简介：张馨（1987-），男，硕士研究生，软件测试与质量保证 通信联系人：袁玉宇，教授，博士生导师，国家软件标准化推广中心副主任，中国人工智能协会智能产品与产业工作委员会副主任，ISO/IEC JTC1 SC7 国际软件工程标准委员会中国代表团团长，ISO/IEC JTC1 SC7 WG6 工作组成员，第五届 IEEE 认知信息学国际会议委员会主席，中国 电子学会数据库专家委员会委员，主要研究方向：软件工程、软件质量、软件测试 .
【Key words】Internet of Things; Network security; intrusion detection; multiple proxies; genetic algorithm
0 引言
随着物联网的研究与应用越来越受到广泛的关注，物联网 的安全问题也日益凸显。由于物联网的应用将会涉及到军事、 民生、工商业等各个领域，其网络安全的重要性不言而喻。一 旦发生例如病毒破坏，黑客入侵，恶意代码攻击等问题，所造 成的危害及损失也将会比传统网络上的类似情况范围更广，影 响更大。而物联网又是在传统的计算机网络、无线传感网、移 动通讯网等网络的基础上建设而来的，由于这些网络本身所固 有的安全漏洞和脆弱性，使得物联网的网络信息安全也面临着 不小的挑战。因此，物联网安全防范技术的研究显得尤为重要。
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张馨 等：入侵检测技术在物联网中的应用研究
概率 P(A|Bi)，就可得出在给定 A 已发生的条件下任何 Bi 的条 因是这么做可能收敛到局部的最佳点，而非整体的。
件概率 ( 逆概率 )P(Bi|A)。即：
4) 交叉和变异运算：通过交叉和变异改变该种群
5) 终止运算：将进化过程结束后得到的适应度最高的个体