入侵检测系统设计论文
基于深度学习的网络入侵检测系统研究
基于深度学习的网络入侵检测系统研究摘要：网络入侵日益成为网络安全领域的重要问题，传统的入侵检测系统往往无法有效应对复杂多变的网络攻击。
本文通过引入深度学习技术，研究了一种基于深度学习的网络入侵检测系统。
该系统利用深度神经网络对网络流量数据进行分析和判断，能够实现实时、准确地检测网络入侵行为。
实验结果表明，该系统在检测精度和处理速度上显著优于传统的入侵检测系统。
1. 引言网络入侵行为对网络安全造成了严重威胁，传统的入侵检测系统往往采用基于规则的方法，但这种方法存在规则维护困难、无法应对未知攻击等问题。
深度学习作为一种基于数据驱动的方法，可以自动从大量数据中学习特征，并能够适应各种复杂多变的攻击手段。
因此，基于深度学习的网络入侵检测系统成为了当前研究的热点之一。
2. 深度学习在网络入侵检测中的应用深度学习通过构建深层次的神经网络模型，不仅可以自动学习到网络流量中的复杂非线性特征，还可以通过端到端的方式对输入数据进行分类和判断。
在网络入侵检测中，我们可以借助深度学习对网络流量中的异常行为进行建模和识别。
2.1 数据预处理在进行深度学习之前，我们需要对原始的网络流量数据进行预处理。
首先，我们需要对数据进行清洗和去噪，去除无用的特征和异常数据。
其次，我们需要对数据进行归一化处理，将数据映射到合适的范围内，以加快网络模型的训练速度和提高模型的鲁棒性。
2.2 深度神经网络模型设计在网络入侵检测中，我们可以构建各种不同的深度神经网络模型。
常用的模型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）。
这些模型可以自动从数据中提取特征，并将特征映射到合适的维度上，以便进行后续的分类和判断。
2.3 深度学习模型的训练与优化深度学习模型的训练需要大量的标注数据和计算资源。
在网络入侵检测中，我们可以利用已知的入侵样本进行有监督的训练，同时也可以利用未知的正常样本进行无监督的训练。
为了提高模型的泛化能力和鲁棒性，我们可以采取一系列的优化策略，如正则化、批量归一化、随机失活等。
dos与ddos攻击与防范措施大学本科毕业论文
dos与ddos攻击与防范措施⼤学本科毕业论⽂毕业设计（论⽂）题⽬：Dos与DDos攻击与防范措施论⽂题⽬:Dos与DDos攻击与防范措施摘要：：通过专业防⽕墙＋⼊侵检测系统，建⽴⽹络级的检测和防范屏障。
在企业⽹内部通过加强安全教育，提⾼安全意识，结合简单易⾏的检测⽅法，安装杀毒软件和最新系统补丁，能有效地将ＤｏＳ和ＤＤｏＳ攻击造成的损失降到最⼩。
关键词：：ＤｏＳ；ＤＤｏＳ；攻击；防范毕业设计（论⽂）原创性声明和使⽤授权说明原创性声明本⼈郑重承诺：所呈交的毕业设计（论⽂），是我个⼈在指导教师的指导下进⾏的研究⼯作及取得的成果。
尽我所知，除⽂中特别加以标注和致谢的地⽅外，不包含其他⼈或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历⽽使⽤过的材料。
对本研究提供过帮助和做出过贡献的个⼈或集体，均已在⽂中作了明确的说明并表⽰了谢意。
作者签名：⽇期：指导教师签名：⽇期：使⽤授权说明本⼈完全了解⼤学关于收集、保存、使⽤毕业设计（论⽂）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论⽂）的印刷本和电⼦版本；学校有权保存毕业设计（论⽂）的印刷本和电⼦版，并提供⽬录检索与阅览服务；学校可以采⽤影印、缩印、数字化或其它复制⼿段保存论⽂；在不以赢利为⽬的前提下，学校可以公布论⽂的部分或全部内容。
作者签名：⽇期：学位论⽂原创性声明本⼈郑重声明：所呈交的论⽂是本⼈在导师的指导下独⽴进⾏研究所取得的研究成果。
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对本⽂的研究做出重要贡献的个⼈和集体，均已在⽂中以明确⽅式标明。
本⼈完全意识到本声明的法律后果由本⼈承担。
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入侵检测系统的代码设计与实现
入侵检测系统的代码设计与实现入侵检测系统是一种重要的网络安全工具，用于监视网络流量和系统活动，以便识别可能的入侵行为。
它可以帮助组织保护其系统和数据免受未经授权的访问和损害。
本文将介绍入侵检测系统的基本原理和设计方法，并提供一个实际的代码示例。
一、入侵检测系统的基本原理入侵检测系统的基本原理是通过监视网络流量和系统日志，识别和分析异常的活动和潜在的入侵行为。
它可以分为两种类型：网络入侵检测系统和主机入侵检测系统。
网络入侵检测系统（NIDS）通常位于网络边缘，监视整个网络的流量，以便发现入侵行为。
它使用各种技术来检测恶意流量，如基于规则的检测、基于特征的检测和基于异常的检测。
主机入侵检测系统（HIDS）安装在单个主机上，监视该主机的系统活动和日志，以便发现任何可能的入侵行为。
它可以检测到恶意软件、未经授权的访问和其他潜在的安全问题。
入侵检测系统的设计方法通常包括数据采集、特征提取、模型训练和异常检测等步骤。
在下一部分中，我们将详细介绍这些步骤，并提供一个简单的入侵检测系统的代码示例。
二、入侵检测系统的设计与实现1.数据采集入侵检测系统的第一步是数据采集，即收集网络流量和系统活动的数据。
对于网络入侵检测系统，我们可以使用抓包工具（如Wireshark）来捕获网络流量数据；对于主机入侵检测系统，我们可以监视系统日志和进程活动，以收集相关数据。
数据采集的关键是要获取到足够的有代表性的数据，以便用于训练和测试检测模型。
这可能需要大量的样本数据和时间来收集和整理。
2.特征提取一旦我们收集到了足够的数据，我们就可以进行特征提取，即从原始数据中提取出能够描述数据特征和行为的特征向量。
对于网络流量数据，我们可以提取出源IP地址、目的IP地址、端口号、协议类型等特征；对于系统日志数据，我们可以提取出进程名称、事件类型、操作用户等特征。
特征提取的目标是要将原始数据转换成可供机器学习算法处理的格式，通常是一个特征向量。
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江西理工大学应用科学毕业设计无线局域网安全机制的分析与研究摘要在有线网络领域，对入侵检测的研究已非常的深入，并设计出了高效的入侵检测系统，但由于无线网络的固有特性，把有线网络中的相应技术应用到无线网络中时并不能取得预期的效果。
当前，对WLAN的入侵检测大都处于试验阶段，如开放源代码的入侵检测系统Snort发布的Snort-wireless测试版，增加了Wi-Fi协议字段和选项关键字，采用规则匹配的方法进行入侵检测，能很好地识别假冒AP。
但是，由于其规则文件无有效的规则定义，使检测功能有限，而且不能很好地检测MAC地址伪装和泛洪拒绝服务攻击。
IBM提出的WLAN 入侵检测方案，采用无线感应器进行检测，该方案需要连入有线网络，应用范围有限且系统成本昂贵。
此外，作为概念模型设计的WIDZ系统实现了AP监控和拒绝服务检测，但它没有一个较好的体系架构，存在一定的局限性。
本文的重点研究内容及创新点主要体现在以下几个方面：对无线局域网的协议及安全性能做了进一步的分析，对无线网络中入侵检测的必要性进行了研究，与有线网络相比较，分析提出了无线网络的入侵检测具有的特征及应用,针对无线局域网中引入入侵检测技术的原理，最后进行了适用于无线网络的分布式入侵检测系统实现模型及设计方案的研究与分析。
关键字：无线网络；入侵检测；网络安全；分布式入侵检测系统Xxx：无线局域网安全机制的分析与研究The analysis and research of the wireless LAN securitymechanismAbstractThe research on intrusion detection in the field of wire net is already deep, and the efficient intrusion detection system has been devised. However, with the intrinsic characteristic, the prospective effect could not be achieved when the corresponding technology of wire net was applied to wireless net.Nowadays, the intrusion detection on WLAN stays on the testing stage. For an example, alpha stage product, Snort-wireless released by the Snort, intrusion detection system of open sound code, adds Wi-Fi protocol field and key words to option, and adopts the method of formula matching to fulfill intrusion detection, which can identify bastardly AP. But the regular files lack effective regular definitions, which limit the detection function and call not well detect the MAC address camouflage or Denial of Service. The WLAN intrusion detection put forward by IBM is detecting by wireless inductor, which needs to be connected to wire net, thus the application area is limited and the cost of system is expensive. WIDZ system designed as conception model realizes AP supervising and refusing serving detection, yet lacks a good system configuration, so it exists certain localization.The innovation of this article exists in the following aspects: Analyzing the agreement and the safety capability 0f WLAN, studying the necessity of intrusion detection of wireless net. Comparing with wire net, presenting the characteristics and the application of intrusion detection of wireless net. Bringing forward the theory of intrusion detection technology introduced to WLAN, and presenting a model of distributed intrusion detection system applied to wireless net as well as the designing scheme.Key word：Wireless net; Intrusion detection; Net safety; Distributed intrusion detection system江西理工大学应用科学毕业设计目录第一章绪论------------------------------------------------------ 11.1 课题研究背景及意义----------------------------------------------------------------------- 11.2 WLAN入侵检测技术国内外研究现状------------------------------------------------- 1 第二章 WLAN概述 -------------------------------------------------------------------------- 22.1 无线局网的发展和相关标准 ------------------------------------------------------------ 22.2 无线局域网的安全综述 ------------------------------------------------------------------- 22.2.1 物理层的安全------------------------------------------------------------------------- 32.2.2 链路层的安全------------------------------------------------------------------------- 32.2.3 网络层的安全------------------------------------------------------------------------- 42.3 无线网络与有线网络在安全方面的差异 ---------------- 错误！未定义书签。
计算机网络专业中基于深度学习的网络入侵检测系统研究
计算机网络专业中基于深度学习的网络入侵检测系统研究网络入侵是一种对计算机系统进行非法访问、损害和破坏的行为。
为了保护网络系统的安全，网络入侵检测系统（Intrusion Detection System, IDS）被广泛应用于计算机网络中。
而其中基于深度学习的网络入侵检测系统正逐渐成为研究的焦点，它具有高准确率、良好的泛化能力和抗攻击性等优势。
本文将从深度学习的基本原理、网络入侵检测的需求、深度学习在网络入侵检测上的应用等方面展开研究。
首先，深度学习是一种机器学习方法，其灵感来源于人脑神经网络的结构和学习机制。
深度学习通过构建多层次的神经网络，实现了从大量数据中自主学习特征表示的能力。
相比于传统机器学习方法，深度学习可以更好地处理复杂的非线性关系，从而提高模型的性能和泛化能力。
在计算机网络领域，网络入侵检测是确保网络安全的关键任务之一。
传统的入侵检测系统主要基于规则或特征的匹配来识别潜在的攻击行为。
然而，随着网络攻击手段的不断演化和变化，传统的入侵检测系统往往无法应对新型的攻击。
而基于深度学习的网络入侵检测系统则可以通过学习网络流量中的高层次表示来捕捉和识别攻击行为。
深度学习在网络入侵检测中的应用主要有以下几个方面：1. 特征提取和表示学习：传统的入侵检测系统通常使用人工设计的特征来描述网络流量。
而深度学习可以通过自动学习网络数据的特征表示，减轻了手动设计特征的负担。
例如，可以使用卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）对网络流量进行卷积操作，提取局部空间特征。
另外，循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）和长短时记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）等网络结构也可以用于学习时间序列数据的特征表示。
2. 异常检测和分类：深度学习可以通过学习正常网络行为的模型，进而检测出异常行为。
例如，可以使用自编码器（Autoencoder）对正常网络流量进行编码和解码，当输入的网络流量与重构的流量存在差异时，即可认定为异常行为。
基于机器学习方法的入侵检测技术的研究_邓安远
On Intrusion Detection Technology Based on Machine Learnign Method
D EN G An2 Yuan
( Facult y of Information Science and Technology , Jiujiang Universit y , Jiujiang 332005)
Detection System ,NDIS) [5 ] ,分别以主机和网络作为数据源 。
从基于主机的入侵检测系统中又可以细分出一类 — — — 基于应 用的入侵检测系统 ,其数据源是系统上运行的应用 。这一分 类是基于它们各自的数据采集单元 , 即事件产生器 。基于不 同数据源的各种入侵检测系统有各自的优缺点 , 适用于不同 的场合 。 根据数据来源的不同 ,各种入侵检测系统有其固有的优 缺点 。其中 ,基于网络的入侵检测系统由于其安装部署容易 且对现有网络影响小的优点 ,在应用中较为广泛 。但是基于 网络的入侵检测系统需要对网络中所有的通讯量进行监听和 分析 ,为达到一定的性能目标 , 必须有较高的处理能力 , 这是 亟需解决的问题 。基于主机的入侵检测系统只对目标设备的 数据日志进行分析 ,因此对性能的要求不高 ,同时能检测出基 于网络的入侵检测系统漏过的攻击 , 并判断攻击是否成功 。 但其运行在被保护的主机上 ,本身易受攻击 ,并影响主机的性 能 。基于应用的入侵检测系统针对性更强 ,可仍然继承了基 于主机的入侵检测系统的优缺点 。 因此 ,比较有效的入侵检测系统大多采用多种数据源 ,把 三种入侵检测系统有层次地结合在一起 , 通过对多种数据源 的综合分析来得到更好的检测结果 , 达到互补的效果 。当这 三种数据来源结合在一起的时候 , 通常采用应用2主机2网络
ids网络安全论文
桂林山水职业学院计算机网络专业毕业设计题目： Flash动画设计及制作班级：11级计算机网络学生：张岚学号：110102101指导教师：曹德龙2013年12月24日目录1 入检测技术发展历史 (4)1.1 什么是入侵检测技术 (4)1.2 入侵检测应用场景 (6)2 入侵检测技术在维护计算机网络安全中的使用 (9)2.1 基于网络的入侵检测 (9)2.2 关于主机的入侵检测 (10)3 入侵检测技术存在问题 (10)4 总结 (11)参考文献 (12)IDS技术在网络安全中的应用摘要目前，互联网安全面临严峻的形势。
因特网上频繁发生的大规模网络入侵和计算机病毒泛滥等事多政府部门、商业和教育机构等都受到了不同程度的侵害，甚至造成了极大的经济损失。
随着互联网技术的不断发展，网络安全问题日益突出。
网络入侵行为经常发生，网络攻击的方式也呈现出多样性和隐蔽性的特征。
很多组织致力于提出更多更强大的主动策略和方案来增强网络的安全性，其中一个有效的解决途径就是入侵检测系统IDS（Intrusion Detection Systems），本文阐述了IDS的发展历程和它的缺陷，以及其在现网中的应用情况。
关键词：网络安全、网络攻击、黑客、IDSCurrently, Internet security is facing a grim situation. Large-scale network intrusions and computer viruses on the Internet frequent flooding and other things and more government departments, business and educational institutions are all subject to varying degrees of abuse, and even caused great economic losses. With the continuous development of Internet technology, network security issues become increasingly prominent. Network intrusion occurs frequently, the way cyber attacks also showing the diversity and hidden features. Many organizations committed to put forward more robust proactive strategies and programs to enhance the security of the network, which is an effective way to solve the intrusion detection system IDS (Intrusion Detection Systems), this paper describes the development process of IDS and its flaws, as well as its application in the current network.Keywords: network security, network attacks, hackers, IDS1 入检测技术发展历史1.1 什么是入侵检测技术说到网络安全防护，最常用的设备是防火墙。
网络安全技术之入侵检测
河南理工大学计算机网络安全课程论文题目入侵检测技术学生姓名学号院系专业班级联系电话年月日论现代信息技术在网络信息安全里的应用之入侵检测技术摘要：本文主要讲解的是在网络信息安全里的应用——入侵检测技术。
通过介绍入侵检测的概念、系统结构、系统的分类以及入侵检测的方法等几个方面系统的透彻的介绍入侵检测技术。
关键词：网络信息安全入侵检测系统分类检测方法1入侵检测系统概述1．1基本概念入侵是指任何对系统资源的非授权使用行为，它对资源的完整性、保密性和可用性造成破坏，可使用户在计算机系统和网络系统中失去信任，使系统拒绝对合法用户服务等。
入侵者可以是一个手工发出命令的人，也可是一个基于入侵脚本或程序的自动发布命令的计算机。
Anderson把入侵者分为两类：外部入侵者(一般指来自系统外部的非法用户)和内部入侵者(是指那些拥有一定的访问系统资源权限，但是企图获取更多的权利执行非授权操作的内部用户)。
入侵检测就是要识别计算机系统或网络上企图或正在进行的入侵活动。
而入侵检测系统就是完成入侵检测任务的系统。
它是一种增强系统安全的有效方法。
入侵检测对系统中用户或系统行为的可疑程度进行评估，并据此来鉴别系统中的当前行为是否正常，从而帮助系统管理员进行安全管理，并对系统所受到的攻击采取相应的对策。
评判一个入侵检测系统的好坏，主要用两个参数：虚警率和漏警率。
虚警率是指将不是入侵的行为错检测为入侵行为的比率；而漏警率则是指将本来是入侵的行为判别为正常行为的比率。
1．2入侵检测的系统结构应用于不同的网络环境和不同的系统安全策略，入侵检测系统在具体实现上也有所不同。
从系统构成上看，入侵检测系统至少包括数据提取、入侵分析、响应处理三个部分，另外还可以结合安全知识库、数据存储等功能模块，提供更为完善的安全检测及数据分析功能。
一般的入侵检测系统结构如图所示。
其中数据提取模块在入侵检测系统中居于基础地位，负责提取反映受保护系统运行状态的运行数据，并完成数据的过滤及其它预处理工作，为入侵分析模块和数据存储模块提供原始的安全审计数据，是入侵检测系统的数据采集器。
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(此文档为word格式，下载后您可任意编辑修改！)摘要入侵检测技术是对传统的安全技术（如防火墙）的合理补充。
它通过监视主机系统或网络，能够对恶意或危害计算机资源的行为进行识别和响应。
通过与其它的安全产品的联动，还可以实现对入侵的有效阻止。
入侵检测系统的研究和实现已经成为当前网络安全的重要课题。
本文从研究入侵技术入手，分析了入侵过程的各个阶段、各种入侵方法，总结了网络安全事故的根源。
然后，介绍了入侵检测方法的分类，分析了各种入侵检测方法和字符串匹配的算法。
研究表明基于规则的入侵检测系统是现在入侵检测系统设计的最主要的技术，基于这一理论，设计开发了一个基于规则匹配的网络数据包分析工具。
系统开发环境为VC++ 6.0，数据库采用MYSQL数据库。
通过该系统可以有效的实现对入侵的检测，并且具有用户友好性。
关键词:入侵检测；响应模块；规则匹配目录论文总页数：26页1 引言 (1)1.1 背景 (1)1.2 国内外研究现状 (1)1.3 本文的主要工作 (1)2 理论基础 (1)2.1 入侵基本概念 (2)2.1.1 安全与入侵的概念 (2)2.1.2 入侵的步骤 (2)2.1.3 黑客攻击的方法 (3)2.1.4 安全威胁的根源 (6)2.2 入侵检测技术 (6)2.2.1 入侵检测的概念 (6)2.2.2 入侵检测系统的基本结构构成 (7)2.2.3 入侵检测的分类 (7)2.2.4 入侵检测方法 (9)2.3 BM算法 (11)3 系统总体设计 (13)3.1 系统概述 (13)3.2 系统总体结构框架 (13)3.3 开发环境 (14)4 响应模块设计实现 (14)4.1 规则库设计实现 (14)4.2 事件分析设计与实现 (17)4.2.1 规则解析 (17)4.2.2 规则匹配流程 (18)4.3 输出模块的设计 (19)4.3.1 响应输出流程 (19)4.3.2 日志数据库设计 (20)4.4 模块集成实现 (20)5 系统测试和分析 (21)5.1 攻击检测测试 (21)5.1.1 测试目的 (21)5.1.2 测试过程 (21)5.1.3 测试结果分析 (21)5.2 误报和漏报测试 (22)5.2.1 测试目的 (22)5.2.2 测试过程 (22)5.2.3 测试结果分析 (23)结论 (23)参考文献 (24)致谢 (25)声明 (26)1引言1.1背景近年来，随着信息和网络技术的高速发展以及其它的一些利益的驱动，计算机和网络基础设施，特别是各种官方机构网站成为黑客攻击的目标，近年来由于对电子商务的热切需求，更加激化了各种入侵事件增长的趋势。
作为网络安全防护工具“防火墙”的一种重要的补充措施，入侵检测系统(Intrusion Detection System，简称 IDS)得到了迅猛的发展。
依赖防火墙建立网络的组织往往是“外紧内松”，无法阻止内部人员所做的攻击,对信息流的控制缺乏灵活性从外面看似非常安全，但内部缺乏必要的安全措施。
据统计，全球80%以上的入侵来自于内部。
由于性能的限制，防火墙通常不能提供实时的入侵检测能力，对于企业内部人员所做的攻击，防火墙形同虚设。
入侵检测是对防火墙及其有益的补充，入侵检测系统能使在入侵攻击对系统发生危害前，检测到入侵攻击，并利用报警与防护系统驱逐入侵攻击。
在入侵攻击过程中，能减少入侵攻击所造成的损失。
在被入侵攻击后，收集入侵攻击的相关信息，作为防范系统的知识，添加入知识库内，增强系统的防范能力，避免系统再次受到入侵。
入侵检测被认为是防火墙之后的第二道安全闸门，在不影响网络性能的情况下能对网络进行监听，从而提供对内部攻击、外部攻击和误操作的实时保护,大大提高了网络的安全性。
1.2国内外研究现状入侵检测技术国外的起步较早，有比较完善的技术和相关产品。
如开放源代码的snort，虽然它已经跟不上发展的脚步，但它也是各种商业IDS的参照系；NFR公司的NID等，都已相当的完善。
虽然国内起步晚，但是也有相当的商业产品：天阗IDS、绿盟冰之眼等不错的产品，不过国外有相当完善的技术基础，国内在这方面相对较弱。
1.3本文的主要工作本文从分析现有网络中存在的安全说起，指出了现有的网络所面临的安全威胁，主要介绍了基于特征（signature-based）的网络入侵检测技术，阐述了由入侵检测理论所构建的入侵检测平台，监测并分析网络、用户和系统的活动，识别已知的攻击行为，统计分析异常行为。
在本文的后面针对基于windows平台并基于特征（规则）的入侵检测系统响应模块的设计与实现作了详细的说明，阐述了什么是入侵检测、如何检测、如何响应等一系列问题，同时也给出了一套完整的设计思想和实现过程。
2理论基础2.1入侵基本概念2.1.1安全与入侵的概念安全定义广义的计算机安全的定义：主题的行为完全符合系统的期望。
系统的期望表达成安全规则，也就是说主体的行为必须符合安全规划对它的要求。
而网络安全从本质上讲就是网络上信息的安全，指网络系统的硬件、软件及其系统中数据的安全。
网络信息的传输、存储、处理和使用都要求处于安全的状态。
根据OSI狭义的系统与数据安全性定义：1.机密性（Confidentiality）：使信息不泄露给非授权的个人、实体和进程，不为其所用；2.完整性（Integrity）：数据没有遭受以非授权的个人、实体和进程的窜改，不为其所用；3.可确认性（Accountability）：确保一个实体的作用可以被独一无二地跟踪到该实体；4.可用性（Auailability）：根据授权实体的请求可被访问与使用。
入侵定义Anderson在80年代早期使用了“威胁”概念术语，其定义与入侵含义相同。
将入侵企图或威胁定义为未授权蓄意尝试访问信息、篡改信息、使系统不可靠或不能使用。
Heady给出另外的入侵定义：入侵是指有关试图破坏资源的完整性、机密性及可用性的活动集合。
Smaha从分类角度指出入侵包括尝试性闯入、伪装攻击、安全控制系统渗透、泄漏、拒绝服务、恶意使用六种类型。
2.1.2入侵的步骤黑客通常采用以下的几个步骤来实现入侵目标主机的目的。
1、搜集信息：寻找目标主机并分析要攻击的环境。
2、实施入侵：获取帐号和密码，登录主机。
3、提升权限：黑客一旦获得目标主机普通用户的帐号，便可以利用一些登录工具进入目标主机，进入以后，他们会想方设法的到超级用户的权限，然后进行任意操作。
4、攻击活动的实施：黑客获取了超级用户权限后，就可以在目标系统上为所欲为。
根据各自不同的目的，黑客在攻克的目标系统上进行不同的破坏活动，例如窃取敏感资料、篡改文件内容，替换目标系统WWW服务的主页是黑客示威常采用的手段。
5、清除日志记录：黑客在退出被攻克的目标前通常要进行一些善后处理。
2.1.3黑客攻击的方法1、网络监听网络监听最初是为了协助网络管理员监测网络传输的数据，排除网络故障而开发的技术，然而网络监听也给以太网安全带来了极大的隐患。
监听是通过将网络接口设为混杂模式，从而接收经过它的所有网络数据包，达到偷看局域网内其它主机的通讯的目的。
反监听的方法是：将网络分段，把不可信任的机器隔开以防止被监听；加密，大量的密文让黑客无所适从。
2、端口扫描端口扫描的基本原理是扫描方通过向目标系统的不同端口发送具有特殊位的数据包，并记录目标做出的应答，通过分析得出关于目标的相关信息。
根据数据包的类型可分为：TCP扫描、UDP扫描、ICMP扫描。
其中TCP扫描包括：TCP connect()扫描、TCP SYN扫描、TCP SYN|ACK扫描、TCP ACK扫描、TCP FIN扫描、TCP空扫描、TCP Xmax树扫描(往目标端口发送一个设置了FIN|URG|PUSH位的分组。
)；ICMP扫描包括：ICMP查询报文请求及应答扫描、ICMP差错报文扫描；UDP扫描包括：UDP端口不可达扫描等。
3、口令入侵口令入侵是指攻击者使用合法的用户帐号和口令登录到目标主机，然后再实施攻击行为。
攻击者通过猜测、监听和破解用户口令等方法获得对主机或网络的访问权，登录目标系统访问资源，安装后门等。
防范方法：一方面强制用户选择安全的口令；另一方面限制口令文件的访问，例如只让管理员可读。
4、特洛伊木马特洛伊木马程序是指非法驻留在目标系统中，提供隐秘的、非用户所希望的程序。
特洛伊木马程序可用于窃取目标系统的敏感信息（例如用户名和口令）、记录用户的键盘操作，直至远程控制目标系统。
特洛伊木马程序一般采用客户/服务器方式，驻留到目标系统中的程序作为服务器端，接收客户端（在黑客的主机上）的控制命令。
要利用特洛伊木马程序，关键一点是怎样让特洛伊木马程序能驻留到目标系统中去，这一般需要使用欺骗手段让目标系统上的用户执行一个程序或者某个动作从而完成特洛伊木马程序的安装。
黑客在成功入侵后也常在目标系统中安装特洛伊木马程序以便长期控制目标系统。
防范方法：经常检查系统中运行的服务或开启的端口号，如果陌生的服务程序在运行或陌生的端口号被开启，就应该进一步查清是正常启动的新服务还是特洛伊木马程序。
特洛伊木马程序为了能在每次系统启动的时候自动启动，必须要修改注册表项，所以通过检查注册表也可以发现特洛伊木马程序，目前已有专用的防范软件来记录系统的状态及其修改并可擒获非法修改。
5、缓冲区溢出缓冲区溢出就是向堆栈中分配的局部变量传递超长的数据，导致数据越界而覆盖它后面的堆栈区域。
黑客利用缓冲区溢出覆盖程序或函数的返回地址，当程序或函数返回时指针指向黑客设计的位置，使黑客的恶意代码得以执行而获得系统中的用户权限甚至特权用户权限。
缓冲区溢出是目前最常见的攻击收集。
缓冲区溢出攻击又可分为远程溢出攻击和本地溢出攻击，本地溢出攻击是黑客获得普通用户权限后提升自己权限采用的方法；远程溢出攻击是黑客获得普通用户权限后提升自己权限常采用的方法；远程溢出攻击则可以在没有系统的任何帐号的情况下获得系统中的用户权限，甚至直接获得特权用户权限。
防范缓冲区溢出的方法是在程序设计时记住进行越界检查。
6、拒绝服务DOS（Denial of Service）拒绝服务是就攻击结果而言的，指目标主机不能为用户提供正常的服务，即破坏目标系统的可用性。
要达到这一目的，有几种不同的方法：服务超载、报文洪水攻击使系统变慢，以阻止处理常规工作、SYN、分布式拒绝服务攻击。
7、暗藏ICMP通道ICMP （因特网控制报文协议）是IP层上的差错和控制协议。
Ping命令是利用ICMP的回应请求报文来探测一个目的机器是否可以连通和有响应。
任何一台机器接收到一个回应请求，都返回一个回应应答报文给原请求者。
因为ping 命令的数据报文几乎会出现在每个网络中，许多防火墙和网络都认为这种数据无危险而让其通过。