入侵系统常用的检测方法(简述入侵检测常用的四种方法)
1.简述入侵检测常用的四种方法
1）特征检测 特征检测对已知的攻击或入侵的方式作出确定性的描述，形成相应的事件模式。
当被审计的事件与已知的入侵事件模式相匹配时，即报警。原理上与专家系统相仿。
其检测方法上与计算机病毒的检测方式类似。目前基于对包特征描述的模式匹配应用较为广泛。
该方法预报检测的准确率较高，但对于无经验知识的入侵与攻击行为无能为力。 2）统计检测 统计模型常用异常检测，在统计模型中常用的测量参数包括：审计事件的数量、间隔时间、资源消耗情况等。
统计方法的最大优点是它可以“学习”用户的使用习惯，从而具有较高检出率与可用性。但是它的“学习”能力也给入侵者以机会通过逐步“训练”使入侵事件符合正常操作的统计规律，从而透过入侵检测系统。
3）专家系统 用专家系统对入侵进行检测，经常是针对有特征入侵行为。所谓的规则，即是知识，不同的系统与设置具有不同的规则，且规则之间往往无通用性。
专家系统的建立依赖于知识库的完备性，知识库的完备性又取决于审计记录的完备性与实时性。入侵的特征抽取与表达，是入侵检测专家系统的关键。
在系统实现中，将有关入侵的知识转化为if-then结构（也可以是复合结构），条件部分为入侵特征，then部分是系统防范措施。运用专家系统防范有特征入侵行为的有效性完全取决于专家系统知识库的完备性。
4）文件完整性检查 文件完整性检查系统检查计算机中自上次检查后文件变化情况。文件完整性检查系统保存有每个文件的数字文摘数据库，每次检查时，它重新计算文件的数字文摘并将它与数据库中的值相比较，如不同，则文件已被修改，若相同，文件则未发生变化。
文件的数字文摘通过Hash函数计算得到。不管文件长度如何，它的Hash函数计算结果是一个固定长度的数字。
与加密算法不同，Hash算法是一个不可逆的单向函数。采用安全性高的Hash算法，如MD5、SHA时，两个不同的文件几乎不可能得到相同的Hash结果。
从而，当文件一被修改，就可检测出来。在文件完整性检查中功能最全面的当属Tripwire。
2.入侵检测系统的检测方法
在异常入侵检测系统中常常采用以下几种检测方法： 基于贝叶斯推理检测法：是通过在任何给定的时刻，测量变量值，推理判断系统是否发生入侵事件。 基于特征选择检测法：指从一组度量中挑选出能检测入侵的度量，用它来对入侵行为进行预测或分类。 基于贝叶斯网络检测法：用图形方式表示随机变量之间的关系。通过指定的与邻接节点相关一个小的概率集来计算随机变量的联接概率分布。按给定全部节点组合，所有根节点的先验概率和非根节点概率构成这个集。贝叶斯网络是一个有向图，弧表示父、子结点之间的依赖关系。当随机变量的值变为已知时，就允许将它吸收为证据，为其他的剩余随机变量条件值判断提供计算框架。
基于模式预测的检测法：事件序列不是随机发生的而是遵循某种可辨别的模式是基于模式预测的异常检测法的假设条件，其特点是事件序列及相互联系被考虑到了，只关心少数相关安全事件是该检测法的最大优点。 基于统计的异常检测法：是根据用户对象的活动为每个用户都建立一个特征轮廓表，通过对当前特征与以前已经建立的特征进行比较，来判断当前行为的异常性。用户特征轮廓表要根据审计记录情况不断更新，其保护去多衡量指标，这些指标值要根据经验值或一段时间内的统计而得到。 基于机器学习检测法：是根据离散数据临时序列学习获得网络、系统和个体的行为特征，并提出了一个实例学习法IBL,IBL是基于相似度，该方法通过新的序列相似度计算将原始数据（如离散事件流和无序的记录）转化成可度量的空间。然后，应用IBL学习技术和一种新的基于序列的分类方法，发现异常类型事件，从而检测入侵行为。其中，成员分类的概率由阈值的选取来决定。
数据挖掘检测法：数据挖掘的目的是要从海量的数据中提取出有用的数据信息。网络中会有大量的审计记录存在，审计记录大多都是以文件形式存放的。如果靠手工方法来发现记录中的异常现象是远远不够的，所以将数据挖掘技术应用于入侵检测中，可以从审计数据中提取有用的知识，然后用这些知识区检测异常入侵和已知的入侵。采用的方法有KDD算法，其优点是善于处理大量数据的能力与数据关联分析的能力，但是实时性较差。
基于应用模式的异常检测法：该方法是根据服务请求类型、服务请求长度、服务请求包大小分布计算网络服务的异常值。通过实时计算的异常值和所训练的阈值比较，从而发现异常行为。
基于文本分类的异常检测法：该方法是将系统产生的进程调用集合转换为“文档”。利用K邻聚类文本分类算法，计算文档的相似性。 误用入侵检测系统中常用的检测方法有： 模式匹配法：是常常被用于入侵检测技术中。它是通过把收集到的信息与网络入侵和系统误用模式数据库中的已知信息进行比较，从而对违背安全策略的行为进行发现。模式匹配法可以显著地减少系统负担，有较高的检测率和准确率。 专家系统法：这个方法的思想是把安全专家的知识表示成规则知识库，再用推理算法检测入侵。主要是针对有特征的入侵行为。 基于状态转移分析的检测法：该方法的基本思想是将攻击看成一个连续的、分步骤的并且各个步骤之间有一定的关联的过程。在网络中发生入侵时及时阻断入侵行为，防止可能还会进一步发生的类似攻击行为。在状态转移分析方法中，一个渗透过程可以看作是由攻击者做出的一系列的行为而导致系统从某个初始状态变为最终某个被危害的状态。
3.网络安全入侵检测系统常用的检测方法有哪些呢
1、操作模型，该模型假设异常可通过测量结果与一些固定指标相比较得到，固定指标可以根据经验值或一段时间内的统计平均得到，举例来说，考试，大提示在短时间内的多次失败的登录很有可能是口令尝试攻击； 2、方差，计算参数的方差，设定其置信区间，当测量值超过置信区间的范围时表明有可能是异常； 3、多元模型，操作模型的扩展，通过同时分析多个参数实现检测； 4、马尔柯夫过程模型，将每种类型的事件定义为系统状态，用状态转移矩阵来表示状态的变化，当一个事件发生时，或状态矩阵该转移的概率较小则可能是异常事件； 5、时间序列分析，将事件计数与资源耗用根据时间排成序列，如果一个新事件在该时间发生的概率较低，则该事件可能是入侵。
统计方法的最大优点是它可以“学习”用户的使用习惯，从而具有较高检出率与可用性。但是它的“学习”能力也给入侵者以机会通过逐步“训练”使入侵事件符合正常操作的统计规律，从而透过入侵检测系统。
专家系统 用专家系统对入侵进行检测，经常是针对有特征入侵行为。 所谓的规则，即是知识，不同的系统与设置具有不同的规则，且规则之间往往无通用性。
专家系统的建立依赖于知识库的完备性，知识库的完备性又取决于审计记录的完备性与实时性。入侵的特征抽取与表达，是入侵检测专家系统的关键。
在系统实现中，将有关入侵的知识转化为if-then结构（也可以是复合结构），条件部分为入侵特征，then部分是系统防范措施。 运用专家系统防范有特征入侵行为的有效性完全取决于专家系统知识库的完备性。
文件完整性检查 文件完整性检查系统检查计算机中自上次检查后文件变化情况。文件完整性检查系统保存有每个文件的数字文摘数据库，每次检查时，它重新计算文件的数字文摘并将它与数据库中的值相比较，如不同，则文件已被修改，若相同，文件则未发生变化。
文件的数字文摘通过Hash函数计算得到。不管文件长度如何，它的Hash函数计算结果是一个固定长度的数字。
与加密算法不同，Hash算法是一个不可逆的单向函数。采用安全性高的Hash算法，如MD 5、SHA时，两个不同的文件几乎不可能得到相同的Hash结果。
从而，当文件一被修改，就可检测出来。在文件完整性检查中功能最全面的当属Tripwire。
文件完整性检查系统的优点 从数学上分析，攻克文件完整性检查系统，无论是时间上还是空间上都是不可能的。文件完整性检查系统是非常强劲的检测文件被修改的工具。
实际上，文件完整性检查系统是一个检测系统被非法使用的最重要的工具之一。 文件完整性检查系统具有相当的灵活性，可以配置成为监测系统中所有文件或某些重要文件。
当一个入侵者攻击系统时，他会干两件事，首先，他要掩盖他的踪迹，即他要通过更改系统中的可执行文件、库文件或日志文件来隐藏他的活动；其它，他要作一些改动保证下次能够继续入侵。 这两种活动都能够被文件完整性检查系统检测出。
文件完整性检查系统的弱点 文件完整性检查系统依赖于本地的文摘数据库。与日志文件一样，这些数据可能被入侵者修改。
当一个入侵者取得管理员权限后，在完成破坏活动后，可以运行文件完整性检查系统更新数据库，从而瞒过系统管理员。 当然，可以将文摘数据库放在只读的介质上，但这样的配置不够灵活性。
做一次完整的文件完整性检查是一个非常耗时的工作，在Tripwire中，在需要时可选择检查某些系统特性而不是完全的摘要，从而加快检查速度。 系统有些正常的更新操作可能会带来大量的文件更新，从而产生比较繁杂的检查与分析工作，如，在Windows NT系统中升级MS-Outlook将会带来1800多个文件变化。
4.入侵检测系统异常检测方法有什么
入侵检测技术基础 1. IDS（入侵检测系统）存在与发展的必然性 （1）网络安全本身的复杂性，被动式的防御方式显得力不从心。
（2）有关供触垛吠艹杜讹森番缉防火墙：网络边界的设备；自身可以被攻破；对某些攻击保护很弱；并非所有威胁均来自防火墙外部。（3）入侵很容易：入侵教程随处可见；各种工具唾手可得 2. 入侵检测（Intrusion Detection） ●定义：通过从计算机网络或计算机系统中的若干关键点收集信息并对其进行分析，从中发现网络或系统中是否有违反安全策略的行为和遭到袭击的迹象的一种安全技术。
入侵检测的分类（1）按照分析方法/检测原理分类 ●异常检测（Anomaly Detection）：基于统计分析原理。首先总结正常操作应该具有的特征（用户轮廓），试图用定量的方式加以描述，当用户活动与正常行为有重大偏离时即被认为是入侵。
前提：入侵是异常活动的子集。指标：漏报率低，误报率高。
用户轮廓（Profile）：通常定义为各种行为参数及其阀值的集合，用于描述正常行为范围。特点：异常检测系统的效率取决于用户轮廓的完备性和监控的频率；不需要对每种入侵行为进行定义，因此能有效检测未知的入侵；系统能针对用户行为的改变进行自我调整和优化，但随着检测模型的逐步精确，异常检测会消耗更多的系统资源 ●误用检测（Misuse Detection）：基于模式匹配原理。
收集非正常操作的行为特征，建立相关的特征库，当监测的用户或系统行为与库中的记录相匹配时，系统就认为这种行为是入侵。前提：所有的入侵行为都有可被检测到的特征。
指标：误报低、漏报高。攻击特征库：当监测的用户或系统行为与库中的记录相匹配时，系统就认为这种行为是入侵。
特点：采用模式匹配，误用模式能明显降低误报率，但漏报率随之增加。攻击特征的细微变化，会使得误用检测无能为力。
5.入侵检测系统可以分为哪几类
入侵检测系统（Intrusion-detection system，下称“IDS”）是一种对网络传输进行即时监视，在发现可疑传输时发出警报或者采取主动反应措施的网络安全设备。
它与其他网络安全设备的不同之处便在于，IDS是一种积极主动的安全防护技术。 IDS最早出现在1980年4月。
该年，James P. Anderson为美国空军做了一份题为《Computer Security Threat Monitoring and Surveillance》的技术报告，在其中他提出了IDS的概念。 1980年代中期，IDS逐渐发展成为入侵检测专家系统（IDES）。
1990年，IDS分化为基于网络的IDS和基于主机的IDS。后又出现分布式IDS。
目前，IDS发展迅速，已有人宣称IDS可以完全取代防火墙。 我们做一个形象的比喻：假如防火墙是一幢大楼的门卫，那么IDS就是这幢大楼里的监视系统。
一旦小偷爬窗进入大楼，或内部人员有越界行为，只有实时监视系统才能发现情况并发出警告。 IDS入侵检测系统以信息来源的不同和检测方法的差异分为几类。
根据信息来源可分为基于主机IDS和基于网络的IDS，根据检测方法又可分为异常入侵检测和滥用入侵检测。不同于防火墙，IDS入侵检测系统是一个监听设备，没有跨接在任何链路上，无须网络流量流经它便可以工作。
因此，对IDS的部署，唯一的要求是：IDS应当挂接在所有所关注流量都必须流经的链路上。在这里，"所关注流量"指的是来自高危网络区域的访问流量和需要进行统计、监视的网络报文。
在如今的网络拓扑中，已经很难找到以前的HUB式的共享介质冲突域的网络，绝大部分的网络区域都已经全面升级到交换式的网络结构。因此，IDS在交换式网络中的位置一般选择在： （1）尽可能靠近攻击源 （ 2）尽可能靠近受保护资源 这些位置通常是： ·服务器区域的交换机上 ·Internet接入路由器之后的第一台交换机上 ·重点保护网段的局域网交换机上 由于入侵检测系统的市场在近几年中飞速发展，许多公司投入到这一领域上来。
Venustech（启明星辰）、Internet Security System(ISS)、思科、赛门铁克等公司都推出了自己的产品。 [编辑本段]系统组成 IETF将一个入侵检测系统分为四个组件：事件产生器（Event generators）；事件分析器（Event analyzers）；响应单元（Response units ）；事件数据库（Event databases ）。
事件产生器的目的是从整个计算环境中获得事件，并向系统的其他部分提供此事件。事件分析器分析得到的数据，并产生分析结果。
响应单元则是对分析结果作出作出反应的功能单元，它可以作出切断连接、改变文件属性等强烈反应，也可以只是简单的报警。事件数据库是存放各种中间和最终数据的地方的统称，它可以是复杂的数据库，也可以是简单的文本文件。
系统分类 根据检测对象的不同，入侵检测系统可分为主机型和网络型。 系统通信协议 IDS系统内部各组件之间需要通信，不同厂商的IDS系统之间也需要通信。
因此，有必要定义统一的协议。目前，IETF目前有一个专门的小组Intrusion Detection Working Group (IDWG)负责定义这种通信格式，称作Intrusion Detection Exchange Format(IDEF)，但还没有统一的标准。
以下是设计通信协议时应考虑的问题： 1.系统与控制系统之间传输的信息是非常重要的信息，因此必须要保持数据的真实性和完整性。必须有一定的机制进行通信双方的身份验证和保密传输（同时防止主动和被动攻击）。
2.通信的双方均有可能因异常情况而导致通信中断，IDS系统必须有额外措施保证系统正常工作。 入侵检测技术 对各种事件进行分析，从中发现违反安全策略的行为是入侵检测系统的核心功能。
从技术上，入侵检测分为两类：一种基于标志（signature-based），另一种基于异常情况（anomaly-based）。 对于基于标识的检测技术来说，首先要定义违背安全策略的事件的特征，如网络数据包的某些头信息。
检测主要判别这类特征是否在所收集到的数据中出现。此方法非常类似杀毒软件。
而基于异常的检测技术则是先定义一组系统“正常”情况的数值，如CPU利用率、内存利用率、文件校验和等（这类数据可以人为定义，也可以通过观察系统、并用统计的办法得出），然后将系统运行时的数值与所定义的“正常”情况比较，得出是否有被攻击的迹象。这种检测方式的核心在于如何定义所谓的“正常”情况。
两种检测技术的方法、所得出的结论有非常大的差异。基于异常的检测技术的核心是维护一个知识库。
对于已知的攻击，它可以详细、准确的报告出攻击类型，但是对未知攻击却效果有限，而且知识库必须不断更新。基于异常的检测技术则无法准确判别出攻击的手法，但它可以（至少在理论上可以）判别更广范、甚至未发觉的攻击。
6.黑客入侵检测方法有哪些
1）特征检测特征检测对已知的攻击或入侵的方式作出确定性的描述，形成相应的事件模式。
当被审计的事件与已知的入侵事件模式相匹配时，即报警。原理上与专家系统相仿。
其检测方法上与计算机病毒的检测方式类似。目前基于对包特征描述的模式匹配应用较为广泛。
该方法预报检测的准确率较高，但对于无经验知识的入侵与攻击行为无能为力。 2）统计检测 统计模型常用异常检测，在统计模型中常用的测量参数包括：审计事件的数量、间隔时间、资源消耗情况等。
3）专家系统 用专家系统对入侵进行检测，经常是针对有特征入侵行为。所谓的规则，即是知识，不同的系统与设置具有不同的规则，且规则之间往往无通用性。
专家系统的建立依赖于知识库的完备性，知识库的完备性又取决于审计记录的完备性与实时性。4）文件完整性检查 文件完整性检查系统检查计算机中自上次检查后文件变化情况。
文件完整性检查系统保存有每个文件的数字文摘数据库，每次检查时，它重新计算文件的数字文摘并将它与数据库中的值相比较，如不同，则文件已被修改，若相同，文件则未发生变化。
7.入侵检测技术的方法
方法有很多，如基于专家系统入侵检测方法、基于神经网络的入侵检测方法等。目前一些入侵检测系统在应用层入侵检测中已有实现。
入侵检测通过执行以下任务来实现：
1.监视、分析用户及系统活动；
2.系统构造和弱点的审计；
3.识别反映已知进攻的活动模式并向相关人士报警；
4.异常行为模式的统计分析；
5.评估重要系统和数据文件的完整性；
6.操作系统的审计跟踪管理，并识别用户违反安全策略的行为。
