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       2018年通信互聯網技術考試備考在即，為了幫助考生們更好地復習，下面是小編為大家整理的2018年通信設備環境考試重要知識點之入侵檢測技術分析。希望能幫助大家。想了解更多相關資訊請關注希賽網。    

       一、技術分類

       入侵檢測系統所采用的技術可分為特征檢測與異常檢測兩種。

       1.特征檢測

       特征檢測（Signature-baseddetection)又稱為Misusedetection,這一檢測假設入侵者活動可以用一種模式來表示，系統的目標是檢測主體活動是否符合這些模式。它可以將己有的入侵方法檢查出來，但對新的入侵方法無能為力。其難點在于如何設計出相關模式，既能夠刻畫“入侵”現象，又不會將正常的活動包含進來。

       2.異常檢測

       異常檢測（Anomalydetection)的假設是入侵者活動異常于正常主體的活動。根據這一理念建立主體正常活動的“活動簡檔”，將當前主體的活動狀況與“活動簡檔”相比較，當違反其統計規律時，認為該活動可能是“入侵”行為。異常檢測的難題在于如何建立“活動簡檔”以及如何設計統計算法，從而不把正常的操作作為“入侵”或忽略真正的“入侵”行為。

       二、常用檢測方法

       入侵檢測系統常用的檢測方法有統計檢測、特征檢測和希賽網系統。據公安部計算機信息系統安全產品質量監督檢驗中心的報告，國內送檢的入侵檢測產品中95%是屬于使用入侵模板進行模式匹配的特征檢測產品，其他5%是采用概率統計的統計檢測產品與基于日志的希賽網知識庫系產品。

       1.統計檢測

       統計模型常用異常檢測，在統計模型中常用的測量參數包括：審計事件的數量、間隔時間、資源消耗情況等。常用的入侵檢測5種統計模型如下。

       操作模型：該模型假設異常可通過測量結果與一些固定指標相比較得到，固定指標可以根據經驗值或一段時間內的統計平均得到，例如，在短時間內的多次失敗的登錄很有可能是口令嘗試攻擊。

       2.特征檢測

       特征檢測對己知的攻擊或入侵的方式作出確定性的描述，形成相應的事件模式。當被審計的事件與已知的入侵事件模式相匹配時，即報警。原理上與希賽網系統相仿。其檢測方法上與計算機病毒的檢測方式類似。目前，基于對包特征描述的模式匹配應用較為廣泛。該方法預報檢測的準確率較高，但對于無經驗知識的入侵與攻擊行為無能為力。

       3.希賽網系統

       希賽網系統對入侵進行檢測針對有特征的入侵行為，即規則或知識。不同的系統與設置具有不同的規則，規則之間一般無通用性。希賽網系統的建立依賴于知識庫的完備性，知識庫的完備性又取決于審計記錄的完備性與實時性。入侵的特征抽取與表達，是建立入侵檢測希賽網系統的關鍵。在系統實現中，將有關入侵的知識轉化為if-then結構（也可以是復合結構)，條件部分為入侵特征，then部分是系統防范措施。

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