什么是网络入侵检测系统

网络入侵检测系统的核心功能是持续监控网络，及时发现潜在的威胁和异常情况。这可以通过定期向服务器发送测试请求，监控响应时间、可用性和正常运行时间来实现。系统还应能够检测状态请求失败的情况，例如无法建立连接或连接超时，并采取适当的行动，如向管理员发送警报。

为了保护内部网络服务，系统应当整合防火墙，通过数据包过滤来阻挡特定类型的攻击。入侵检测系统（IDS）产品也可用于检测正在进行的网络攻击，并协助事后取证分析。基于异常的入侵检测系统能够监控网络流量并记录事件日志，发现来自受损用户账户或外部攻击者的恶意活动。

云加密是另一个重要组成部分，数据在存储到云数据库之前会被加密，可以防止未经授权的第三方在发生数据泄露时滥用数据。组织可以使用云服务提供商的密钥管理服务来控制云工作负载中的数据加密。 云服务提供商还提供了广泛的异常检测解决方案组合，可帮助组织建立适当的数据阈值，并实时保护系统免受可疑活动的影响。

最后，网络入侵检测系统应包括纠正控制措施，以减少安全事件的后果，例如将系统和资源恢复到之前的状态。

总的来说，构建一个有效的网络入侵检测系统需要监控、预防、检测和纠正措施的有机结合，全方位保护网络免受各种威胁。

异常检测对于提高IDS的准确性至关重要。IDS中的异常检测通常使用阈值和统计方法实现，但也可以使用软计算和归纳学习技术。用于IDS异常检测的关键特征包括基于频率、均值、方差、协方差和标准差的用户、工作站、网络、远程主机、用户组和程序配置文件。

对数据进行预处理以去除异常也是提高IDS准确性的一个重要步骤。从数据集中删除异常数据通常会导致准确性显著提高。此外，利用人工智能和机器学习技术，可以扩大搜索范围，进一步提高IDS的性能。

在网络安全领域，人工智能的具体应用包括网络保护、终端保护和应用程序安全。安全编排、自动化和响应等安全功能可以显著提高IDS的准确性，但需要进行大量的集成和调整工作。

防火墙是网络入侵检测系统的重要组成部分，用于监控和控制进出网络的流量，在受信任网络和不受信任网络之间建立屏障。

入侵检测系统（IDS）专门设计用于检测正在进行的网络攻击，并协助事后取证。这些系统会监控网络或系统中的恶意活动或违反政策的行为。

基于异常的入侵检测系统能够监控网络流量并将其记录下来以供审计和高级分析。这些系统可以使用无监督机器学习和全网络流量分析来检测活跃的网络攻击者。

蜜罐是故意部署的易受攻击的计算机，用作监视和预警工具，因为通常情况下不会有合法目的访问它们。

反病毒软件和入侵防御系统（IPS）有助于检测和阻止恶意软件（如蠕虫或木马）的行为。

最初，网络入侵检测是一种手动过程，系统管理员需要亲自监控并识别异常活动。这种方式效率低下且难以扩展。

随后，人们开始分析系统和审计日志中的数据，以发现可疑行为的迹象。早期，由于数据量庞大，日志分析主要用于事后调查，而非实时监控。

20世纪90年代，随着数字存储成本的下降，实时入侵检测系统开始兴起。这些系统能够在数据生成时即时分析审计数据，实现对攻击的即时检测和响应，标志着入侵检测从被动转向主动。

近年来，网络入侵检测系统的发展重点转向了如何高效地部署于大规模、复杂的网络环境中，并适应不断变化的新型安全威胁和现代计算基础设施的动态特性。

网络入侵检测系统可与防火墙协同工作，监控和控制进出网络的流量，在受信任网络和不受信任网络之间建立屏障。防火墙可阻挡恶意流量，而网络入侵检测系统则侦测正在进行的网络攻击。

网络入侵检测系统旨在检测网络攻击，而审计日志和系统日志则记录单个系统的活动。这些日志数据可与网络入侵检测系统集成，用于攻击后的取证分析。

安全信息和事件管理（SIEM）系统能实时分析日志数据，快速发现安全事件。网络入侵检测系统产生的数据可集成到SIEM系统中，提高检测效率。

网络入侵检测系统还可与防病毒软件、反恶意软件工具和入侵防御系统等集成，构建更加全面的安全解决方案。