本文介绍了一种基于随机共振（Stochastic Resonance，SR）技术的常虚警率（Constant False Alarm Rate，CFAR）网络入侵检测新方法。在网络安全领域，入侵检测系统（Intrusion Detection Systems，IDS）是用来识别非法侵入和恶意网络活动的系统。由于网络连接需求的不断增加，入侵检测问题变得越来越重要。随机共振是一种物理现象，其特点是通过加入一定量的噪声，可使某些系统在某些情况下的响应性能得到增强。CFAR是一种信号处理技术，广泛应用于雷达目标检测中，以保持恒定的虚警率（假警报率）。
随机共振CFAR（SR-CFAR）方法的提出，是为了提高网络入侵信号的频谱功率（Spectral Power，SP）和信噪比（Signal-to-Noise Ratio，SNR），从而增强对网络攻击的检测能力。文章详细阐述了SR-CFAR方法的阈值和检测概率，并通过理论推导得出。在标准国防高级研究计划局（Defense Advanced Research Projects Agency，DARPA）的网络入侵数据基础上进行的计算机模拟表明，这种CFAR方法在各种类型的入侵检测方面优于线性异常入侵检测方法。
在网络入侵检测中，网络流量的分析至关重要。网络流量由不同计算机之间传输的信息数据包组成。由于不同的计算机可能具有不同的配置，因此，若没有标准通信协议，计算机之间将无法通信。每个网络数据包通常由头信息和数据信息两部分组成。在数据包头中，提供了用于解密所包含数据所需的所有信息，例如源地址、目的地址、数据包大小、数据包发送时间等。选择合适的参数来分析网络流量至关重要。
异常检测是入侵检测系统中的一种检测方法，它通过分析系统正常行为的特征来识别与之显著不同的行为，从而发现入侵。传统的异常检测方法依赖于对正常行为的统计模型的建立，但其性能通常受到用于建立模型的数据集质量和数量的限制。而本文提出的SR-CFAR技术不依赖于传统的基于模型的方法，而是依赖于信号处理技术，通过增强网络攻击信号的特性，来提高检测的准确性和效率。
SR-CFAR技术的核心在于利用随机共振提高网络入侵信号的频谱功率和信噪比。在传统信号处理中，噪声通常被视为需要消除的负面因素，但在随机共振理论中，适量的噪声可以起到积极的作用。噪声可以帮助系统提取出淹没在噪声中的微弱信号，从而达到增强信号的目的。这种现象在物理、生物以及信号处理等多个领域都有发现和应用。
文章的理论推导部分揭示了SR-CFAR技术的检测概率和阈值是可以通过数学模型来确定的。这一理论基础的建立，使得SR-CFAR技术具备了稳定和可预测的检测能力。通过对DARPA提供的标准网络入侵数据集进行模拟测试，验证了SR-CFAR技术在实际应用中的优越性。
文章作者Di He和Henry Leung分别来自中国的上海交通大学电子工程系以及加拿大的卡尔加里大学电子与计算机工程系。该研究论文在2009年的《Circuits, Systems & Signal Processing》期刊上发表，为网络入侵检测技术的发展提供了新的理论支撑和技术路径。
使用随机共振CFAR技术的网络入侵检测方法，不仅在理论上具有创新性，而且在实践中通过仿真验证了其优越性，对于提升当前网络的安全防护水平具有重要意义。未来的研究可以在此基础上，进一步探索随机共振技术在网络安全其他领域中的应用潜力，以及如何在实际网络环境中优化和部署SR-CFAR技术。
