入侵检测技术是网络安全领域的重要组成部分,它通过监测和分析网络及系统的行为,识别并响应潜在的恶意活动。在第3章“入侵检测技术的分类”中,主要探讨了入侵检测的信息源、分类方法以及具体的入侵检测系统。
首先,入侵检测的信息源是其核心组成部分,这些信息来源于三个方面:主机、网络和应用程序。基于主机的监测主要关注操作系统层的审计跟踪信息和系统日志;基于网络的检测则侧重于网络流量和通信内容;而基于应用程序的监测则关注运行中的应用产生的事件日志和其他内部数据。审计记录是信息源的一个关键类型,它是由审计子系统产生的,反映了系统活动,并遵循可信计算机安全评价标准(TCSEC)。审计记录具有高可信度,但可能存在兼容性和设计目标不匹配的问题。
Sun Solaris的BSM(Basic Security Module)安全审计子系统是主机审计的一个实例。BSM的审计记录由一系列审计令牌组成,每个令牌包含特定的字段,如审计事件类型、时间戳、用户和进程信息、系统调用参数等。这样的结构提供了详细的行为记录,有助于分析和检测异常行为。
另一方面,Windows系统也提供了类似的日志监测功能,如应用程序日志、安全日志、系统日志等,这些日志通常存储在%systemroot%\system32\config目录下。安全日志记录了系统的安全事件,只有系统管理员有权访问。通过分析这些日志,入侵检测系统可以在Windows环境中识别潜在的攻击。
在分类方法上,入侵检测技术可以分为基于签名的检测和基于行为的检测。基于签名的系统依赖预定义的攻击模式,当检测到匹配的模式时,会触发警报。而基于行为的检测,如数据挖掘和机器学习,更注重于学习正常行为的模式,然后识别出偏离正常的行为作为可能的攻击。
数据挖掘在入侵检测中的应用主要是通过发现潜在的攻击模式。通过分析大量数据,数据挖掘算法可以发现隐藏的关联、异常和趋势,从而提高检测效率和准确性。人工智能和机器学习在此过程中起着关键作用,它们能够自我学习和适应,不断优化检测模型,以应对不断变化的攻击手段。
总的来说,入侵检测技术的分类和信息源的选择直接影响其检测效果。理解并掌握这些基础,对于构建有效的入侵防御系统至关重要。无论是主机审计、网络监控还是应用日志分析,都需要综合运用各种技术和方法,以全面保护网络安全。