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内容简介

　　本书全面、系统地介绍了入侵检测的基本概念、基本原理和检测流程，较为详尽地讲述了基于主机的入侵检测技术、基于网络的入侵检测技术、基于存储的入侵检测技术和基于Hadoop海量日志的入侵检测技术，在此基础上介绍了入侵检测系统的标准与评估，并以开源软件Snort为例对入侵检测的应用进行了分析。
　　本书语言通俗，层次分明，理论与实例结合，可以作为高等学校计算机相关专业或信息安全专业本科生高年级的选修课教材，对从事信息和网络安全方面的管理人员和技术人员也有参考价值。

作者简介

　　薛静锋，北京理工大学教授，主要研究方向为软件安全技术和网络路由技术。近年来发表论文30余篇，其中SCI、EI检索10余篇；申请专利5项；主持或参与了国家863计划、国防科工局、公安部、北京市等多项科研项目；主持企业横向合作课题8项；编写和翻译著作8部。承担了包括863、国家自然科学基金、北京市自然科学基金、国防基础研究课题、公安部重点实验室课题、教育部留学回国人员科研启动基金课题等十余项。发表论文20余篇，其中SCI或EI收录的17篇，申请发明专利1项，编写翻译教材3部。

目录

第1章　入侵检测概述　1
1.1　网络安全基本概念　1
1.1.1　网络安全的实质　1
1.1.2　网络系统的安全对策与入侵检测　2
1.1.3　网络安全的P2DR模型与入侵检测　3
1.2　入侵检测的产生与发展　4
1.2.1　早期研究　4
1.2.2　主机IDS研究　5
1.2.3　网络IDS研究　6
1.2.4　主机和网络IDS的集成　7
1.3　入侵检测的基本概念　8
1.3.1　入侵检测的概念　9
1.3.2　入侵检测的作用　9
1.3.3　研究入侵检测的必要性　10
1.4　入侵检测面临的问题　11
1.5　入侵检测技术的发展趋势　12
习　题　13
第2章　入侵方法与手段　14
2.1　网络入侵　14
2.1.1　什么是网络入侵　14
2.1.2　网络入侵的一般流程　14
2.1.3　典型网络入侵方法分析　16
2.2　漏洞扫描　20
2.2.1　扫描器简介　20
2.2.2　秘密扫描　21
2.2.3　OS Fingerprint技术　22
2.3　拒绝服务攻击　23
2.3.1　拒绝服务攻击的原理　24
2.3.2　典型拒绝服务攻击的手段　24
2.4　分布式拒绝服务攻击　25
2.5　缓冲区溢出攻击　27
2.5.1　堆栈的基本原理　27
2.5.2　一个简单的例子　28
2.6　格式化字符串攻击　31
2.7　跨站脚本攻击　31
2.8　SQL Injection攻击　32
习　题　34
第3章　入侵检测系统　35
3.1　入侵检测系统的基本模型　35
3.1.1　通用入侵检测模型（Denning模型）　35
3.1.2　层次化入侵检测模型（IDM）　37
3.1.3　管理式入侵检测模型（SNMP-IDSM）　39
3.2　入侵检测系统的工作模式　40
3.3　入侵检测系统的分类　41
3.3.1　按数据源分类　41
3.3.2　按分析方法分类　42
3.3.3　按检测方式分类　42
3.3.4　按检测结果分类　42
3.3.5　按响应方式分类　43
3.3.6　按各模块运行的分布方式分类　43
3.4　入侵检测系统的构架　43
3.4.1　管理者　44
3.4.2　代理　44
3.5　入侵检测系统的部署　45
3.5.1　网络中没有部署防火墙时　45
3.5.2　网络中部署防火墙时　45
习　题　46
第4章　入侵检测流程　48
4.1　入侵检测的过程　48
4.1.1　信息收集　48
4.1.2　信息分析　48
4.1.3　告警与响应　49
4.2　入侵检测系统的数据源　49
4.2.1　基于主机的数据源　49
4.2.2　基于网络的数据源　51
4.2.3　应用程序日志文件　52
4.2.4　其他入侵检测系统的报警信息　53
4.2.5　其他网络设备和安全产品的信息　53
4.3　入侵分析的概念　53
4.3.1　入侵分析的定义　54
4.3.2　入侵分析的目的　54
4.3.3　入侵分析应考虑的因素　54
4.4　入侵分析的模型　55
4.4.1　构建分析器　55
4.4.2　分析数据　56
4.4.3　反馈和更新　57
4.5　入侵检测的分析方法　58
4.5.1　误用检测　58
4.5.2　异常检测　61
4.5.3　其他检测方法　68
4.6　告警与响应　71
4.6.1　对响应的需求　71
4.6.2　响应的类型　73
4.6.3　按策略配置响应　76
4.6.4　联动响应机制　77
习　题　78
第5章　基于主机的入侵检测技术　79
5.1　审计数据的获取　79
5.1.1　系统日志与审计信息　80
5.1.2　数据获取系统结构设计　81
5.2　审计数据的预处理　82
5.3　基于统计模型的入侵检测技术　86
5.4　基于专家系统的入侵检测技术　87
5.5　基于状态转移分析的入侵检测技术　91
5.6　基于完整性检查的入侵检测技术　91
5.7　基于智能体的入侵检测技术　93
5.8　系统配置分析技术　96
5.9　检测实例分析　96
习　题　100
第6章　基于网络的入侵检测技术　101
6.1　分层协议模型与TCP/IP协议簇　101
6.1.1　TCP/IP协议模型　101
6.1.2　TCP/IP报文格式　102
6.2　网络数据包的捕获　106
6.2.1　局域网和网络设备的工作原理　106
6.2.2　Sniffer介绍　107
6.2.3　共享和交换网络环境下的数据捕获　108
6.3　包捕获机制与BPF模型　109
6.3.1　包捕获机制　109
6.3.2　BPF模型　110
6.4　基于Libpcap库的数据捕获技术　111
6.4.1　Libpcap介绍　111
6.4.2　Windows平台下的Winpcap库　114
6.5　检测引擎的设计　118
6.5.1　模式匹配技术　119
6.5.2　协议分析技术　119
6.6　网络入侵特征实例分析　120
6.6.1　特征（Signature）的基本概念　120
6.6.2　典型特征——报头值　121
6.6.3　候选特征　121
6.6.4　最佳特征　122
6.6.5　通用特征　122
6.6.6　报头值关键元素　123
6.7　检测实例分析　123
6.7.1　数据包捕获　124
6.7.2　端口扫描的检测　124
6.7.3　拒绝服务攻击的检测　125
习　题　125
第7章　基于存储的入侵检测技术　126
7.1　主动存储设备　126
7.2　块存储设备的数据存取过程　128
7.3　存储级入侵检测研究现状　131
7.4　存储级入侵检测框架　132
7.4.1　数据采集　133
7.4.2　数据特征分析　135
7.4.3　数据预处理和规约　135
7.5　基于数据挖掘的攻击模式自动生成　136
7.5.1　基于判定树分类的攻击模式自动生成　137
7.5.2　判定树分类生成算法　140
7.6　存储级异常检测方法　143
7.6.1　D-S证据理论　143
7.6.2　基于D-S证据理论的异常检测特征融合算法　145
7.7　IDS间基于协作的联合防御　149
7.7.1　预定义　149
7.7.2　相关工作介绍　149
7.7.3　典型协作模式分析　150
7.7.4　协作方式　153
习　题　154
第8章　基于Hadoop海量日志的入侵检测技术　156
8.1　Hadoop相关技术　157
8.1.1　Hadoop简介　157
8.1.2　HDFS文件系统　157
8.1.3　MapReduce并行计算框架　157
8.1.4　Mahout简介　158
8.1.5　Hive简介　159
8.2　Web日志　159
8.3　基于Hadoop海量日志的入侵检测算法　159
8.3.1　K-Means算法基本原理　160
8.3.2　改进的并行化K-Means算法CPK-Means　162
8.3.3　FP-Growth算法基本原理　164
8.3.4　改进的并行化FP-Growth算法LBPEP　165
8.4　基于Hadoop海量日志的入侵检测系统的实现　173
8.4.1　系统实现框架　174
8.4.2　数据收集　174
8.4.3　数据预处理　175
8.4.4　Hadoop平台下入侵规则的挖掘　178
习　题　186
第9章　入侵检测系统的标准与评估　187
9.1　入侵检测的标准化工作　187
9.1.1　CIDF　187
9.1.2　IDMEF　192
9.1.3　标准化工作总结　200
9.2　入侵检测系统的性能指标　200
9.2.1　评价入侵检测系统性能的标准　200
9.2.2　影响入侵检测系统性能的参数　200
9.2.3　评价检测算法性能的测度　202
9.3　网络入侵检测系统测试评估　204
9.4　测试评估内容　205
9.4.1　功能性测试　205
9.4.2　性能测试　206
9.4.3　产品可用性测试　206
9.5　测试环境和测试软件　207
9.5.1　测试环境　207
9.5.2　测试软件　208
9.6　用户评估标准　209
9.7　入侵检测评估方案　211
9.7.1　离线评估方案　211
9.7.2　实时评估方案　215
习　题　216
附录　Snort的安装与使用　218
附1　Snort简介　218
附2　使用Snort构建入侵检测系统实例　226
参考文献

前言/序言

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