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第20卷 第6期 计 算机 技 术 与 发展 Vo1．20 No．6 2010年 6月 C~)MPUT RTECHNOLOGY ANDDEVEI PME[NT Jun． 2010 混合入侵检测系统的研究 高 峥，陈蜀宇，李国勇 (重庆大学 软件学院，重庆 400044) 摘 要 ：针对入浸检测系统中的误用检测和异常检测两种检测方法存在的不足，在研究混合型入侵检测系统的基础上，提 出一种混合型入侵检测系统的设计方案。设计方案将两种检测方法混合，误用检测采用模式匹配算法；异常检测是利用 自组织神经网络对数据进行聚类，然后通过有监督的学习矢量量化对初聚类的数据进行再分类，使异常检测模式库有更 加清晰的规则集 。最后对系统的关键模块进行 了仿真实验。仿真实验结果表明，此设计方案提高了混合人侵检测系统的 检测能力和检测的准确率。 关键词：入侵检测；误用检测；异常检测 ；神经网络 中图分类号 ：TP311 文献标识码：A 文章编号 ：1673～629x(2O10)O6—0148—04 ResearchofaHybridIntrusionDetectionSystem GAO Zheng，CHEN Sht1一yu，LIGuo-yong (CollegeofSoftwareEngineering，ChongqingUniversity，Chongqing400044，China) Abstract：Aimingattheshortag~ofmisusedetectionandanomalydetcetioninintrusiondetectionsystem，onbasisofresearchinghybrid intrusiondetectionsysttnn．anew d~ignofhybridintrusiondetcet~nsystem Ⅵ propo~ bystudying it．Misusedetectionmoduleis basedonSnort’Spattern urlesdatabase．Anomalydetcetionistous@self—organizing lieuralnetworkfordataclustering。na dthentoclas— sifythesedatabysupervisedlearning vce~rquna tization．Simulationofthekeymodules inthissystemwasdonesuccessfully，nadresults show thatthesystem impmv~ capabilitiesna daccuracyofthehybridintrusiondetectionsystem． Keywords：intrusiondetcetion；misu~ detcetion；anomalydetcetion；neuralnetworks O 引 言 (misusedetection)和异常检测 (anomalydetection)两种。 入侵检测 (IntrusionDetection，ID)通过对计算机 误用检测是通过专家系统建立的规则库来匹配网络上 网络或计算机系统的信息收集并进行分析 ，发现网络 的攻击行为，而异常检测是分析网络数据，区分出正常 或者主机中是否有违反安全策略的行为和入侵攻击的 流量及非正常流量，从而检测出异常数据。但是，由于 迹象。入侵检测系统(IntrusionDetectionSystem，IDS) 两种检测方式的局限性，导致两种检测方法都具有明 是具有入侵检测功能的软件与硬件结合的一套系统。 显缺陷，误用检测虽然可以很好地检测已知攻击行为， 随着网络上的攻击种类变得繁多，攻击频率逐