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[摘要]随着信息化建设的加快，计算机和通信技术的迅速发展，网络安全事件层出不穷，网络安全问题越来越突出。网络安全中出现异常问题可以使用，频繁情节方法，入侵检测系统和网络安全感知系统作为检测方案。
[关键词]网络；安全；信息
[中图分类号]TN915.08 [文献标识码]A [文章编号]1672-5158（2013）06-0111-01
随着信息化建设的加快，计算机和通信技术的迅速发展，伴随着网络用户需求的不断增加，计算机网络的应用越来越广泛，其规模也越来越庞大。同时，网络安全事件层出不穷，网络安全问题越来越突出，需要良好的技术来保障网络安全，使得计算机网络面临着严峻的信息安全形势的挑战，传统的单一的防御设备或者检测设备已经无法满足安全需求，也需要新的方法和设备来进行更新。
建立信息安全体系统来进行网络安全的管理是应对这些困难的重中之重。应该考虑网络安全帐号口令管理安全系统建设，实现终端安全管理系统的扩容，同时完善网络设备、安全管理系统、网络审计系统、安全设备、主机和应用系统的部署。此阶段需要部署一套合理化、职能化、科学化的帐号口令统一管理系统，有效实现一人一帐号。这个过程完成以后基本上能够保证全网安全基本达到规定的标准，接下来就需要进行系统体系架构图编辑等工作以实现安全管理建设，主要内容包括专业安全服务、审计管理、授权管理、认证管理、账号管理、平台管理等基本内容，各种相应的配套设施如安全服务顾问、管理部门等也要跟上。
目前的网络病毒攻击越来越朝着混合性的方向发展，网络安全建设管理系统需要在各分支节点交换进行边界防护，部署入侵检测系统，主要的应用技术是网络边界防病毒、网络边界入侵防护、网络边界隔离、内容安全管理等。加强对内部流量的检测，对访问业务系统的流量进行集中的管控。但是因为深度检测和防御的采用还并不能保证最大化的效果，可以实现静态的深度过滤和防护，目前很多的病毒和安全威胁是动态变化的，入侵检测系统要对流量进行动态的检测，将入侵检测系统产生的事件进行有效的呈现。此外还可以考虑将新增的服务器放置到服务器区域防护，防护IPS入侵进行intemet出口位置的整合。
任何的网络安全事件都不确定的，但是在异常和正常之间平滑的过渡，我们能够发现某些蛛丝马迹。在现代的网络安全事件中都会使用模糊集理论，并寻找关联算法来挖掘网络行为的特征，异常检测会尽可能多对网络行为进行全面的描述。
首先，无折叠出现的频繁度研究中，网络安全异常事件模式被定义为频繁情节，并针对这种情节指出了一定的方法，提出了频繁度密度概念，其设计算法主要利用事件流中滑动窗口，这改变了将网络属性划分不同的区间转化为“布尔型”关联规则算法以及其存在的明显的边界问题，对算法进行实验证明网络时空的复杂性、漏报率符合网络安全事件流中异常检测的需求。这种算法利用网络安全防火墙建保护内外网的屏障，采用复合攻击模式方法，利用事件流中滑动窗口设计算法，对算法进行科学化的测试。
其次，在入侵检测系统中，有时候使用网络连接记录中的基本属性效果并不明显，必要时采用系统连接方式检测网络安全基本属性，这可以提高系统的灵活性和检测精度，这种方式是数据化理论与关联规则算法结合起来的方法，能够挖掘网络行为的特征，既包含低频率的模式同时也包含着频率高的模式。
不同的攻击类型产生的日志记录分布情况也不同，某些攻击只产生一些孤立的比例很小记录，某些攻击会产生占总记录数的比例很大的大量的连续记录。针对网络数据流中属性值分布，采用关联算法将其与数据逻辑结合起来用于检测系统能够更精确的去应对不均匀性和网络事件发生的概率不同的情况。实验结果证明，设计算法的引入显著提高了网络安全事件异常检测效率，减少了规则库中规则的数量，不仅可以提高异常检测的能力。
最后，建立整体的网络安全感知系统，提高异常检测的效率。作为网络安全态势感知系统的一部分，为了提高异常检测的效率，建立整体的网络安全感知系统能够解决传统单点的问题、流量分析方法效率低下以及检测对分布式异常检测能力弱的问题。主要的方式是基于netflow的异常检测，过网络数据设计公式推导出高位端口计算结果，最后采集局域网中的数据，通过对比试验进行验证。大规模网络数据流的特点是速度快、数据持续到达、规模宏大。因此，目前需要解决的重要问题是如何在大规模网络环境下提供预警信息，进行检测网络异常。可以结合数据流挖掘技术和入侵检测技术，设计大规模网络数据流频繁模式挖掘和检测算法，可以有效的应对网络流量异常的行为。
还有的研究者提出一种可控可管的网络智能体模型来增强网络抵御智能攻击的能力，能够主动识别潜在异常，及时隔离被攻击节点阻止危害扩散，并报告攻击特征实现信息共享。这种方法综合了网络危险理论和选择原理，提出了一种新的网络智能体训练方法，使其在网络中能更有效的识别节点上的攻击行为。通过分析智能体与对抗模型，表明网络智能体模型能够更好的保障网络安全。网络安全安全检测技术能够综合各方面的安全因素，从整体上动态反映网络安全状况，并对安全状况的发展趋势进行预测和预警，为增强网络安全性提供可靠的参照依据，而目前针对网络的安全态势感知研究也已经成为网络安全领域的热点。
参考文献
[1]蒋建春，马恒太，网络安全入侵检测：研究综述[J]，软件学报，2000年，第11期
[关键词]网络；安全；信息
[中图分类号]TN915.08 [文献标识码]A [文章编号]1672-5158（2013）06-0111-01
随着信息化建设的加快，计算机和通信技术的迅速发展，伴随着网络用户需求的不断增加，计算机网络的应用越来越广泛，其规模也越来越庞大。同时，网络安全事件层出不穷，网络安全问题越来越突出，需要良好的技术来保障网络安全，使得计算机网络面临着严峻的信息安全形势的挑战，传统的单一的防御设备或者检测设备已经无法满足安全需求，也需要新的方法和设备来进行更新。
建立信息安全体系统来进行网络安全的管理是应对这些困难的重中之重。应该考虑网络安全帐号口令管理安全系统建设，实现终端安全管理系统的扩容，同时完善网络设备、安全管理系统、网络审计系统、安全设备、主机和应用系统的部署。此阶段需要部署一套合理化、职能化、科学化的帐号口令统一管理系统，有效实现一人一帐号。这个过程完成以后基本上能够保证全网安全基本达到规定的标准，接下来就需要进行系统体系架构图编辑等工作以实现安全管理建设，主要内容包括专业安全服务、审计管理、授权管理、认证管理、账号管理、平台管理等基本内容，各种相应的配套设施如安全服务顾问、管理部门等也要跟上。
目前的网络病毒攻击越来越朝着混合性的方向发展，网络安全建设管理系统需要在各分支节点交换进行边界防护，部署入侵检测系统，主要的应用技术是网络边界防病毒、网络边界入侵防护、网络边界隔离、内容安全管理等。加强对内部流量的检测，对访问业务系统的流量进行集中的管控。但是因为深度检测和防御的采用还并不能保证最大化的效果，可以实现静态的深度过滤和防护，目前很多的病毒和安全威胁是动态变化的，入侵检测系统要对流量进行动态的检测，将入侵检测系统产生的事件进行有效的呈现。此外还可以考虑将新增的服务器放置到服务器区域防护，防护IPS入侵进行intemet出口位置的整合。
任何的网络安全事件都不确定的，但是在异常和正常之间平滑的过渡，我们能够发现某些蛛丝马迹。在现代的网络安全事件中都会使用模糊集理论，并寻找关联算法来挖掘网络行为的特征，异常检测会尽可能多对网络行为进行全面的描述。
首先，无折叠出现的频繁度研究中，网络安全异常事件模式被定义为频繁情节，并针对这种情节指出了一定的方法，提出了频繁度密度概念，其设计算法主要利用事件流中滑动窗口，这改变了将网络属性划分不同的区间转化为“布尔型”关联规则算法以及其存在的明显的边界问题，对算法进行实验证明网络时空的复杂性、漏报率符合网络安全事件流中异常检测的需求。这种算法利用网络安全防火墙建保护内外网的屏障，采用复合攻击模式方法，利用事件流中滑动窗口设计算法，对算法进行科学化的测试。
其次，在入侵检测系统中，有时候使用网络连接记录中的基本属性效果并不明显，必要时采用系统连接方式检测网络安全基本属性，这可以提高系统的灵活性和检测精度，这种方式是数据化理论与关联规则算法结合起来的方法，能够挖掘网络行为的特征，既包含低频率的模式同时也包含着频率高的模式。
不同的攻击类型产生的日志记录分布情况也不同，某些攻击只产生一些孤立的比例很小记录，某些攻击会产生占总记录数的比例很大的大量的连续记录。针对网络数据流中属性值分布，采用关联算法将其与数据逻辑结合起来用于检测系统能够更精确的去应对不均匀性和网络事件发生的概率不同的情况。实验结果证明，设计算法的引入显著提高了网络安全事件异常检测效率，减少了规则库中规则的数量，不仅可以提高异常检测的能力。
最后，建立整体的网络安全感知系统，提高异常检测的效率。作为网络安全态势感知系统的一部分，为了提高异常检测的效率，建立整体的网络安全感知系统能够解决传统单点的问题、流量分析方法效率低下以及检测对分布式异常检测能力弱的问题。主要的方式是基于netflow的异常检测，过网络数据设计公式推导出高位端口计算结果，最后采集局域网中的数据，通过对比试验进行验证。大规模网络数据流的特点是速度快、数据持续到达、规模宏大。因此，目前需要解决的重要问题是如何在大规模网络环境下提供预警信息，进行检测网络异常。可以结合数据流挖掘技术和入侵检测技术，设计大规模网络数据流频繁模式挖掘和检测算法，可以有效的应对网络流量异常的行为。
还有的研究者提出一种可控可管的网络智能体模型来增强网络抵御智能攻击的能力，能够主动识别潜在异常，及时隔离被攻击节点阻止危害扩散，并报告攻击特征实现信息共享。这种方法综合了网络危险理论和选择原理，提出了一种新的网络智能体训练方法，使其在网络中能更有效的识别节点上的攻击行为。通过分析智能体与对抗模型，表明网络智能体模型能够更好的保障网络安全。网络安全安全检测技术能够综合各方面的安全因素，从整体上动态反映网络安全状况，并对安全状况的发展趋势进行预测和预警，为增强网络安全性提供可靠的参照依据，而目前针对网络的安全态势感知研究也已经成为网络安全领域的热点。
参考文献
[1]蒋建春，马恒太，网络安全入侵检测：研究综述[J]，软件学报，2000年，第11期