denning入侵检测模型

入侵检测是保证网络信息安全的重要手段之一。随着互联网的不断发展，网络攻击手段日益复杂，传统的入侵检测技术已经无法满足实际需求。近年来，基于人工智能技术的入侵检测模型逐渐成为热门研究领域，其中Denning模型是一种经典的入侵检测模型。本文将从多个角度对Denning入侵检测模型进行分析。

一、背景

Denning入侵检测模型是由美国计算机科学家Dorothy Denning所提出的。早在1987年就已经被引入到计算机网络领域，并在入侵检测研究中广泛应用。该模型基于规则匹配、统计分析、人工神经网络等技术，对网络流量进行分析和检测，并能够识别出可能的攻击行为。

二、原理

Denning入侵检测模型的工作原理主要包括以下几个方面：

1.数据采集：该模型通过网络监控设备对传入和传出的网络流量进行采集，并提供输入数据源。采集的数据通常包括网络协议、用户访问模式、资源利用情况等。

2.特征提取：在数据采集后，该模型将进行特征提取。特征提取是对采集的数据进行处理和分析，提取出与入侵检测相关的特征。特征通常是指网络流量的统计信息、时间序列特征等。

3.规则匹配：Denning模型采用规则匹配的方法来识别网络攻击行为。规则通常是通过专家系统或专业人员生成的，用于描述入侵行为的模式，例如端口扫描、暴力破解等。

4.统计分析：该模型采用统计分析来建立正常行为的模型，对比分析采集的流量数据，可以发现异常行为。

5.人工神经网络：在规则匹配和统计分析检测出来的异常行为都需要经过人工神经网络的验证。人工神经网络通常是由大量的神经元组成，并能够模拟人类的智能判断能力。

三、优点

Denning入侵检测模型具有以下优点：

1.灵活性：该模型既可以应用于单个主机的入侵检测，也可以应用于整个网络的入侵检测。

2.可扩展性：使用Denning模型可以容易地扩展模型的生成规则，以便更好地适应新的攻击类型和安全需求。

3.准确性：该模型能够有效地检测各种类型的网络攻击行为，并且准确率较高。

4.易于理解：该模型的检测结果容易理解，便于管理员进行管理。

四、缺点

Denning入侵检测模型也有缺点，例如：

1.依赖规则：该模型需要依赖规则来进行检测，在应对新的攻击类型时，需要不断更新规则，否则容易出现漏报或误报情况。

2.性能问题：该模型不太适用于大规模、高速网络的入侵检测，因为需要大量计算资源和存储资源。

五、应用

Denning入侵检测模型广泛应用于互联网上的各种系统和应用中，特别是在金融系统、网络安全应用、网站安全等领域。例如，在金融领域，Denning模型已应用于银行、证券公司、保险公司等金融机构，可以有效地识别出网络钓鱼、假冒等欺诈行为。

六、发展趋势

传统的基于规则的入侵检测技术已经无法满足当今复杂多变的攻击形式。因此，基于人工智能、机器学习等技术的入侵检测模型逐渐成为研究的热点。未来的发展方向是将Denning模型与深度学习、自然语言处理等技术相结合，从而更好地检测出各种攻击行为，并使模型更加智能化、灵活化。