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利用Python控制台进行网络入侵检测

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简介:
本项目探索了如何运用Python编程语言在控制台环境中实施有效的网络入侵检测系统(NIDS),旨在实时监控和分析网络流量数据以识别潜在的安全威胁。 这是一个非常完整的入侵检测系统(IDS)实现,主要功能包括检测 SYN 洪水攻击、ARP 欺骗、端口扫描,并提供日志记录、实时检测和控制台交互。 代码功能总结如下: **攻击检测功能** - **SYN 洪水攻击** - 系统通过检查 TCP 数据包中的 SYN 标志,统计每个 IP 地址的 SYN 数据包数量来判断是否达到阈值。 - **ARP 欺骗** - 该系统会识别同一 IP 地址绑定多个 MAC 地址的情况,并通过对比记录的 MAC 地址集合确定是否存在欺骗行为。 - **端口扫描** - 系统检测源 IP 对目标主机进行大量端口扫描的行为,通过统计已扫描过的端口号来判断是否发生端口扫描攻击。 **日志记录** - 当系统检测到异常活动时,会将相应的攻击类型、IP 地址以及其它详细信息记录在 ids_logs.txt 文件中。 **实时数据包捕获** - 使用 Scapy 库来捕捉网络中的数据包,并对其进行即时分析处理。 **控制台交互菜单** - 提供用户界面选项以启动或停止检测功能,查看日志内容或者退出程序。

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客服
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  • Python
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    本项目探索了如何运用Python编程语言在控制台环境中实施有效的网络入侵检测系统(NIDS),旨在实时监控和分析网络流量数据以识别潜在的安全威胁。 这是一个非常完整的入侵检测系统(IDS)实现,主要功能包括检测 SYN 洪水攻击、ARP 欺骗、端口扫描,并提供日志记录、实时检测和控制台交互。 代码功能总结如下: **攻击检测功能** - **SYN 洪水攻击** - 系统通过检查 TCP 数据包中的 SYN 标志,统计每个 IP 地址的 SYN 数据包数量来判断是否达到阈值。 - **ARP 欺骗** - 该系统会识别同一 IP 地址绑定多个 MAC 地址的情况,并通过对比记录的 MAC 地址集合确定是否存在欺骗行为。 - **端口扫描** - 系统检测源 IP 对目标主机进行大量端口扫描的行为,通过统计已扫描过的端口号来判断是否发生端口扫描攻击。 **日志记录** - 当系统检测到异常活动时,会将相应的攻击类型、IP 地址以及其它详细信息记录在 ids_logs.txt 文件中。 **实时数据包捕获** - 使用 Scapy 库来捕捉网络中的数据包,并对其进行即时分析处理。 **控制台交互菜单** - 提供用户界面选项以启动或停止检测功能,查看日志内容或者退出程序。
  • 基于数据挖掘技术的方法.zip__算法_;数据挖掘_安全
    优质
    本研究探讨了利用数据挖掘技术提升网络入侵检测系统的效能。通过分析大量网络流量数据,识别异常模式和潜在威胁,以增强网络安全防护能力。 在网络入侵检测领域,数据挖掘技术的应用越来越受到重视。这项任务旨在预防、发现并响应未经授权的网络活动,并且能够从海量的数据中提取有价值的信息来识别异常行为,从而提升入侵检测系统的效率与准确性。 传统的入侵检测方法主要依赖于预定义规则或签名,但这种方法在面对未知攻击和复杂环境中的新型威胁时显得力不从心。KMeans聚类算法是一种常用的数据挖掘技术,它通过迭代将数据点分配到最近的聚类中心来划分数据集。然而,在网络入侵检测中,该方法存在一些挑战:例如对初始中心点选择敏感、难以处理非球形分布的数据以及异常值处理能力较弱。 为解决这些问题,研究者们提出了改进的KMeans算法。这些改进通常包括优化初始化策略(如使用KMeans++来改善初始聚类中心的选择),采用更复杂距离度量方式适应网络流量数据特性等方法,并结合其他技术提升性能,例如利用Isolation Forest检测离群点或通过SVM进行分类预测。 一个典型的网络入侵检测系统包含五个阶段:数据收集、预处理、特征选择、模型训练和实时监测。在数据收集阶段,需要捕获包括TCP/IP包头信息在内的所有必要流量数据;预处理环节则涉及清洗异常值及归一化等操作以提高后续分析的准确性与效率;特征选择是关键步骤,合理的网络流量特性能够显著提升检测效果(如协议类型、源目标IP地址、端口和大小);模型训练阶段利用改进后的KMeans算法或其他机器学习方法对标注数据进行分类建模;实时监测则将新的流量数据输入已构建的模型中以识别潜在入侵行为。 实际应用时,还需考虑系统的实时响应能力、可扩展性和误报率等问题。系统应具备快速应对攻击的能力,并能够适应网络规模的增长需求同时降低不必要的安全警报成本。因此研究者们不断探索优化算法来实现更佳平衡,在提高效率的同时减少资源消耗与错误识别。 基于数据挖掘的改进型KMeans及其他技术,可以有效提升对网络异常行为的检测能力,为网络安全防御提供坚实保障。
  • 的源代码
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    《网络入侵检测的源代码》是一本深入讲解如何编写和理解网络入侵检测系统核心代码的技术书籍,适合网络安全技术爱好者及专业人士学习参考。 关于网络入侵检测的毕业设计包括抓包、解析以及报警等功能。
  • Snort安全实验
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    本实验基于Snort工具进行网络入侵检测,旨在通过模拟攻击场景,帮助学生掌握Snort规则配置与数据分析技巧,增强网络安全防护能力。 网络安全实验中的Snort网络入侵检测实验旨在通过使用开源的Snort工具来监控和分析网络流量,以便识别潜在的安全威胁和恶意活动。此实验帮助学生理解如何配置、安装并有效利用Snort进行实时安全监测,并能够根据日志数据做出相应的响应策略。
  • Linux下的系统
    优质
    本项目聚焦于开发一款在Linux环境下运行的高效能网络入侵检测系统,旨在通过实时监控和分析网络流量来预防恶意攻击。 《Linux网络入侵检测系统》作者:刘文涛,出版方:电子工业出版社。
  • Linux下的工具
    优质
    本工具是一款专为Linux系统设计的高效网络入侵检测软件,能够实时监控并分析网络流量,有效识别潜在威胁与攻击行为。 本资源是博客文章《Linux网络入侵检测软件》的源代码,包括以下文件:callback.c、callback.h、main.c、makefile、rules、ui.xml、window.c 和 window.h。
  • 基于卷积神经Python系统.zip
    优质
    本项目为一个利用卷积神经网络实现的网络入侵检测系统,采用Python编程语言开发。通过深度学习技术提高网络安全防护能力,有效识别和防范各类网络攻击行为。 使用Python开发的卷积神经网络进行网络入侵检测可以达到99.5%的准确率。其中,`handle2.py`负责数据预处理工作;`main.py`则利用一层全连接层来处理从文件kddcup.data_10_percent_corrected_handled2.cvs中提取的数据;而`cnn_main.py`则是使用卷积神经网络对另一份数据集kddcup.data.corrected_handled2.cvs进行训练的代码。这两个数据集是从一个包含两个.gz格式压缩包文件夹内解压出来的,该文件夹还包含了记录了TensorFlow在模型训练过程中张量变化及准确率和loss值的日志信息的multi_logs文件夹。