17、网络犯罪检测技术:从日志审计到入侵检测

网络犯罪检测技术:从日志审计到入侵检测

在当今数字化时代,网络安全至关重要。为了有效检测网络犯罪,我们需要了解各种日志审计和入侵检测技术。下面将详细介绍UNIX和Linux平台的日志审计、防火墙日志及相关功能,以及商业入侵检测系统的特点。

UNIX和Linux平台的日志审计

不同版本的UNIX和Linux系统以各自独特的方式记录关键审计信息,并将日志文件存储在特定位置,采用依赖平台的格式。不过,大多数UNIX和Linux操作系统都支持广泛的日志记录功能,且有许多共同特征。

Syslog守护进程(syslogd)是UNIX和Linux系统中所有日志信息的处理中心。它会根据消息类型、紧急程度和严重程度,将不同的系统消息分流到不同的日志文件中。例如,在FreeBSD系统中,FTP登录成功和失败信息记录在ftp.log文件中,Apache网站访问信息存储在access_log中,失败登录信息则保存在secure.log里。

多数包含UNIX或Linux系统的网络会设置特殊的网络驱动器来记录日志数据,以便将所有数据集中存储。此外,Syslog守护进程接收来自各种操作系统和用户应用程序的事件数据,并使用单一的标准化格式存储所有日志数据,方便解释和分析。而Windows系统的日志格式缺乏一致性,事件查看器和其他应用程序及服务使用不同的格式。

Syslog还会根据预定义的方案对事件或错误消息进行优先级排序,具体如下表所示:
| Priority | Description |
| — | — |
| Emerg | 向所有用户广播的紧急情况 |
| Alert | 需要立即干预的情况 |
| Crit |

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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