27、系统入侵检测与事件响应:技术与实践

系统入侵检测与事件响应

系统入侵检测与事件响应:技术与实践

在当今数字化的时代,保障系统安全是每个组织都面临的重要挑战。系统入侵可能会导致数据泄露、服务中断等严重后果,因此,有效的入侵检测和事件响应至关重要。本文将介绍系统入侵检测的相关技术,以及如何应对安全事件。

1. 系统调用审计日志中的入侵检测

系统调用审计是一种强大的安全控制机制,可用于监控系统中的异常活动。通过配置审计规则,可以记录特定的系统调用事件,从而发现潜在的入侵行为。

1.1 白名单可执行文件配置

可以通过配置白名单,让 auditd 不记录某些可执行文件的日志事件。例如:

-A exit,never -F path=/bin/ls -F perm=x
-A exit,never -F path=/bin/sh -F perm=x
-A exit,never -F path=/bin/grep -F perm=x
-A exit,never -F path=/bin/egrep -F perm=x
-A exit,never -F path=/bin/less -F perm=x

上述规则表示,对于 /bin/ls /bin/sh 等可执行文件,当执行权限相关的系统调用时, auditd 不会记录日志。

1.2 文件系统监控

审计框架不仅可以记录命令执行,还可以用于监控敏感文件的更改。通过使用 -w 关键

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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