17、网络安全事件处理与Snort集成策略

网络安全事件处理与Snort集成策略

在网络安全领域,我们经常会面临各种安全威胁,如蠕虫攻击、入侵者入侵等。本文将详细介绍如何处理这些安全事件,以及如何将Snort集成到整体安全策略中,以实现更高效的网络安全防护。

1. 安全事件调查与发现

当我们的系统受到攻击时,首先要进行调查。以Blaster.E蠕虫感染的Windows 2000服务器为例,我们通过搜索在DCERPC警报和TFTP Get警报生成日期创建的文件,发现了潜伏在C:\WINNT\system32目录下的mslaugh.exe文件。这表明攻击者可能利用了系统的漏洞进行攻击。

同时,黑客和蠕虫常常会安装新的网络服务,这些服务通常是后门程序,用于未来控制或攻击我们的系统。我们可以使用netstat工具来查看系统正在监听的端口和当前的网络连接情况。在Linux、Unix或Windows命令提示符下,输入以下命令:

netstat -an | more

这个命令会列出系统正在监听的端口和活动连接。在“Local Address”列中,显示的是端口监听的IP地址和端口号;在“State”列中,对于监听端口,Linux系统显示“LISTEN”,Windows系统显示“LISTENING”。对于活动连接,还需要关注“Foreign Address”列,它表示连接到我们系统或被我们系统连接的远程系统。

当我们在感染了Blaster.E蠕虫的系统上运行netstat命令时,发现了一些向未知的连续外国IP地址的TCP端口135发起的连接尝试(在“State”列中显示为“SYN_SENT”),这表明我们

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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