具体描述
《网络入侵检测原理与技术(第2版)》详细论述了网络入侵检测及其系统设计的原理和技术。在简要介绍了网络入侵检测的意义、方法、已有技术及存在的问题之后，分别对基于关键主机的异常检测，滥用检测的不确定性知识表达与推理、基于本体的网络协同攻击检测，基于主动知训库系统的滥用检测系统，网络入侵检测机器学习和分布式入侵检测与信息融合等技术、原理与方法进行了详细的论述，最后对网络入侵检测技术的发展与趋势进行了分析。
《网络入侵检测原理与技术(第2版)》是一本反映网络入侵检测技术最新研究成果的技术专著，内容取材于多篇博士论文的研究成果，可供从事信息安全技术工作的技术人员和研究人员参考，也可作为信息安全技术及相关学科的研究生教材。
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用户评价
我是一名刚入行不久的网络安全工程师，一直觉得自己在入侵检测方面存在一些知识盲区。阅读《网络入侵检测原理与技术》这本书，就像是给我打开了一扇通往专业殿堂的大门。书中对于传统入侵检测技术，如基于签名的方法，进行了非常详尽的介绍。我之前只知道有“特征码”，但这本书让我明白了特征码的生成原理、匹配算法以及如何不断更新和优化特征库来应对新的威胁。作者还深入探讨了签名检测的局限性，以及如何通过集成其他检测技术来弥补这些不足。更让我印象深刻的是，书中对基于异常的入侵检测技术进行了详细的阐述。我之前一直觉得这种方法很容易误报，但这本书通过大量的案例和理论分析，让我理解了如何构建精确的基线模型，如何选择合适的异常检测算法（如孤立森林、One-Class SVM等），以及如何通过多层次的检测和关联分析来降低误报率。另外，书中关于网络流量分析的部分也做得非常出色，讲解了如何利用Wireshark等工具进行流量抓包和分析，如何从流量中提取有用的信息，例如协议栈的异常、数据包的畸形等，这对于实战非常有指导意义。此外，书中还涉及了数据包重组、会话跟踪等重要概念，让我能够更全面地理解网络通信的细节，从而更好地进行入侵检测。这本书的理论深度和实践指导性并存，让我感觉不再是纸上谈兵，而是真正掌握了入侵检测的核心技术。
评分我是一名资深的IT安全分析师，见过太多的安全书籍，很多都流于表面。《网络入侵检测原理与技术》这本书，则真正做到了深入浅出，让我领略到了入侵检测技术的精髓。书中对入侵检测的分类进行了非常清晰的梳理，从主机入侵检测（HIDS）到网络入侵检测（NIDS），再到混合型入侵检测系统（Hybrid IDS），以及近年来越来越受到重视的应用层入侵检测（AIDS），每一个分支都被详细地介绍。我尤其欣赏作者对HIDS的讲解，他不仅介绍了基于日志分析、文件完整性检查等传统HIDS技术，还深入探讨了利用系统调用的检测、基于行为分析的HIDS以及如何应对针对HIDS自身的攻击。对于NIDS，书中详细阐述了各种流量分析技术，包括包捕获、报文解析、协议识别、流分析等，并对多种检测引擎（如Snort、Suricata）的工作原理进行了深入剖析。书中还对“蜜罐”技术进行了有趣的介绍，阐述了其在诱捕攻击者、收集情报方面的独特作用，并详细分析了不同类型的蜜罐及其部署策略。另外，书中还涉及了无线入侵检测（WIDS）以及物联网入侵检测（IoTIDS）等新兴领域，为我拓宽了安全视野。整本书的知识体系构建得非常完善，从基础概念到前沿技术，都做到了详尽的阐述，让我对网络入侵检测有了全新的认识。
评分我一直在寻找一本关于网络安全，特别是入侵检测的深入书籍，终于找到了这本《网络入侵检测原理与技术》。虽然这本书的标题很直白，但我必须说，它带给我的体验远超预期。从第一页翻开，我就被作者严谨的逻辑和清晰的阐述所吸引。书中不仅详细介绍了各种经典的入侵检测模型，例如基于签名的方法、基于异常的方法，还对它们的工作原理、优缺点进行了深入剖析。我尤其欣赏作者在讲解签名检测时，不仅仅停留在“模式匹配”的层面，而是深入到如何构建高效的签名库、如何处理模糊匹配、如何应对签名逃逸攻击等等。对于基于异常的检测，书中更是花了大量篇幅讲解如何建立正常的系统行为模型，从统计学角度如何定义“异常”，以及如何处理误报和漏报等实际问题。更让我惊喜的是，书中还涉及了一些前沿的技术，例如基于机器学习和人工智能的入侵检测方法。作者并没有简单地罗列几个算法，而是详细讲解了这些算法在入侵检测中的应用场景，比如如何利用神经网络识别复杂的攻击模式，如何通过聚类算法发现未知的威胁，以及如何利用强化学习来动态调整检测策略。这部分内容对于我理解下一代入侵检测技术的发展方向非常有帮助。此外，书中还包含了大量实际案例的分析，这些案例让我们能够更好地理解理论知识在实践中的应用，例如针对Web应用攻击的检测、针对DDoS攻击的防御等等。整体来说，这本书为我构建了一个扎实的网络入侵检测知识体系，让我能够更自信地面对日益复杂的网络安全挑战。
评分当我拿到《网络入侵检测原理与技术》这本书时，我原本期待的是一本偏重技术细节的工具书，然而，这本书却以一种更加宏观且富有洞察力的方式，为我打开了网络入侵检测的新视角。作者在开篇就对网络安全威胁的演变史进行了简要回顾，为我们理解为何入侵检测技术如此重要奠定了基础。随后，他并没有急于进入技术细节，而是花了相当一部分篇幅，探讨了入侵检测的哲学思考：什么是“入侵”？如何定义“正常”？以及检测的终极目标是什么？这种对根本问题的深入挖掘，使得我对后续的技术讲解有了更深刻的理解。书中对于各种入侵检测系统的架构设计进行了细致的描绘，从数据采集、特征提取，到模式匹配、告警生成，每一个环节都进行了详尽的阐述。我特别喜欢作者对“数据采集”环节的重视，他详细讨论了不同类型的网络流量（例如TCP/IP报文、应用层协议日志、系统调用信息等）如何被有效地采集和预处理，以及如何确保数据的完整性和实时性。接着，书中对“特征提取”这一关键步骤的讲解也极具启发性，作者介绍了多种特征提取方法，包括基于统计的特征、基于图论的特征，以及基于行为分析的特征，并分析了它们在不同场景下的适用性。对于“模式匹配”部分，除了传统的基于签名的匹配，作者还深入讲解了基于规则的检测、基于状态的检测以及机器学习模型在模式识别中的应用，并详细分析了各种方法的优劣势和适用范围。全书结构清晰，逻辑严谨，从宏观的安全理念到微观的技术实现，都做到了面面俱到，让我受益匪浅。
评分在我看来，一本好的技术书籍，应该能够引导读者不断思考和探索。《网络入侵检测原理与技术》这本书，无疑具备这样的特质。书中对“数据关联分析”的探讨，是我认为最具启发性的部分之一。作者详细介绍了如何将来自不同数据源（如网络流量、系统日志、安全事件等）的信息进行整合和关联，从而发现隐藏在海量数据中的攻击行为。他不仅仅是列举了常见的关联规则，而是深入分析了构建高效关联分析引擎的关键技术，例如事件的去重、标准化、时间戳同步、上下文信息提取等。书中还探讨了如何利用图论来构建网络攻击的拓扑结构，以及如何通过图分析算法来识别攻击路径和关键节点。我特别喜欢书中对“多源数据融合”的讲解，作者详细阐述了如何将HIDS、NIDS、防火墙日志、代理服务器日志等多种安全设备产生的数据进行有效融合，从而构建一个更全面、更准确的安全视图。这种“全局视角”的分析方法，让我对网络安全威胁的理解提升到了一个新的高度。此外，书中还对“态势感知”的概念进行了深入的探讨，详细阐述了如何利用入侵检测技术来构建一个实时的、动态的网络安全态势感知平台，从而帮助安全人员更好地理解当前的网络安全状况，并做出及时的响应。
评分这本书《网络入侵检测原理与技术》给我带来的最大惊喜，在于它不仅讲解了“是什么”和“怎么做”，更深入地探讨了“为什么”。作者在介绍各种入侵检测技术时，总会追溯到其产生的背景和解决的根本问题。例如，在讲解基于签名的方法时，他会详细阐述这种方法诞生的历史原因，以及它在早期网络安全防御中的重要作用。然后，他会非常有逻辑地分析这种方法的局限性，例如无法检测未知威胁、容易被签名绕过等。随后，他会自然而然地过渡到其他检测方法，如基于异常的方法，来弥补签名方法的不足。这种层层递进的讲解方式，让我能够更深刻地理解各种技术之间的联系和演变。书中对“误报”和“漏报”的讨论也让我印象深刻。作者详细分析了误报和漏报产生的原因，以及它们对安全防御带来的负面影响。他并没有简单地提供解决方案，而是深入探讨了如何通过多层次的检测、关联分析、告警优先级排序等方法来降低误报和漏报的发生率。我尤其欣赏书中对“告警关联分析”的讲解，它让我明白如何将来自不同检测源的告警信息进行整合和关联，从而发现更复杂的攻击模式，并减少无效告警。这种对实际问题深入思考的体现，让这本书充满了智慧的光芒。
评分自从我开始接触网络安全这个领域，《网络入侵检测原理与技术》这本书一直是我案头的常备读物。书中对入侵检测系统的性能评估部分，是我每次重读都会反复琢磨的章节。作者非常细致地讲解了各种性能指标，例如准确率、召回率、精确率、F1分数，以及假阳性率（误报率）和假阴性率（漏报率）。更重要的是，他不仅仅是定义这些指标，而是详细分析了这些指标在实际场景中的含义，以及如何通过调整检测参数来优化这些指标。例如，如何权衡误报率和漏报率之间的关系，以及如何根据不同的安全需求来选择合适的评估侧重点。书中还深入探讨了入侵检测系统的实时性要求，分析了如何通过高效的算法和优化的系统架构来实现对海量网络流量的实时检测。对于一些复杂的攻击场景，如分布式拒绝服务（DDoS）攻击，书中给出了具体的检测和缓解策略，并分析了不同检测方法在应对这些攻击时的效率和效果。书中对“告警风暴”问题的探讨也让我印象深刻，作者分析了导致告警风暴的原因，并提出了一些有效的解决方案，例如告警关联分析、告警降噪技术等。这部分内容对于实际的安全运维工作非常有帮助，让我能够更好地管理和处理大量的安全告警。
评分我曾几何时觉得网络入侵检测是一个相当枯燥的技术领域，直到我读了《网络入侵检测原理与技术》这本书，才彻底改变了我的看法。这本书以一种生动有趣的方式，将复杂的入侵检测技术展现在我面前。书中对“蜜罐”技术的介绍，就充满了趣味性。作者不仅仅是讲解了蜜罐的基本原理，还通过生动的案例，展示了蜜罐如何诱捕攻击者，如何收集攻击者的攻击工具和技术，以及如何利用这些信息来提升整体的安全防御能力。他详细分析了不同类型的蜜罐（低交互蜜罐、高交互蜜罐），以及它们的适用场景和部署策略。我尤其喜欢书中对“欺骗防御”（Deception Technology）的探讨，它将蜜罐技术进一步扩展，形成了一个更系统化的防御体系。书中还对“对抗性机器学习”（Adversarial Machine Learning）在入侵检测中的应用进行了深入的分析。作者详细阐述了攻击者如何利用对抗性样本来欺骗机器学习模型的检测，以及如何设计更鲁棒的机器学习模型来抵御这些攻击。这种“攻防对抗”的视角，让入侵检测技术不再是单方面的防御，而是充满了博弈的智慧。书中对“威胁情报”（Threat Intelligence）在入侵检测中的作用也进行了详细的论述，阐述了如何利用外部的威胁情报来增强入侵检测系统的检测能力，并实现更主动的安全防御。
评分我一直对信息安全领域中那些能够“洞察先机”的技术非常着迷，《网络入侵检测原理与技术》这本书，恰恰满足了我对这种“洞察力”的追求。书中对于“异常检测”的阐述，是让我觉得最有价值的部分之一。作者详细介绍了多种异常检测的理论基础和算法实现，从统计学模型（如高斯分布、马尔可夫链）到机器学习模型（如聚类算法、支持向量机、神经网络），都进行了深入浅出的讲解。他并没有回避异常检测固有的挑战，例如如何定义“正常”行为，如何处理概念漂移（Concept Drift）问题，以及如何有效地区分真正的异常和正常的数据波动。我特别欣赏书中对“行为分析”的重视，作者详细阐述了如何从用户行为、系统行为、网络行为等多个维度构建用户画像和系统画像，并以此为基础进行异常检测。例如，如何分析用户登录时间、访问资源、操作习惯等，来发现潜在的账户盗用行为；如何分析系统进程的启动、文件访问、网络连接等，来发现潜在的恶意软件活动。书中还对“零日攻击”（Zero-day Attack）的检测进行了深入的探讨，分析了基于签名的方法在检测此类攻击时的局限性，以及如何利用异常检测、行为分析等技术来发现和抵御未知威胁。这部分内容对于我理解当前网络安全防御的难点和重点具有重要的指导意义。
评分对于我这个长期在信息安全领域摸爬滚打的人来说，一本好的技术书籍能给我带来的启发是无法估量的。《网络入侵检测原理与技术》这本书，无疑就是这样一本让我眼前一亮的著作。它并没有仅仅停留在对现有技术的堆砌，而是非常有远见地探讨了入侵检测技术的演进方向和未来趋势。书中对机器学习在入侵检测中的应用进行了非常深入的探讨，不仅仅是提及算法名称，而是详细讲解了如何为入侵检测任务选择合适的模型，如何进行特征工程，以及如何评估模型的性能。我特别欣赏书中对深度学习在入侵检测中的应用的介绍，比如如何利用卷积神经网络（CNN）来识别网络流量中的异常模式，如何利用循环神经网络（RNN）来分析时间序列数据，发现隐藏在数据流中的攻击行为。这些内容让我对未来入侵检测技术的智能化和自动化有了更清晰的认识。此外，书中还探讨了大数据技术在入侵检测中的作用，例如如何利用Hadoop、Spark等框架来处理海量的网络日志和流量数据，如何从中挖掘有价值的安全信息。这种对新技术融合的探索，使得这本书不仅仅是一本关于现有技术的介绍，更是一本引领未来方向的指南。书中还对分布式入侵检测系统（DIDS）进行了详细的论述，分析了其架构设计、通信协议以及如何实现高可用性和可扩展性，这对于构建大规模的安全防护体系至关重要。
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