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煤礦網絡安全中的監測方法

異常檢測異常檢測是一種行為檢測，當系統或者計算機有非正常行為出現時進行的一種檢測手段。這種檢測方式一般通用性較強，能夠在各種領域中應用，而且能夠將一些以前不識別的行為檢測出來。不是利用知識庫進行對比分析的方式，沒有局限性。它是由收集器、分析器、報警器以及用戶數據庫構成的。異常檢測結構圖異常檢測一般包括以下幾種方式:統計異常檢測統計異常檢測就是通過異常檢測器對于一些行為進行記錄，然后將存儲的知識庫與記錄的行為進行對比分析，來判斷是否有入侵行為。它具有很明顯的優點，能夠快速的學習用戶的使用習慣，具有很高的精準性以及可靠性。但是在檢測的時候還是會出現一些漏洞，然后透過入侵檢測系統的檢查。基于特征選擇異常檢測基于特征的選擇異常檢測是一種依賴于合理的選擇度量子集，在檢測中將度量中挑選出一些能夠檢查入侵的子集來準確的判斷入侵。對于入侵類型的不同要選擇不同的度量子集。對一組度量來說不可能完全的檢測出入侵的類型，還會有些疏漏，所以在進行特征選擇異常檢測的時候要運用動態的形式去進行判斷。基于神經網絡的異常檢測基于神經網絡異常檢測是對信息進行聯想的一種方式，它的神經輸入層相當于一個知識庫，是對于用戶行為的一種推測，神經網絡將會對用戶的下一個命令進行預測，構成了一個系統的模框。如果當神經網絡沒有預測出用戶下一個正確指令時，不能與系統的模框相匹配，就證明是異常檢測。

誤用檢測誤用檢測就是一種知識的監測，是利用知識庫中與已知入侵模式來進行匹配的一種檢測手段。如果入侵行為與系統建立的知識庫大致相同，則能檢測出攻擊行為。

基于專家系統誤用檢測專家系統是利用專家在以前工作中的經驗以及知識為基礎的模式，是一種以知識庫進行推理的智能軟件系統，是一種入侵過程中檢測的行為，在發現入侵后采取必要的響應或者報警。這種系統存在很大的局限性，對于一些新入侵行為不能夠檢測出來。

基于模型誤用檢測基于模型的誤用檢測就是建立一些證據模型，然后通過推理判斷出是否屬于入侵行為。是由攻擊劇本、預警器以及規劃者構成的，攻擊劇本則是通過子集在任何時間段對于入侵系統的行為作出推斷。規劃者就是進行行為的匹配以及系統的審計跟蹤，預警器就是根據以上的推斷作出的反應。

入侵檢測技術在煤礦網絡安全中的發展趨勢

隨著入侵檢測系統在煤礦網絡安全中的應用，也有了一些新的內容需要完善，入侵檢測技術也要隨之更新，如何進行更好的防火墻處理以及信息加密是研究的重點。所以入侵檢測技術在完成傳統的技術外應該在統計分析上加以研究。主要發展方向大致可以分為:

分布式入侵檢測規模

IDS系統是一種很單一的網絡框架，對于很多大網絡檢測都不適應，在系統內部也不能相互協調，分布式入侵檢測技術可以通過檢測分布式網絡的攻擊，也可以采取分布式的方式對攻擊進行檢測，方便信息在提取的過程中能夠及時完成檢測，目前IDS主要依賴于分布式系統的發展，能夠最大限度的發揮系統的優勢，對信息提取以及入侵分析能夠很好的把握，局限性很小。

智能化入侵檢測智能化

入侵檢測是對于入侵特征辨別的一種手段，一般常見的智能化方法有神經網絡、模糊技術、免疫原理等。對于系統的行為能夠科學的檢測，具有很好實效的作用。專家系統也屬于智能化的一種，知識庫的不斷更新能夠彌補提取信息辨別的局限性。綜上所述，隨著煤礦事業的不斷發展，網絡安全問題日益突出，入侵檢測技術已經成為重點研究對象，但是隨著網絡被攻擊手段的多樣性，要加強煤礦網絡安全性，就要不斷的將入侵檢測技術創新，使其更符合網絡安全的需要。

本文作者：劉春陽作者單位：長春工業大學