信息安全检测技术的主要方法

随着技术的进步，入侵检测系统（IDS）在信息安全领域发挥着关键作用。它能够监控、分析用户和系统活动，发现入侵企图或异常现象，审计系统配置和弱点，评估关键系统和数据文件的完整性，对异常活动进行统计分析，并识别攻击活动模式，实时报警和主动响应。

数据分析协同入侵检测不仅需要利用模式匹配和异常检测技术来分析某个检测引擎所采集的数据，以发现一些简单的入侵行为，还需要在此基础上利用数据挖掘技术，分析多个检测引擎提交的审计数据以发现更为复杂的入侵行为。在综合使用多个检测技术的基础上，可以发现各种常见的、典型的攻击行为。

在网络与信息安全领域，统计分析方法首先创建系统对象的统计描述，包括用户、文件、目录和设备等的测量属性，如访问次数、操作失败次数和延时等。这些属性的平均值用于与系统正常行为进行比较，当观察值超出正常范围时，可能发生入侵。

广工大四专业课课程PPT探讨了数据挖掘和信息安全两门课程的关键内容。

结合大数据和云服务 内容概述

在以下代码中添加记录： CEditInfoDlg dlg; if (IDOK == dlg.DoModal()) { //获取数据源记录集。 _RecordsetPtr pRecordset = m_database.m_pRecordset; //注意：在调用以下代码之前，请确保pRecordset已经与某个数据库表内的数据绑定 //新增一条记录pRecordset->AddNew(); //设置姓名字段pRecordset->PutCollect(\"name\", _variant_t(dlg.m_name)); //设置性别字段CString gender; if (dlg.m_gen

系统完整性分析通过仔细检查系统配置（如系统文件内容或系统表），来判断系统是否遭受过攻击或存在潜在安全风险。 其优势在于，无论模式匹配或统计分析方法是否检测到入侵，只要攻击行为导致文件或其他对象发生变化，完整性分析就能捕捉到这些异常。 然而，这种方法通常以批处理方式执行，无法提供实时响应。

现代企业面临着严重的信息安全态势感知威胁。大数据和人工智能技术被用于信息安全态势感知系统的总体设计和应用，包括数据采集、预处理、检测、分析和处理技术，以提高企业安全威胁检测和处理能力。

自然语言文本信息隐写技术中，传统的同义词替换方法在嵌入秘密信息时，常因候选同义词选择不当导致文本语句错误或逻辑歧义。为了解决这一问题，提出了一种基于二元依存的同义词替换隐写算法。 该算法首先从 WordNet 词库中获取与目标词词性相同、语义相似的词语，并利用依存句法分析目标语句，提取同义词对应的二元依存关系。然后，算法从大规模语料库中计算二元依存关系的向量距离，筛选出最佳替换的同义词词集。 实验结果表明，该算法生成的隐写文本在嵌入秘密信息后，能够保持文本特征属性不变，相较于现有的改进型同义词替换算法，该算法更能确保文本语法正确、语义完整。同时，该算法能更有效地抵抗同义词结对和相对词频统计分析