信息安全

基于统计的方法、专家系统、神经网络、数据挖掘、遗传算法、计算机免疫技术等，是信息安全检测技术的主要手段。

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

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。

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。

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。

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。

计算机取证的技术进展越来越有意思了，尤其是跟信息安全、AI 还有数据挖掘这些技术融合之后，玩法挺多。像现在不少网络协议在设计的时候，都会顺手留下点“证据”方便以后取证，真挺机智的。Recursive session token、TCP traceback这些技术听着高级，其实就是帮你顺藤摸瓜，找到谁在搞鬼。取证工具也越来越聪明了，多都搭了机器学习和神经网络的顺风车，自动提取线索、模式识别什么的，省了不少人工排查的功夫。嗯，你要是做安全相关的前端，稍微懂点这块，还真能帮你补齐一块盲区。顺手推荐几个相关资源，都是干货：数据挖掘与信息安全探讨，说白了就是怎么用数据挖掘提升安全监测的精度大数据与 AI

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