安全检测

ORACLE 安全检测的片段

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。

多工具的静态代码平台，适合安全检测比较在意漏报误报的你。它不是简单叠加工具结果，而是做了一套统计，找出不同工具之间的互补点，效果还挺的。平台还支持扩展，用来接入你自己的检测模块也方便，响应也快，体验还不错。 多个静态检测工具的组合使用，是这个研究的亮点。不是靠某一个工具说了算，而是把几种检测结果汇总再。就像多人合力做代码审查，少看漏也少误判。 平台整体比较轻量，扩展性也不错。想加新的检测模块，写个适配接口就行了。比如你有个自己写的小脚本检查 SQL 注入，接入平台里直接跑就完了。 实验数据也挺实在，对比了单个工具和组合平台的效果，漏报率和误报率都降了不少。如果你做的项目安全要求高，推荐你用这个

导言前言致谢第 1 部分：入侵检测前：传统计算机安全第 1 章：入侵检测和经典安全模型回到基础：经典安全模型计算机安全目标学会提出难题一个基本的计算机安全模型参考监视器什么构成了一个好的参考监视器进一步增强安全模型识别与身份验证 (I&A)访问控制审计使用对入侵检测点头的分类安全产品识别与身份验证访问控制扫描器入侵检测和监控其他产品差异入侵检测中的预防、检测和响应从这里去哪里第 2 章：识别和身份验证在您的环境中的作用UNIX 中的识别和身份验证用户和组超级用户UNIX 中的主体是什么？UNIX 登录UNIX 密码机制将密码存储在中央服务器中**识别和身份验证

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。

为确保煤矿安全监控系统监控效果可靠，根据相关规定建立了合规性评估体系，包括设备安装、配置、系统运行维护、异常统计分析和平台运行组件等标准。基于开源GIS技术实现了矿井巷道布局的矢量化，结合实时监测数据，制定了各项评估方法。研发了煤矿安全监控系统自我检测系统，并成功应用于煤矿实地，有效支持系统异常的自动识别。

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。

本资源提供基于 Web 的农产品质量安全检测网站的数据库设计方案，包含 SQL 语句，适用于数据库课程设计或毕业设计参考。

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。

SQL Server 的安全机制讲得还挺细，是把入侵检测和数据挖掘这俩技术结合起来，挺有意思的。你要是做安全监控相关的项目，可以参考下这篇文章里的思路，实战性还不错。 数据库的安全监控不是说就靠权限控制就够了，文章一上来就讲到这点，挺有共鸣的。实际项目里，多攻击都挺隐蔽的，光靠规则肯定不行。 基于异常和基于误用的入侵检测是文章里的重点，这俩配合能覆盖不少攻击面。像突然高频 SQL 操作、非授权 IP 求这些，之前我项目里也遇到过，用异常检测挺管用。 数据挖掘这块，文章提到要用来做行为。我觉得可以试试结合用户画像做，抓异常行为更准。比如一个账号平时只查库，突然跑DROP操作，那肯定不对劲。 系统