CN112153076A - 一种计算机网络安全入侵检测系统 - Google Patents

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于翔
杨显飞
宋海峰
陈爽
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Abstract

本发明涉及网络安全监管领域，具体涉及一种计算机网络安全入侵检测系统，包括：网络流量统计模块，用于实现计算机网络流量的统计；运行状态监测模块，用于通过脚本录制的方式录制计算机的运行状态参数；网站访问速度监测模块，用于通过脚本回放+模型识别的方式实现网站访问速度的监测；入侵监测模块，用于基于模糊神经网络算法根据计算机网络流量和/操作状态参数和/网站访问速度参数实现计算机网络安全的监测。本发明实现了对计算机网络流量、操作状态参数和网站访问速度参数的实时监测，从而可以及时发现计算机网络运行过程中存在的异常情况，为计算机网络的安全运行提供了保障。

Description

一种计算机网络安全入侵检测系统
技术领域
本发明涉及网络安全监管领域，具体涉及一种计算机网络安全入侵检测系统。
背景技术
随着计算机技术和Internet的迅速发展，和近几年网络信息安全事件的频繁发生，网络信息安全问题逐渐渗透到各个行业领域，成为人们关注的焦点。为了提前预防安全事件的发生，避免损失，网络安全入侵检测成为了解网络安全性能的关键环节。目前，现有的计算机网络安全入侵检测只能够对特定或者持续的入侵行为进行拦截，具有较高的误报率。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提一种计算机网络安全入侵检测系统，实现了对计算机网络流量、操作状态参数和网站访问速度参数的实时监测，从而可以及时发现计算机网络运行过程中存在的异常情况，为计算机网络的安全运行提供了保障。
为解决上述技术问题，本发明的实施例提供一种计算机网络安全入侵检测系统，包括：
网络流量统计模块，用于实现计算机网络流量的统计；
运行状态监测模块，用于通过脚本录制的方式录制计算机的运行状态参数；
网站访问速度监测模块，用于通过脚本回放+模型识别的方式实现网站访问速度的监测；
入侵监测模块，用于基于模糊神经网络算法根据计算机网络流量和/操作状态参数和/网站访问速度参数实现计算机网络安全的监测。
进一步地，所述网络流量统计模块、运行状态监测模块、网站访问速度监测模块和入侵检测模块均以静态jar包的形式部署于计算机上。
进一步地，所述网站访问速度监测模块首先通过脚本回放的方式实现计算机运行状态的回放，然后基于Dssd Inception_V3_coco模型模型实现目标视频图像的采集，基于目标视频图像内载信息的识别实现网站的访问速度的计算。
进一步地，还包括：
防御决策模块，用于根据入侵监测模块的监测结果输出对应的防御决策。
进一步地，还包括：
所述Dssd Inception_V3_coco模型采用Dssd目标检测算法，用coco数据集预训练Inception_V3深度神经网络，然后用先前准备好的数据集训练该模型，微调深度神经网络中的各项参数，最后得到可以实现所述网站访问视频图像检测的目标检测模型。
进一步地，还包括：
决策执行模块，在防御决策执行前，首先基于当前的脚本数据识别计算机的工作状态，若识别所得的计算机工作状态落入预设的需处理状态，则启动防御决策执行前处理程序实现对应处理的预执行（比如保存数据等），执行完毕后，方可进行防御决策的执行。
进一步地，还包括：
状态提醒模块，用于以动态进度条显示的方式进行决策执行进度的提醒。
本发明具有以下有益效果：
1）实现了对计算机网络流量、操作状态参数和网站访问速度参数的实时监测，从而可以及时发现计算机网络运行过程中存在的异常情况，为计算机网络的安全运行提供了保障。
2）为每一种计算机网络入侵情况配置对应的防御决策，并配置根据计算机工作状态调整防御决策执行前处理的方式进行防御决策的自动执行，在可以提高用户体验感的同时，可以尽可能的减少计算机网络入侵情况对计算机系统所带来的伤害。
3）以静态jar包的形式部署于监测计算机上，能够实现对测试计算机资源的零消耗，提高了监测结果的准确性。
附图说明
图1为本发明的一种计算机网络安全入侵检测系统的系统框图。
具体实施方式
为使本发明要解决的技术问题、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具体实施例进行详细描述。
如图1所示，本发明实施例提供了一种计算机网络安全入侵检测系统，包括：
网络流量统计模块，用于实现计算机网络流量的统计；
运行状态监测模块，用于通过脚本录制的方式录制计算机的运行状态参数；
网站访问速度监测模块，用于通过脚本回放+模型识别的方式实现网站访问速度的监测；
入侵监测模块，用于基于模糊神经网络算法根据计算机网络流量和/操作状态参数和/网站访问速度参数实现计算机网络安全的监测；所述模糊神经网络算法基于历史计算机网络流量和/操作状态参数和/网站访问速度参数对应的计算机网络入侵类型参数训练所得；
防御决策模块，用于根据入侵监测模块的监测结果输出对应的防御决策；
决策执行模块，在防御决策执行前，首先基于当前的脚本数据识别计算机的工作状态，若识别所得的计算机工作状态落入预设的需处理状态，则启动防御决策执行前处理程序实现对应处理的预执行（比如保存数据等），执行完毕后，方可进行防御决策的执行。
状态提醒模块，用于以动态进度条显示的方式进行决策执行进度的提醒。
本实施例中，所述网络流量统计模块、运行状态监测模块、网站访问速度监测模块和入侵检测模块均以静态jar包的形式部署于计算机上。
本实施例中，所述网站访问速度监测模块首先通过脚本回放的方式实现计算机运行状态的回放，然后基于Dssd Inception_V3_coco模型模型实现目标视频图像的采集，基于目标视频图像内载信息的识别实现网站的访问速度的计算；所述Dssd Inception_V3_coco模型采用Dssd目标检测算法，用coco数据集预训练Inception_V3深度神经网络，然后用先前准备好的数据集训练该模型，微调深度神经网络中的各项参数，最后得到可以实现所述网站访问视频图像检测的目标检测模型。
以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明所述原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (7)

1.一种计算机网络安全入侵检测系统，其特征在于，包括：
网络流量统计模块，用于实现计算机网络流量的统计；
运行状态监测模块，用于通过脚本录制的方式录制计算机的运行状态参数；
网站访问速度监测模块，用于通过脚本回放+模型识别的方式实现网站访问速度的监测；
入侵监测模块，用于基于模糊神经网络算法根据计算机网络流量和/操作状态参数和/网站访问速度参数实现计算机网络安全的监测。
2.如权利要求1所述的一种计算机网络安全入侵检测系统，其特征在于，所述网络流量统计模块、运行状态监测模块、网站访问速度监测模块和入侵检测模块均以静态jar包的形式部署于计算机上。
3.如权利要求1所述的一种计算机网络安全入侵检测系统，其特征在于，所述网站访问速度监测模块首先通过脚本回放的方式实现计算机运行状态的回放，然后基于DssdInception_V3_coco模型实现网站访问视频图像的采集，基于网站访问视频图像内载信息的识别实现网站的访问速度的计算。
4.如权利要求1所述的一种计算机网络安全入侵检测系统，其特征在于，还包括：
防御决策模块，用于根据入侵监测模块的监测结果输出对应的防御决策。
5. 如权利要求3所述的一种计算机网络安全入侵检测系统，其特征在于，所述DssdInception_V3_coco模型采用Dssd目标检测算法，用coco数据集预训练Inception_V3深度神经网络，然后用先前准备好的数据集训练该模型，微调深度神经网络中的各项参数，最后得到可以实现所述网站访问视频图像检测的目标检测模型。
6.如权利要求1所述的一种计算机网络安全入侵检测系统，其特征在于，还包括：
决策执行模块，在防御决策执行前，首先基于当前的脚本数据识别计算机的工作状态，若识别所得的计算机工作状态落入预设的需处理状态，则启动防御决策执行前处理程序实现对应处理的预执行，执行完毕后，方可进行防御决策的执行。
7.如权利要求1所述的一种计算机网络安全入侵检测系统，其特征在于，还包括：
状态提醒模块，用于以动态进度条显示的方式进行决策执行进度的提醒。
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