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融合Snort和代理的网络异常检测与防御系统研究
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互联网技术得到越来越好的发展环境，从国家到地方，所有与社会息息相关的一切慢慢都靠互联网进行连接，所有的一切看起来都变得高效而且有序。互联网也经历了信息互联网到工业互联网的慢慢转型，我们身边的一切变得智能也变得方便，微信、支付宝、共享单车等，都是互联网的产物我们身处其中，享受着互联网带给我们的高效和便利。同时，我们又像在这个互联世界里裸奔，我们如今的一切都与信息打交道，而我们几乎所有的信息都暴露于互联网之上，无论是快递外卖，还是网银报名等等，信息不但存在故意泄露的问题，更为严重的是非法的信息收集，也就是常说的网络入侵。
入侵的目的更多是为了个人数据，企业数据，甚至国家机密，高风险往往伴随着高收益，抱着这些想法，越来越多不法分子铤而走险，开始将黑手伸向了这样的互联网世界，所以在网络威胁愈加严重的今天我们需要重视网络安全问题，需要有效的防护措施来应对这种威胁，保护我们每一个公民的信息数据乃至生命财产的安全。
在过去的十几年间，入侵检测作为网络安全的主要技术，受到了研究者的广泛关注，主要的方法有：遗传算法、浅层神经网络、支持向量机、群智能算法、极限学习机、信息熵、独立成分分析、主成分分析、深度神经网络以及新的特征提取等方法。虽然检测方法日益增多，但提出主动人侵防御思想的方法还不多见，本文在使用开源Snort技术搭建入侵检测平台的基础上，对入侵检测的规则集进行管理和分析，采用代理技术构建安全的网络入侵防御系统。
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