基于入侵检测的计算机网络安全防护技术

引言：

近年来在网络的不断发展下，计算机网络获得广泛使用，为防止影响网络系统健康运行与影响网络使用需求，相关的网络安全管理工作也愈发受到重视。但结合实际调研可以发现，部分计算机网络安全防护技术应用时，存在一定的网络异常数据、网络入侵行为检测力度不足问题，影响整体的安全防护效果。为改变这一现状，本文围绕基于入侵检测的计算机网络安全防护技术，开展具体研究。

1. 基于入侵检测的常见计算机网络安全防护技术

1.1 日志分析与文件监控

计算机网络运行时，可全面采集与分析网络中的不同日志数据，分析判断是否存在安全隐患，主要包括安全日志、系统日志、应用日志等，主要采集与分析手段包括异常活动分析、趋势分析、模式匹配等 [1]。例如，可利用异常活动分析技术，识别应用日志的跨站脚本攻击等应用层面异常行为。同时通过日志分析，还能检测出计算机网络的未授权配置更改问题，防止网络遭受未授权身份人员入侵攻击。对于网络中存储的文件，可进行完整性监控，通过定期监控或实时监控，精准检测文件内容是否缺失、是否存在被非法篡改的情况。

1.2 签名检测与状态检测

在计算机网络已经被入侵攻击，并确定攻击类型时，可使用签名检测技术，识别攻击特征。并且可以在识别后定义特征，即定义签名库、数据库特征，将其与网络流量相互对比，分析判断是否存在入侵行为。如可判断是否存在协议异常，与特定的字节序列、数据包结构等是否存在攻击行为特征。此外，如果网络流量中存在与签名相匹配或相似度较高的特征，签名检测技术还能及时引导计算机网络系统发出预警信息。计算机网络运行时，还可以进行状态入侵检测，记录与动态监控网络连接状态，制定有效的访问控制决策，提高访问安全性。如可以检查全部网络数据包信息，维护一个状态表，记录端口、网络协议、网络源和目标 IP 地址等网络活动连接信息，仅允许符合预期与合法、合规的信息通过。

1.3 信息处理与防火墙检测

信息处理是入侵检测与网络安全防护的关键环节，首先需要采集信息，全方位搜集入侵信息，可以将数据源作为基础，采用物理形式为主的信息采集方法，之后加强信息分析，识别信息中潜在的入侵行为特征，获取辨别入侵行为的指标。如信息分析过程中，可加强网络数据包动态监控管理，充分了解具体的计算机网络 TCP/IP 协议，并监控与分析网络传输数据，使网络技术人员与网络安全防护人员，更好地掌握网络数据传输协议，为分析网络数据包信息提供便利。防火墙是主要的网络安全防护设施，应检测防火墙系统是否陈旧，防止使用期间出现 BUG、漏洞，容易被人为入侵，最终导致用户隐私信息泄露，及时针对性修补或更新防火墙。

1.4 身份检测与病毒入侵检测

用户身份信息窃取与病毒攻击是常见的计算机网络入侵行为，影响网络运行安全。身份检测时，可重点关注各项计算机操作，避免操作失误，导致未能有效设置用户权限，使部分黑客窃取用户信息，或伪造用户信息，来获取计算机最高访问权限，进行非法牟利。病毒入侵检测时，可全面检查网络数据信息传播方式、渠道、载体，主要包括链接、超链接、浏览器、软件、文件等，并检测网络程序，判断是否存在程序错误，导致用户个人隐私信息泄露或导致网络信息被非法窃取，最终造成严重的经济财产损失。

2. 基于入侵检测的计算机网络安全防护技术应用优化策略

2.1 创新检测技术与丰富检测形式

为进一步优化技术应用效果，满足不断变化的计算机网络环境、计算机网络安全防护需求，可加强基于入侵检测的计算机网络安全防护技术创新。相关计算机网络领域技术人员可对技术进行分布式创新，以分布式检测方法执行检测任务，保障网络安全，还可以实现更加有选择地，从计算机网络中提取所需的数据、信息[2]。基于分布式的技术可以从模式角度建设，综合使用大数据分析、网络协同、智能计算等技术，适当简化数据处理流程，节约建设成本，如可使用云计算技术，降低入侵测试技术成本。为满足多元化与个性化检测需求，应加强技术应用形式创新，使检测形式更加丰富。例如，可使用基于人工智能技术处理加密网络流量的入侵检测形式，能提取复杂的用户行为与网络行为特征，保护用户信息安全，阻止黑客入侵。同时还可以丰富基于数据挖掘识别入侵行为的检测形式，该检测形式可以综合分析精度低、大规模的网络数据，从中提取异常行为特征，作为识别入侵规则的参考依据。

2.2 加强联合作业与特异性分析

计算机网络入侵检测与安全防护时，可联合使用多种技术，优化检测与防护效果。如可综合使用基于专家系统的入侵检测技术、基于神经网络的入侵检测技术、智能检测技术，进行联合检测作业，先利用神经网络技术，通过广泛分布的微小神经元，提升入侵检测与异常网络行为特征拦截处理的效率、覆盖率，之后使用智能检测技术，提高检测与拦截精度，最后使用专家系统，以专家诊断等形式，进一步优化计算机网络安全入侵检测技术的运用能力，提高计算机网络入侵检测可靠性、运行安全性。考虑网络未来入侵检测需求，还可以强化技术特异性分析、风险预测性能，按照分析结果建立合适的安全防御机制，提高入侵检测效率。可对木马攻击进行特异性分析，拦截满足或近似特异性表现标准的木马攻击。

2.3 辨别入侵行为与安全加密网络数据

为充分发挥技术优势，应强化技术的入侵行为识别能力，确保对网络入侵行为精准检测与判定。技术人员可专门设置完善的计算机网络安全入侵检测系统，之后在系统中，将异常网络攻击模式简化成一个命令执行或输出，最后利用模式匹配器，将入侵检测进行模式匹配处理，匹配后分析匹配结果，对比正常特征与异常特征，识别入侵行为。如可根据入侵规则库中的对比包数据，启动网络系统中不同层级的解析协议检测，之后引入智能算法，通过相似性判断与字符对比，将解析协议数据与标准字符串相互对比，判断是否存在入侵行为。入侵行为识别后，还可以强化技术的数据安全加密性能，根据入侵行为分析结果，将其中部分安全风险较大的数据，使用加密算法安全防护处理。并且可设置证书管理、数据安全计算、计算机网络安全数据共同组成的加密结构体系，支持离线加密与用户隐私数据信息导入期间安全加密，提高用户密码安全性。

结论：

综上所述，入侵检测技术的应用效果，会直接影响计算机网络安全防护效果质量。必须聚焦日志分析、签名检测、防火墙检测、病毒入侵检测等方面基于入侵检测的常见计算机网络安全防护技术，采取创新入侵检测技术、加强特异性分析、精准识别入侵行为等策略，进一步优化技术应用效果，以充分发挥技术应用优势，使计算机网络安全防护水平切实提升。

参考文献：

[1] 黄家笙 . 计算机网络安全中的入侵检测系统技术及其应用效果 [J].智慧中国 , 2025, (01): 92-93.

[2] 朱珅莹 . 计算机网络安全入侵检测技术研究分析 [J]. 科技资讯 ,2023, 21 (14): 13-16.

作者简介：姓名：刘鑫；性别：男；出生年月：1997.11 ；籍贯：安徽 民族：汉；最高学历：本科；目前职称：中级；研究方向：网络安全