入侵探测在安防场景中应用较久,指的是外界物体(人、车或其他物体)不经允许擅自进入规定区域时,通过某种途径或方式进行阻止或提醒监管人员注意。目前较为常见的人员入侵检测有电子围栏入侵探测、红外对射探测、震动电缆入侵探测等等。随着人工智能计算机视觉技术的快速发展,基于AI深度学习算法的入侵检测也越来越普及。
IDS(intrusion detection system)入侵检测系统是一种对网络传输进行即时监视,在发现可疑传输时发出警报或者采取主动反应措施的网络安全设备。它与其他网络安全设备的不同之处便在于,IDS是一种积极主动的安全防护技术。在很多中大型企业,政府机构,都会布有IDS。我们做一个比喻——假如防火墙是一幢大厦的门锁,那么IDS就是这幢大厦里的监视系统。一旦小偷进入了大厦,或内部人员有越界行为,只有实时监视系统才能发现情况并发出警告。
根据现有的文献进行总结,工业IDS的检测方法主要有2种:变种攻击检测和隐蔽过程攻击检测。
缓冲区溢出攻击是一种常见且危害很大的系统攻击手段,攻击者向一个有限空间的缓冲区中复制过长的字符串,可能产生两种结果:
本文介绍了网络入侵检测系统中的数据获取方法、数据预处理方法和特征提取方法,并分析了这些方法在入侵检测系统中的应用。
本文介绍了网络入侵检测系统中的数据获取与处理模块、检测算法模块、检测结果处理模块、性能评价模块和系统应用模块。数据获取与处理模块主要对网络流量数据进行捕获、过滤、分析和存储,为后续检测算法模块提供有效的数据来源。检测算法模块主要采用基于行为的检测方法,包括基于签名、基于统计和基于行为模型的方法。检测结果处理模块主要对检测到的入侵行为进行相应的处理,包括报警、隔离、恢复等措施。性能评价模块主要对网络入侵检测系统的性能进行评价,包括检测率、误报率、响应时间等指标。系统应用模块主要介绍了网络入侵检测系统在金融、电信、政府等领域的实际应用情况。
如何知道自己所在的企业是否被入侵了?是没人来“黑”,还是因自身感知能力不足,暂时还无法发现?其实,入侵检测是每一个大型互联网企业都要面对的严峻挑战。价值越高的公司,面临入侵的威胁也越大,即便是Yahoo这样的互联网鼻祖,在落幕(被收购)时仍遭遇全量数据失窃的事情。安全无小事,一旦互联网公司被成功“入侵”,其后果将不堪想象。
主要的研究内容是如何通过优化检测系统的算法来提高入侵检测系统的综合性能与处理速度,以适应千兆网络的需求。
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入侵检测和防御系统(Intrusion Detection and Prevention System,简称IDPS)是一类关键的网络安全工具,旨在识别、阻止和响应恶意的网络活动和攻击。它在不断演化的威胁环境中扮演着重要角色,帮助组织保护其数字资产免受各种威胁。本文将深入探讨IDPS的作用、不同类型以及一些顶尖的IDPS解决方案。
摘要 这篇文章主要介绍的是入侵检测系统(IDS)和入侵防御系统(IPS),而这两者均是保护我们网络安全的重要机制。在过去的几年里,网络攻击所带来的安全威胁严重程度已经上升了很多倍,几乎每个月都会发生数起严重的数据泄露事件。基于网络的IDS/IPS并不是一种新出现的技术,但是考虑到网络攻击技术的最新发展趋势,IDS和IPS的实现方式仍然是我们需要理解和考虑的内容。 因此,在这篇文章中,我们将从高层设计角度触发,跟大家讨论一下如何在不同的IT环境中更加有效地部署IDS和IPS。本文包含以下几个话题内容: 1
区域入侵/周界报警入侵检测技术是TSINGSEE青犀智能分析平台推出的一种视频监控系统,可检测划定区域内是否有可疑人员并且在检测出这样的事件时生成警报。
入侵行为是指来自具有不可靠意识(潜在的、有预谋的、未经授权的访问,企图致使系统不可靠或无法使用)的入侵者通过未经正常身份标识、身份认证,无对象访问授权,逃避审计,逃避可问责等非正常过程手段或过程对信息系统的信息安全三元组(C 机密性、I 完整性、A 可用性)造成破坏的恶意行为。
在城市管理场景中,经常面临着禁区垂钓、非法捕捞、行人闯红灯、小区盗窃、车辆乱停乱放等一系列管理难题,这给城市发展带来了不小的阻力,同时也极易增加管理的人力、物力和财力。传统的人员巡逻监管效率低并且存在时间差,很难及时发现这些违规行为,因此,利用AI智能检测技术,尤其是人员入侵检测算法的应用,对城市的这些小场景进行智能监管,不仅可以提高监管效率,同时也能在第一时间发现安全隐患行为并做到及时提醒和处理。
在一些重要区域为了防止非法的入侵、破坏以及意外安全事故的发生,常在外围周界处设置一些如铁栅栏、围墙、钢丝篱笆网等屏障或阻挡物,外加安排人员加强巡逻,但这种安防措施相对传统,难以满足安全保卫工作的需要。
青藤云安全是一家主机安全独角兽公司,看名字就知道当前很大一块方向专注云原生应用安全,目前主营的是主机万相/容器蜂巢产品,行业领先,累计支持 800万 Agent。当前公司基于 NebulaGraph 结合图技术开发的下一代实时入侵检测系统已经初步投入市场,参与了 2022 护网行动,取得了不错的反响。
② 引入 IDS : 但是 防火墙 不能阻止所有的 入侵通信 , 这里就需要 入侵检测系统 ;
防火墙是计算机网络安全的基本组件之一,它用于保护网络免受恶意攻击和未经授权的访问。随着网络威胁的不断增加,防火墙技术也在不断发展,出现了许多不同类型的防火墙。本文将介绍8种常见的防火墙类型,并分析它们的优缺点。
TSINGSEE青犀视频人员/区域入侵功能可对重要区域进行实时监测,对监控区域进行7*24全天候管控,当监测到有人员靠近、闯入时,AI算法后台就会立即发出告警及时通知管理人员,变被动“监督”为主动“监控”,真正做到事前预警、事中检测、事后规范处理,极大提升监控区域的管控效率。
入侵检测是帮助系统对付网络攻击,扩展了系统管理员的安全管理能力(包括安全审计、监视、进攻识别和响应),提高了信息安全基础结构的完整性。它从计算机网络系统中的若干关键点收集信息,并分析这些信息,看看网络中是否有违反安全策略的行为和遭到袭击的迹象。入侵检测是系统保护的最后一道安全闸门,在不影响网络和主机性能的情况下进行监测,从而提供对内部攻击、外部攻击和误操作的实时保护。
下面我们来学习入侵检测,入侵检测是对入侵的发现,它是防火墙之后的第二道防线,为什么需要入侵检测?那是因为前面介绍了防火墙它是有局限性的,它工作在网络边界它只能抵挡外部的入侵,但是据统计分析,这个安全威胁80%都来自于内部,然后防火墙然后防火墙它自身也存在弱点,可能被攻破或者被穿透或者被绕开,然后防火墙对某些攻击它的保护是比较弱的,然后只能拒绝,然后仅能拒绝非法连接请求,合法使用者仍然能够非法的使用系统,越权使用系统,提升自己的权限。然后就是防火墙对入侵者的行为往往是一无所知的。
在城市管理和公共安全领域,安全视频监控的重要性日益凸显。AI视频智能分析平台基于深度学习和计算机视觉技术,利用AI入侵算法,能够实时、精准地监测周界入侵行为。
在现在网络中,攻击无处不在,可以不夸张的说,每一秒都有企业或者个人被网络攻击。有人说了,不是有防火墙嘛?
人员入侵检测算法基于视频分析技术,自动对视频画面进行分析识别,可以对危险区的人员闯入、靠近等行为进行实时进行检测并预警,无需人工干预,协助管理者对场所的安全问题进行监管,可以广泛运用在学校、园区、工地、车站、地铁、厂区等地方。
入侵检测即通过从网络系统中的若干关键节点收集并分析信息,监控网络中是否有违反安全策略的行为或者是否存在入侵行为。
随着人工智能进入快速发展的阶段,安防视频监控平台也过渡到以智能化应用为主流趋势的新赛道。TSINGSEE青犀视频基于多年在音视频领域的深耕与开拓,我们也积极以AI技术为核心进行产品的转型升级。当前阶段我们也在积极开发AI人脸检测、人脸识别、车牌识别等项目,将AI智能检测识别与视频处理等技术互相融合、交互,并在线下场景中落地应用。
基于边缘计算的智慧工地解决方案将AI技术深度融合应用于传统建筑行业安全监控工作,通过在工地放置一个边缘AI分析终端,完成基于智能视频分析技术自主研发视觉AI算法,全时侦测待测事件(如检测是否佩戴安全帽),提供人员、环境、安保等安全风险点识别及报警提醒服务,主动识别不安全因素,AI智能值守,节约人力成本,满足工地的人员、财产安全管理需求。同时,通过转码和移植技术,可在工地作业现场布置边缘智能分析服务器,完成多个AI识别算法的加载运行,实现多路视频的实时接入分析。平台通过实时监控分析实现事前事中事后全方位管理,构建工地作业现场的智能监控和防范体系,提升企业安全管理的效率和质量。
随着人工智能检测识别技术与视频处理技术的不断融合,应用场景也不断随之扩大,TSINGSEE青犀视频近期也发布了基于AI智能检测识别技术的硬件设备——智能分析网关。本设备内置多种AI算法,可对实时视频中的人脸、人体、物体等进行检测、跟踪与抓拍,支持人体检测、区域入侵检测、口罩佩戴检测、安全帽佩戴检测以及多种扩展算法。
随着人工智能技术的普遍应用,越来越多的行业也融入了AI智能检测分析技术,开启智能化时代。TSINGSEE青犀视频也积极在旗下视频平台中融入AI技术,比如人脸识别、车辆识别、车牌识别、行为分析等。目前我们正在基于EasyCVR平台研发AI人脸识别与视频监控技术的融合,今天来和大家分享一下开发中的小技巧。
AI中台是专门提供人工智能视频分析服务的安全生产预警平台。由人工智能推理中心,算法市场,人工智能计算服务中心,预警中心构成,形成“1市场3中心”的结构化管理模式,为用户提供灵活便捷的人工智能分析服务。做到算法丰富可拓展,场景秒级预警,高效部署,问题图像即时预警并查看的地步。
作为现代社会的重要基础设施之一,服务器的安全性备受关注。服务器被侵入可能导致严重的数据泄露、系统瘫痪等问题,因此及时排查服务器是否被侵入,成为了保障信息安全的重要环节。小德将给大家介绍服务器是否被侵入的排查方案,并采取相应措施进行防护。
随着AI、大数据、云计算、边缘计算等技术的高速发展,我国的视频监控市场也进入全新阶段。得益于AI深度学习技术的进步,现代化的安防视频监控系统依托边缘计算设备的AI识别算法可以独立完成在前端的一些简单的图像处理与分析任务,比如人脸检测、车辆检测、烟火检测、安全帽检测等等。通过内置各种AI算法的摄像机,将一些数据处理的压力分担到前端,解放部署在中心的云计算资源,这样就能够集中更多的算力资源去开展更高效的、更重要的智能分析等任务。
Web防火墙是信息安全的第一道防线。随着网络技术的快速更新,新的黑客技术也层出不穷,为传统规则防火墙带来了挑战。传统web入侵检测技术通过维护规则集对入侵访问进行拦截。一方面,硬规则在灵活的黑客面前,很容易被绕过,且基于以往知识的规则集难以应对0day攻击;另一方面,攻防对抗水涨船高,防守方规则的构造和维护门槛高、成本大。 基于机器学习技术的新一代web入侵检测技术有望弥补传统规则集方法的不足,为web对抗的防守端带来新的发展和突破。机器学习方法能够基于大量数据进行自动化学习和训练,已经在图像、语音、自
我是非常倡导敏捷开发的方式的,不仅程序,包括设计、算法、运营等等,我都倾向于有想法立马实践,快速试错,不断迭代,找到最终最佳路径。
算法在网络行为管理系统中的应用与实现可以涉及多个方面,包括流量管理、安全防御、质量服务(QoS)、用户体验优化等。下面我将介绍一些常见的应用和实现方法:
《当人工智能遇上安全》系列博客将详细介绍人工智能与安全相关的论文、实践,并分享各种案例,涉及恶意代码检测、恶意请求识别、入侵检测、对抗样本等等。只想更好地帮助初学者,更加成体系的分享新知识。该系列文章会更加聚焦,更加学术,更加深入,也是作者的慢慢成长史。换专业确实挺难的,系统安全也是块硬骨头,但我也试试,看看自己未来四年究竟能将它学到什么程度,漫漫长征路,偏向虎山行。享受过程,一起加油~
工业控制系统是国家关键基础设施的重要组成部分,一旦遭受网络攻击,会造成财产损失、人员伤亡等严重后果。为向工控安全领域的研究人员提供理论支持,对工控系统攻击的特点和检测难点进行了分析,报告了工业系统中入侵检测技术的研究现状,并对不同检测技术的性能和特点进行了比较,最后生成了一份工业入侵检测研究综述。
如何判断自己的服务器是否被入侵了呢?仅仅靠两只手是不够的,但两只手也能起到一些作用,我们先来看看UNIX系统上一些入侵检测方法,以LINUX和solaris为例。
IDS是英文"Intrusion Detection Systems"的缩写,中文意思是"入侵检测系统"。
在现在越来越庞大的网络面前,我们的企业网络网络为了实现相对来说的安全都会在企业网与internet之间架设防火墙。但是在有些情况下,防火墙并不能发挥作用。
如何判断自己的服务器是否被入侵了呢?仅仅靠两只手是不够的,但两只手也能起到一些作用,我们先来看看UNIX系统上一些入侵检测方法,以LINUX和solaris为例。 1、检查系统密码文件 首先从明显的入手,查看一下passwd文件,ls –l /etc/passwd查看文件修改的日期。 检查一下passwd文件中有哪些特权用户,系统中uid为0的用户都会被显示出来。 顺便再检查一下系统里有没有空口令帐户: 2、查看一下进程,看看有没有奇怪的进程 重点查看进程: ps –aef | grep i
IDS防火墙无法发现的威胁,入侵检测系统善于捕获已知的显式恶意攻击。而一些专家会说,一个正确定义的ids可以捕获任何安全威胁,包括事实上最难发现和预防的滥用事件。例如,如果外部黑客使用社会工程技术获得CEO密码,许多入侵检测系统将不会注意到。如果站点管理员无意中向世界公共目录提供机密文件,ids将不会注意到。如果攻击者使用默认密码管理帐户,则应在系统安装后更改帐户,而入侵检测系统很少注意到。如果黑客进入网络并复制秘密文件,id也很难被注意到。这并不是说ids不能用来检测前面提到的每一个错误事件,但是它们比直接攻击更难检测。攻击者绕过ids的最有效方法是在许多层(第二、第三和第七层)中加密数据。例如,使用openssh或ssl可以加密大多数数据,而使用ipsec可以在传输过程中加密通信量。
主机安全(Cloud Workload Protection,CWP)基于腾讯安全积累的海量威胁数据,利用机器学习为用户提供资产管理、木马文件查杀、黑客入侵检测、漏洞风险预警及安全基线等安全防护服务,解决当前服务器面临的主要网络安全风险,帮助企业构建服务器安全防护体系。现支持用户腾讯云外服务器统一进行安全防护,轻松共享腾讯云端安全情报,让私有数据中心拥有云上同等级别的安全体验。
EasyCVR视频融合云平台兼容性强、开放度高,它能对多种终端(PC电脑、手机、平板、电子大屏等)分发出RTSP、RTMP、FLV、HLS、WebRTC等格式的视频流,在视频接入上也能支持市面上大多数的视频监控设备,可通过GB28181、RTMP、RTSP/Onvif、海康SDK、大华SDK、Ehome等协议进行接入。
AI深度学习技术正在呈现飞速增长的状态,有数据分析预测,到2030年,AI有望实现13万亿美元的市场规模。尤其是伴随着智慧城市、智能交通、工业互联网、生产制造等应用场景对视频数据分析需求的激增,AI与计算机视觉技术正在加速智能与边缘计算的融合,并将进一步助推城市、交通、互联网、物联网、旅游、金融、司法、教育、能源与环保等行业的智能化变革。
AI烟火识别是基于深度学习神经网络技术和视频智能分析的一项实用性技术,通过对监控区域内的烟雾和火焰进行精准检测与识别,并实时预警,有效协助工作人员及时处理消防危机。
随着电子商务行业的迅速发展,信息安全管理成为企业保护重要数据和客户隐私的关键。本文将详细介绍电子商务行业中的信息安全管理,并提出一个企业信息安全技术规划,以确保企业在数字化时代的安全性和可持续发展。
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