计算机病毒与入侵检测是网络安全领域中的重要组成部分，其目的是保护计算机系统免受恶意软件的侵害以及非法访问。在本大作业中，我们将深入探讨IP追踪技术，这是一种用于确定网络活动来源的重要工具。IP追踪能够帮助我们识别并定位潜在的攻击者，对网络安全事件进行调查，甚至预防未来的威胁。 I. IP追踪技术概述 IP追踪技术主要依赖于IP地址，它是互联网上的设备身份标识。通过IP地址，我们可以获取到设备的地理位置信息。尽管IP地址在某些协议层次上是隐藏的，但我们可以通过网络嗅探工具、日志分析等方法获取这些信息。IP追踪技术可用于监控、防御和定位网络活动，比如追踪网络入侵者的位置。 1. 动态与静态IP：根据网络连接类型，IP地址可能是动态分配（如Wi-Fi和拨号连接）或静态分配（如光纤连接、服务器和固定网络）。 2. 获取IP地址：操作系统提供的网络工具，如网络连接状态、路由表和日志记录，可以用来查看已连接或曾经连接过的主机IP。 II. 具体分析与实现 2.1 网页IP追踪：当用户访问网站时，服务器会记录请求的源IP地址。通过查看Web服务器日志，我们可以追踪到用户的浏览行为和IP。 2.2 Email IP追踪：发送电子邮件时，邮件服务器会记录发送者的IP地址。通过检查邮件头信息，可以获取发件人的IP。 2.3 获取QQ好友IP：QQ等即时通讯软件通常不会直接显示好友的IP，但可以通过特殊工具或服务来探测，例如发送带有IP追踪功能的消息。 2.4 从日志查找入侵者IP：安全日志是检测入侵者的重要资源。通过对系统、防火墙和应用程序日志的分析，可以发现异常活动并追溯到对应的IP地址。 III. 对IP地址进行定位 IP地址定位通常借助于IP库或第三方服务，它们将IP地址映射到地理位置，精度可能达到城市级别。然而，由于隐私保护和匿名性需求，直接定位到精确的物理地址并不总是可能的。 IV. 高级IP追踪技术 高级IP追踪可能涉及DNS解析、TCP/IP栈分析、网络取证等复杂技术。这些技术可以帮助追踪隐藏的IP，识别代理服务器和Tor网络的使用者，甚至在多层跳转后还原原始IP。 V. 总结与建议 IP追踪在网络安全中发挥着至关重要的作用，但同时也应尊重用户隐私和遵循法律法规。在实施IP追踪时，应确保目的合法，并采取适当的措施避免误判。此外，持续学习和更新网络安全知识，以应对不断演变的网络威胁。 总的来说，IP追踪技术是一种有效的网络安全工具，它结合了网络监控、数据分析和地理定位，帮助我们理解和应对网络世界中的安全挑战。在大连理工大学的计算机病毒与入侵检测课程中，这样的实践作业有助于提升学生的理论知识和实战技能，为未来的职业生涯打下坚实的基础。

针对无线传感器网络入侵检测技术面临的挑战,利用了人工免疫技术的基本原理,提出一种基于危险理论的入侵检测模型。模型采用了分布式合作机制,与采用混杂模式监听获取全局知识的方法相比,在检测性能和能耗上都具有优势。仿真结果表明,相比于传统的单一阈值Watchdog算法和自我非我(SNS)模型,基于危险理论的检测模型能够提供较高的检测率和较低的误检率,并且有效降低了系统的能耗。

NSL-KDD 入侵检测数据集.rar

针对无线局域网安全防护手段的不足,结合无线局域网介质访问控制层拒绝服务攻击的特点,设计了基于支持向量机算法的入侵检测系统。该系统利用支持向量机分类准确性高的特点,构建支持向量机最优分类超平面和分类判决函数,对网络流量进行分类识别,完成对异常流量的检测。在OPNET平台下进行无线局域网环境入侵检测仿真,仿真结果表明,该系统能有效地检测出针对无线局域网介质访问控制层的拒绝服务攻击。

web日志的入侵检测 Apache日志恶意行为检测系统（使用正则的方式或是根据Get,Post参数？=获取后面的值进行匹配检测是否是恶意行为） 前端框架：html + css + jquery + echart 后端框架：flask + python + mysql truncate table logvulnerabilityinformation.vulnerabilityinformation; 用户介绍 管理员 admin 123456 模块介绍 管理员 登录模块 系统首页 漏洞分布 日志分析 密码修改 导出报告 其他功能 退出系统 数据库设计说明logvulnerabilityinformation admin管理员表 vulnerabilityInformation漏洞信息表 xss漏洞类

基于BM算法的入侵检测系统的研究，王建，，本文研究了网络入侵检测的核心技术——模式匹配。研究从模式匹配方法的原理出发，提出了其面临的问题。在此基础上，对当前入侵检

特征选择算法能够更好地提高入侵检测系统的检测速度和检测效果,消除冗余数据并减轻噪音特征.结合特征选择算法的优势,提出一种基于主成分分析(PCA)与决策树(C4.5)的入侵检测方法,进而构建出轻量级的入侵检测系统.通过在KDD1999数据集上对该方法进行详细的实验验证,证明该方法一方面确保系统有较高的检测率与较低误报率,另一方面能够比较显著地提高系统的训练时间与测试时间.同时,通过比较实验发现此方法在训练时间、测试时间、检测率、误报率上的效果也优于GA-SVM方法.

针对网络入侵检测准确率偏低而误报率偏高的问题，提出一种融合卷积神经网络（CNN）与双向长短期记忆（ BILSTM）网络的网络入侵检测方法。对 Kddcup99数据集进行预处理，并分别使用CNN模型、 BILSTM模型提取局部特征和长距离依赖特征，通过注意力机制计算特征的重要性，利用 softmax分类器获得最终的分类结果实验结果表明，与基于CNN和基于LSTM的方法相比，该方法的网络入侵检测效果较好，其准确率可提高至95.0%，误检率可降低至5.1%。

CIC-IDS-2018入侵检测数据集第三部分

互联网的安全问题一直存在，并且在可预见的未来中没有消弭的迹象，而在软件开发周期中，加入对产品安全问题的检测工作，将极大的提升对应安全问题解决的成本，对维护一个好的产品形象至关重，在竞争愈烈的网络应用产品中的生命力也将更长。本文要介绍的跨站请求伪（CSRF）在众多的攻击手段中，更具备隐蔽性，同时有更高的危害性。笔者将对其的基本特性，攻击手段，危害及防范手段，以及如何使用RationalAppScan对CSRF攻击做检测及分析做一个系统的阐述。跨站请求伪造（CSRF）的是Web应用程序一种常见的漏洞，其攻击特性是危害性大但非常隐蔽，尤其是在大量Web2.0技术的应用的背景下，CSRF攻击完全可以在