智能网络入侵主动防御系统：解决传统缺陷与持续攻击挑战

本文主要探讨的是"持续攻击下智能网络入侵主动防御系统设计"这一主题。在当前的网络环境中，传统网络入侵防御系统面临着诸多挑战，如数据截取率和还原率较低，以及检测误报率较高，这些问题严重影响了用户信息安全。针对这些缺陷，研究人员提出了一个创新的解决方案，即设计一个在持续攻击环境下能够主动防御的智能网络入侵防御系统。 系统设计的核心理念是确保用户信息安全。这个系统被划分为六个关键模块：数据包捕获、协议分析、预处理、规则库、持续攻击检测和响应。数据包捕获模块负责实时收集网络中的数据包，采用广播以太网协议，分别在正常模式和混杂模式下工作，利用数据链路层原始接口BPF机制来访问链路层，从而确保数据的完整性。协议分析模块则通过对捕获的数据包进行深度解析，特别是设计了协议格式字段，以便快速解析字段信息，有助于准确识别潜在的网络威胁。 预处理模块负责对捕获的数据进行初步筛选和处理，减少后续处理的复杂性和资源消耗。规则库模块存储了一系列防御策略和规则，用于匹配和判断数据包的行为是否异常。持续攻击检测模块则是系统的核心部分，它运用智能算法对实时数据进行实时监控，以检测可能的持续攻击行为。最后，响应模块根据检测结果，采取相应的措施，如隔离攻击源、阻止恶意流量或通知用户。 通过实验验证，该智能网络入侵主动防御系统表现出较高的数据截取率和还原率，大大降低了误报率，证明了其在保护用户信息安全方面的有效性。这个系统设计不仅弥补了传统防御系统的不足，而且在应对日益复杂的网络攻击时具有更高的效率和准确性，对于提升网络系统的安全性具有重要意义。因此，它在电子设计工程领域，特别是在计算机网络和信息化建设方面具有重要的应用价值和理论贡献。