什么是网络入侵防御系统

防火墙是网络入侵防御系统的核心组件，用于执行访问策略并控制进出网络流量。防火墙可以屏蔽对内部网络服务的访问，并通过数据包过滤阻止某些类型的攻击。

入侵检测系统可以监控网络或系统中的恶意活动或违反策略的行为，为网络扫描、蠕虫传播和其他可疑活动提供早期预警，是网络入侵防御系统不可或缺的一部分。

主机入侵防御系统可以检测出现潜在感染行为的主机，并对来自单个IP地址的可疑活动发出警报。这有助于及时发现和隔离受感染的主机。

反病毒和反恶意软件可以检测并删除病毒、间谍软件和其他恶意软件，从而保护网络和系统免受恶意代码的侵害。这是网络入侵防御系统的重要补充。

对于无线网络，可以部署无线入侵防御系统来强制执行访问限制并监控未经授权的活动，从而确保无线网络的安全。

为了构建有效的网络入侵防御系统，需要将防火墙、入侵检测、主机监控和恶意软件防护等技术相结合，共同协作以主动识别和缓解安全威胁。

NIPS能够通过监测单个IP地址在短时间内产生的大量防火墙拦截/拒绝/丢弃事件，及时发现网络扫描、蠕虫传播等网络攻击行为，并发出预警。这有助于及时发现并阻止各种网络攻击，保护网络安全。

NIPS还可以通过监控单个IP地址在短时间内产生的大量入侵检测系统事件，及时发现可能已被感染或入侵的主机。这有助于及时隔离和处理被感染主机，防止恶意软件在网络中进一步传播。

NIPS能够在检测到主机上存在恶意软件时发出警报，如果主机在一定时间内未能清除恶意软件，NIPS将继续发出警报。这有助于及时发现并阻止病毒、蠕虫等恶意软件在网络中的传播。

除了防火墙提供的网络层和传输层安全防护外，NIPS还能够提供应用层的安全防护。通过检测和阻止各种网络攻击和恶意软件，NIPS能够为网络提供全方位的安全防护。

防火墙是常见的防御系统之一，它可以监控和控制进出网络流量，屏蔽对内部网络服务的访问，并通过数据包过滤阻止某些类型的攻击。

入侵检测系统旨在检测正在进行的网络攻击，并协助事后取证分析。异常检测型入侵检测系统还可以监控网络流量并记录日志以供分析。

较新的网络入侵防御系统可能会结合无监督机器学习和全面的网络流量分析，以检测活跃的网络攻击者。

蜜罐是部署的诱饵网络资源，可用作监视和预警工具。它们可以吸引攻击者，从而揭示攻击者的意图和手段。

网络入侵防御系统通常会对网络流量进行全面分析，以检测异常活动和潜在威胁。这可能涉及深度数据包检查、统计分析和行为分析等技术。

传统防火墙主要关注网络层面的访问控制，通过数据包过滤、网络地址转换等技术来控制进出网络的流量。而网络入侵防御系统则侧重于更深层次的应用层安全防护，能够检测和阻止各种恶意活动，如利用漏洞的攻击、恶意软件等。

传统防火墙的检测能力局限于网络层和传输层，而网络入侵防御系统则能够深入检查数据包载荷和签名，借助机器学习等技术实时发现潜在威胁。一旦发现威胁，网络入侵防御系统能够自动采取行动加以阻止和缓解，如封锁可疑流量、发送安全警报等。

除了传统防火墙的基本功能外，新一代防火墙（NGFW）还集成了网络入侵防御系统和应用控制等高级功能。它们能够执行TLS/SSL流量检测、网站过滤、身份管理集成等，从而提供更全面、更智能的网络安全防护。

传统防火墙通常部署在网络边界，充当网络入口的守门员。而网络入侵防御系统则可部署在网络内部的关键节点，对内部流量进行深度检测和防护，为传统防火墙提供有力补充。

NIPS会监控网络流量，并根据特定的活动模式发出警报。例如，如果单个IP地址在1分钟内产生7个或更多入侵检测系统（IDS）警报，NIPS就会发出警报，因为这可能表明正在进行扫描、蠕虫传播或其他恶意活动。同样，如果单个IP地址在10分钟内产生3个或更多事件，NIPS也会发出警报，因为这可能表明该主机已被感染或入侵。

NIPS还会利用行为分析技术监控设备和网络的数据传输情况，以检测可疑活动和异常模式，比如数据传输量突然激增或向特定设备下载可疑文件等。现代安全解决方案还会使用机器学习和数据分析，以发现组织计算基础设施中潜在的威胁。一旦发生安全事件，入侵防御机制会捕获数据线索，帮助安全团队发现事件源头。

亚马逊云科技云服务采用零信任原则，对每个API请求进行身份验证和验证，默认情况下不信任任何应用程序或用户。这种最小特权访问控制需要严格的身份验证和持续监控，从而有助于检测和防范入侵行为。

人工智能（AI）在网络检测和响应（NDR）工具中的应用日益增多，安全团队正在探索AI提高NDR能力的潜力。AI的主要用途包括改进威胁检测和警报优先级排序。AI可以分析大量有关漏洞、威胁和攻击策略的数据，识别异常网络活动，从而使NDR能够更准确地检测新出现的攻击模式，减少误报。此外，AI模型可以根据受影响资产、可利用性和潜在影响等因素评估NDR警报的严重程度，帮助安全团队优先处理最重要的警报。

除了AI之外，威胁搜寻也可以提高检测准确率。威胁搜寻涉及安全分析师研究假设，并通过大量网络数据来识别潜在威胁。搜寻结果将被存储以改进检测系统的自动化部分，并为未来的假设奠定基础。根据一项调查，61%的受访者报告威胁搜寻至少提高了11%的整体安全态势。

组织可以采用利用机器学习和数据分析的现代安全解决方案，以发现计算基础设施中潜伏的威胁。这些高级入侵检测系统可以在发生事件时发现数据线索，帮助安全团队发现事件源头。

组织还可以使用云加密在存储数据到云数据库之前对数据进行加扰，从而在发生违规时防止未经授权的方访问数据。亚马逊云科技密钥管理服务可用于控制亚马逊云科技云服务工作负载中的数据加密。

NIPS会持续监控网络流量，一旦检测到来自单一IP地址在1分钟内发出7个或更多入侵检测系统（IDS）警报，就会触发警报。这种实时检测和警报机制能够及时发现正在进行的网络攻击。

除了防火墙提供的网络/传输层安全防护外，NIPS还能够提供应用层的安全防护。它可以阻止客户端访问恶意网页，并检查流量中的方法、任意流量操纵等攻击行为。

NIPS不仅能够检测和阻止攻击，还能够收集攻击相关的数据，协助事后的取证分析工作。这些数据对于分析攻击者的行为模式、修复系统漏洞等都很有帮助。

NIPS是网络安全防护体系中的一个重要组成部分。它与防火墙、入侵检测系统等其他安全设备协同工作，为网络系统提供多层次、全方位的防护。