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《工业IoT网关入侵检测与策略防护》
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工业IoT网关入侵检测与策略防护
📚 共计 30 章节
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第1章
网关安全概述
什么是网关、网关面临的主要威胁、IDS/IPS的基本概念与区别。
基础
概念
第2章
网络流量捕获基础
Libpcap原理、BPF过滤规则、使用tcpdump进行流量采集。
抓包
工具
第3章
流量特征提取
五元组提取、统计特征(包长、速率、协议分布)、会话重组。
特征工程
预处理
第4章
签名检测引擎
Snort规则语法、规则头与规则选项、编写自定义检测规则。
Snort
规则
第5章
异常检测模型
基于统计的基线建立、阈值设定、滑动窗口算法。
统计
基线
第6章
协议解析与深度包检测
HTTP协议解析、DNS隧道检测、SSL/TLS指纹识别。
DPI
协议
第7章
状态防火墙与连接跟踪
iptables/conntrack原理、状态表维护、NAT穿透问题。
防火墙
状态
第8章
应用层网关防护
SQL注入检测、XSS攻击过滤、命令注入防御。
WAF
注入
第9章
DDoS攻击检测与防御
SYN Flood、UDP Flood、HTTP Flood的识别与清洗策略。
DDoS
清洗
第10章
僵尸网络与C2通信检测
心跳包识别、DGA域名检测、流量周期性分析。
Botnet
C2
第11章
恶意软件流量特征
勒索软件通信模式、远控木马流量、蠕虫扫描行为。
恶意软件
分析
第12章
数据外泄检测
DNS隧道、ICMP隧道、HTTPS隐蔽通道识别。
数据泄露
隐蔽通道
第13章
内网横向移动检测
Lateral Movement特征、Pass-the-Hash检测、异常RDP连接。
横向移动
内网
第14章
IoT/OT网关安全
Modbus协议异常检测、Mirai变种识别、工业协议白名单。
IoT
工控
第15章
云原生网关安全
Kubernetes网络策略、服务网格Sidecar模式、微服务流量监控。
云原生
K8s
第16章
机器学习在IDS中的应用
特征工程、孤立森林算法、自动编码器异常检测。
机器学习
异常检测
第17章
深度学习与流量分类
CNN对流量图像的分类、LSTM对时序流量建模、Transformer架构尝试。
深度学习
分类
第18章
规则与模型的联动策略
规则优先、模型兜底、置信度评分与告警降噪。
联动
降噪
第19章
高性能数据平面
DPDK加速、XDP/eBPF技术、零拷贝数据包处理。
高性能
DPDK
第20章
网关部署模式
串联模式(Inline)、旁路模式(Tap)、混合部署策略。
部署
架构
第21章
高可用与负载均衡
主备切换、会话同步、多节点流量分发。
HA
负载均衡
第22章
日志与告警管理
Syslog标准化、ELK/EFK栈集成、告警聚合与去重。
日志
ELK
第23章
事件响应与自动化
SOAR剧本设计、自动封禁IP、沙箱联动分析。
SOAR
自动化
第24章
策略生命周期管理
策略编写、测试、灰度发布、回滚机制。
策略
生命周期
第25章
合规与审计
等级保护要求、PCI-DSS日志留存、GDPR数据最小化原则。
合规
审计
第26章
红蓝对抗与策略验证
攻击模拟工具(Metasploit/Caldera)、策略有效性评估。
红蓝对抗
验证
第27章
开源网关方案对比
Suricata vs Snort vs Zeek vs ntopng。
开源
对比
第28章
商业网关产品分析
Palo Alto、Fortinet、华为USG的核心技术特点。
商业
产品
第29章
网关安全趋势
加密流量分析(ETA)、零信任网络访问(ZTNA)、SASE架构。
趋势
零信任
第30章
综合实战项目
从零搭建企业级网关入侵检测系统,覆盖采集、检测、告警、响应全流程。
实战
项目
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