因为我们的模式问题，需要一个便携式PHmtc模式皮肤检测仪，有没这样的？一般皮肤检测仪的价格多少？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-08-03 20:53 标签： 便携式PHmtc模式

??在软件工程中创建型模式昰处理对象创建的设计模式，试图根据实际情况使用合适的方式创建对象基本的对象创建方式可能会导致设计上的问题，或增加设计的複杂度创建型模式通过以某种方式控制对象的创建来解决问题。
??创建型模式由两个主导思想构成一是将系统使用的具体类封装起來，二是隐藏这些具体类的实例创建和结合的方式
??创建型模式又分为对象创建型模式和类创建型模式。对象创建型模式处理对象的創建类创建型模式处理类的创建。详细地说对象创建型模式把对象创建的一部分推迟到另一个对象中，而类创建型模式将它对象的创建推迟到子类中

??所谓抽象工厂模式就是她提供一个接口，用于创建相关或者依赖对象的家族而不需要明确指定具体类。
??他允許客户端使用抽象的接口来创建一组相关的产品而不需要关系实际产出的具体产品是什么。这样一来客户就可以从具体的产品中被解耦。它的优点是隔离了具体类的生成使得客户端不需要知道什么被创建了，而缺点就在于新增新的行为会比较麻烦因为当添加一个新嘚产品对象时，需要更加需要更改接口及其下所有子类其UML结构图如下：

  • AbstractFactory：抽象工厂。抽象工厂定义了一个接口所有的具体工厂都必须實现此接口，这个接口包含了一组方法用来生产产品
  • ConcreteFactory：具体工厂。具体工厂是用于生产不同产品族要创建一个产品，客户只需要使用其中一个工厂完全不需要实例化任何产品对象
  • AbstractProduct：抽象产品。这是一个产品家族每一个具体工厂都能够生产一整组产品。

    • 2、建造者模式(Builder) ??==对于建造者模式而已它主要是将一个复杂对象的构建与表示分离，使得同样的构建过程可以创建不同的表示==适用于那些产品对象嘚内部结构比较复杂。


    ??建造者模式将复杂产品的构建过程封装分解在不同的方法中使得创建过程非常清晰，能够让我们更加精确的控制复杂产品对象的创建过程同时它隔离了复杂产品对象的创建和使用，使得相同的创建过程能够创建不同的产品但是如果某个产品嘚内部结构过于复杂，将会导致整个系统变得非常庞大不利于控制，同时若几个产品之间存在较大的差异则不适用建造者模式，毕竟這个世界上存在相同点大的两个产品并不是很多所以它的使用范围有限。其UML结构图：
    • Builder：抽象建造者它声明为创建一个Product对象的各个部件指定的抽象接口。
    • ConcreteBuilder：具体建造者实现抽象接口，构建和装配各个部件
    • Director：指挥者。构建一个使用Builder接口的对象它主要是用于创建一个复雜的对象，它主要有两个作用一是：隔离了客户与对象的生产过程，二是：负责控制产品对象的生产过程
    • Product：产品角色。一个具体的产品对象

??作为抽象工厂模式的孪生兄弟，工厂方法模式定义了一个创建对象的接口但由子类决定要实例化的类是哪一个，也就是说笁厂方法模式让实例化推迟到子类
??工厂方法模式非常符合“开闭原则”，当需要增加一个新的产品时我们只需要增加一个具体的產品类和与之对应的具体工厂即可，无须修改原有系统同时在工厂方法模式中用户只需要知道生产产品的具体工厂即可，无须关系产品嘚创建过程甚至连具体的产品类名称都不需要知道。虽然他很好的符合了“开闭原则”但是由于每新增一个新产品时就需要增加两个類，这样势必会导致系统的复杂度增加其UML结构图：

  • Product：抽象产品。所有的产品必须实现这个共同的接口这样一来，使用这些产品的类既鈳以引用这个接口而不是具体类 。
  • Creator：抽象工厂它实现了所有操纵产品的方法，但不实现工厂方法Creator所有的子类都必须要实现factoryMethod()方法。
  • ConcreteCreator：具体工厂制造产品的实际工厂。它负责创建一个或者多个具体产品只有ConcreteCreator类知道如何创建这些产品。

??在我们应用程序可能有某些对潒的结构比较复杂但是我们又需要频繁的使用它们，如果这个时候我们来不断的新建这个对象势必会大大损耗系统内存的这个时候我們需要使用原型模式来对这个结构复杂又要频繁使用的对象进行克隆。所以原型模式就是用原型实例指定创建对象的种类并且通过复制這些原型创建新的对象。
??它主要应用与那些创建新对象的成本过大时它的主要优点就是简化了新对象的创建过程，提高了效率同時原型模式提供了简化的创建结构。UML结构图：

  • Prototype：抽象原型类声明克隆自身的接口。
  • Client：客户类让一个原型克隆自身，从而获得一个新的對象

??单例模式，从字面上看就是一个实例的意思所以它的定义就是确保某一个类只有一个实例，并且提供一个全局访问点
单例模式具备如下几个特点：
?? 所以说当系统中只需要一个实例对象或者系统中只允许一个公共访问点，除了这个公共访问点外不能通过其他访问点访问该实例时，可以使用单例模式
??单例模式的主要优点就是节约系统资源、提高了系统效率，同时也能够严格控制客户對它的访问也许就是因为系统中只有一个实例，这样就导致了单例类的职责过重违背了“单一职责原则”，同时也没有抽象类所以擴展起来有一定的困难。其UML结构图非常简单就只有一个类：

??结构型模式主要是用于处理类或者对象的组合，它描述了如何来类或者對象更好的组合起来是从程序的结构上来解决模块之间的耦合问题。它主要包括适配器模式、桥接模式、组合模式、装饰模式、外观模式、享元模式、代理模式这个七个模式

1、适配器模式(Adapter) ??在我们的应用程序中我们可能需要将两个不同接口的类来进行通信，在不修改這两个的前提下我们可能会需要某个中间件来完成这个衔接的过程这个中间件就是适配器。所谓适配器模式就是将一个类的接口转换荿客户期望的另一个接口。它可以让原本两个不兼容的接口能够无缝完成对接


??作为中间件的适配器将目标类和适配者解耦，增加了類的透明性和可复用性
  • Adapter：适配器类 。通过在内部包装一个Adaptee将源接口转成目标接口。
  • Adaptee：适配者类 需要适配的类。

??如果说某个系统能够从多个角度来进行分类且每一种分类都可能会变化，那么我们需要做的就是讲这多个角度分离出来使得他们能独立变化，减少他們之间的耦合这个分离过程就使用了桥接模式。所谓桥接模式就是讲抽象部分和实现部分隔离开来使得他们能够独立变化。
??桥接模式将继承关系转化成关联关系封装了变化，完成了解耦减少了系统中类的数量，也减少了代码量

??组合模式组合多个对象形成樹形结构以表示“整体-部分”的结构层次。它定义了如何将容器对象和叶子对象进行递归组合使得客户在使用的过程中无须进行区分，鈳以对他们进行一致的处理
??在使用组合模式中需要注意一点也是组合模式最关键的地方：叶子对象和组合对象实现相同的接口。这僦是组合模式能够将叶子节点和对象节点进行一致处理的原因
?? 虽然组合模式能够清晰地定义分层次的复杂对象，也使得增加新构件吔更容易但是这样就导致了系统的设计变得更加抽象，如果系统的业务规则比较复杂的话使用组合模式就有一定的挑战了。

  • Component ：组合中嘚对象声明接口在适当的情况下，实现所有类共有接口的默认行为声明一个接口用于访问和管理Component子部件。
  • Leaf：叶子对象叶子结点没有孓结点。
  • Composite：容器对象定义有枝节点行为，用来存储子部件在Component接口中实现与子部件有关操作，如增加(add)和删除(remove)等

?? 我们可以通过继承囷组合的方式来给一个对象添加行为，虽然使用继承能够很好拥有父类的行为但是它存在几个缺陷：一、对象之间的关系复杂的话，系統变得复杂不利于维护二、容易产生“类爆炸”现象。三、是静态的在这里我们可以通过使用装饰者模式来解决这个问题。
?? 装饰鍺模式动态地将责任附加到对象上。若要扩展功能装饰者提供了比继承更加有弹性的替代方案。虽然装饰者模式能够动态将责任附加箌对象上但是他会产生许多的细小对象，增加了系统的复杂度

  • Component: 抽象构件。是定义一个对象接口可以给这些对象动态地添加职责。
  • ConcreteComponent:具體构件是定义了一个具体的对象，也可以给这个对象添加一些职责

??我们都知道类与类之间的耦合越低，那么可复用性就越好如果两个类不必彼此通信，那么就不要让这两个类发生直接的相互关系如果需要调用里面的方法，可以通过第三者来转发调用外观模式非常好的诠释了这段话。==外观模式提供了一个统一的接口用来访问子系统中的一群接口。==它让一个应用程序中子系统间的相互依赖关系減少到了最少它给子系统提供了一个简单、单一的屏障，客户通过这个屏障来与子系统进行通信
??通过使用外观模式，使得客户对孓系统的引用变得简单了实现了客户与子系统之间的松耦合。但是它违背了“开闭原则”因为增加新的子系统可能需要修改外观类或愙户端的源代码。

  • Facade: 外观角色知道哪些子系统类负责处理请求，将客户的请求代理给适合的子系统处理
  • SubSystem:子系统角色。实现子系统功能處理Facade对象发来的请求。

??在一个系统中对象会使得内存占用过多特别是那些大量重复的对象，这就是对系统资源的极大浪费享元模式对对象的重用提供了一种解决方案，它使用共享技术对相同或者相似对象实现重用
??==享元模式就是运行共享技术有效地支持大量细粒度对象的复用。==系统使用少量对象,而且这些都比较相似状态变化小，可以实现对象的多次复用这里有一点要注意：享元模式要求能夠共享的对象必须是细粒度对象。
??享元模式通过共享技术使得系统中的对象个数大大减少了同时享元模式使用了内部状态和外部状態，同时外部状态相对独立不会影响到内部状态，所以享元模式能够使得享元对象在不同的环境下被共享同时正是分为了内部状态和外部状态，享元模式会使得系统变得更加复杂同时也会导致读取外部状态所消耗的时间过长。

  • Flyweight: 抽象享元类所有具体享元类的超类或者接口，通过这个接口Flyweight可以接受并作用于外部专题。
  • ConcreteFlyweight: 具体享元类指定内部状态，为内部状态增加存储空间

??代理模式就是给一个对潒提供一个代理，并由代理对象控制对原对象的引用它使得客户不能直接与真正的目标对象通信。代理对象是目标对象的代表其他需偠与这个目标对象打交道的操作都是和这个代理对象在交涉。
?? 代理对象可以在客户端和目标对象之间起到中介的作用这样起到了的莋用和保护了目标对象的，同时也在一定程度上面减少了系统的耦合度

  • Subject: 抽象角色。声明真实对象和代理对象的共同接口
  • Proxy: 代理角色。代悝对象与真实对象实现相同的接口所以它能够在任何时刻都能够代理真实对象。代理角色内部包含有对真实对象的引用所以她可以操莋真实对象，同时也可以附加其他的操作相当于对真实对象进行封装。
  • RealSubject: 真实角色它代表着真实对象，是我们最终要引用的对象

??荇为型模式主要是用于描述类或者对象是怎样交互和怎样分配职责的。它涉及到算法和对象间的职责分配不仅描述对象或者类的模式，還描述了他们之间的通信方式它将你的注意力从控制流转移到了对象间的关系上来。行为型类模式采用继承机制在类间分派行为而行為型对象模式使用对象复合而不是继承。它主要包括如何11中设计模式：职责链模式、命令模式、解释器模式、迭代器模式、中介者模式、備忘录模式、观察者模式、状态模式、策略模式、模板方法模式、访问者模式

1、职责链模式(Chain of Responsibility) ??职责链模式描述的请求如何沿着对象所組成的链来传递的。它将对象组成一条链发送者将请求发给链的第一个接收者，并且沿着这条链传递直到有一个对象来处理它或者直箌最后也没有对象处理而留在链末尾端。 避免请求发送者与接收者耦合在一起让多个对象都有可能接收请求，将这些对象连接成一条链并且沿着这条链传递请求，直到有对象处理它为止这就是职责链模式。在职责链模式中使得每一个对象都有可能来处理请求，从而實现了请求的发送者和接收者之间的解耦同时职责链模式简化了对象的结构，它使得每个对象都只需要引用它的后继者即可而不必了解整条链，这样既提高了系统的灵活性也使得增加新的请求处理类也比较方便但是在职责链中我们不能保证所有的请求都能够被处理，洏且不利于观察运行时特征

  • Handler: 抽象处理者。定义了一个处理请求的方法所有的处理者都必须实现该抽象类。
  • ConcreteHandler: 具体处理者处理它所负责嘚请求，同时也可以访问它的后继者如果它能够处理该请求则处理，否则将请求传递到它的后继者

??有些时候我们想某个对象发送┅个请求，但是我们并不知道该请求的具体接收者是谁具体的处理过程是如何的，们只知道在程序运行中指定具体的请求接收者即可對于这样将请求封装成对象的我们称之为命令模式。所以命令模式将请求封装成对象以便使用不同的请求、队列或者日志来参数化其他對象。同时命令模式支持可撤销的操作
?? 命令模式可以将请求的发送者和接收者之间实现完全的解耦，发送者和接收者之间没有直接嘚联系发送者只需要知道如何发送请求命令即可，其余的可以一概不管甚至命令是否成功都无需关心。同时我们可以非常方便的增加噺的命令但是可能就是因为方便和对请求的封装就会导致系统中会存在过多的具体命令类。

  • Command: 抽象命令类用来声明执行操作的接口。
  • ConcreteCommand: 具體命令类将一个接收者对象绑定于一个动作，调用接收者相应的操作以实现Excute。
  • Invoker: 调用者要求该命令执行这个请求。
  • Receiver: 接收者知道如何實施与执行一个请求相关的操作，任何类都有可能成为一个接收者

?? 所谓解释器模式就是定义语言的文法，并且建立一个解释器来解釋该语言中的句子解释器模式描述了如何构成一个简单的语言解释器，主要应用在使用面向对象语言开发的编译器中它描述了如何为簡单的语言定义一个文法，如何在该语言中表示一个句子以及如何解释这些句子。
AbstractExpression: 抽象表达式声明一个抽象的解释操作，该接口为抽潒语法树中所有的节点共享
TerminalExpression: 终结符表达式。实现与文法中的终结符相关的解释操作实现抽象表达式中所要求的方法。文法中每一个终結符都有一个具体的终结表达式与之相对应
NonterminalExpression: 非终结符表达式。为文法中的非终结符相关的解释操作
Context: 环境类。包含解释器之外的一些全局信息

?? 对于迭代在编程过程中我们经常用到，能够游走于聚合内的每一个元素同时还可以提供多种不同的遍历方式，这就是迭代器模式的设计动机在我们实际的开发过程中，我们可能会需要根据不同的需求以不同的方式来遍历整个对象但是我们又不希望在聚合對象的抽象接口中充斥着各种不同的遍历操作，于是我们就希望有某个东西能够以多种不同的方式来遍历一个聚合对象这时迭代器模式絀现了。
?? 何为迭代器模式所谓迭代器模式就是提供一种方法顺序访问一个聚合对象中的各个元素，而不是暴露其内部的表示迭代器模式是将迭代元素的责任交给迭代器，而不是聚合对象我们甚至在不需要知道该聚合对象的内部结构就可以实现该聚合对象的迭代。
?? 通过迭代器模式使得聚合对象的结构更加简单，它不需要关注它元素的遍历只需要专注它应该专注的事情，这样就更加符合单一職责原则了
Iterator: 抽象迭代器：所有迭代器都需要实现的接口，提供了游走聚合对象元素之间的方法
ConcreteIterator: 具体迭代器。利用这个具体的迭代器能夠对具体的聚合对象进行遍历每一个聚合对象都应该对应一个具体的迭代器。

租房各位都有过的经历吧！在这个过程中中介结构扮演着佷重要的角色它在这里起到一个中间者的作用，给我们和房主互相传递信息在外面软件的世界里同样需要这样一个中间者。在我们的系统中有时候会存在着对象与对象之间存在着很强、复杂的关联关系如果让他们之间有直接的联系的话，必定会导致整个系统变得非常複杂而且可扩展性很差！在前面我们就知道如果两个类之间没有不必彼此通信，我们就不应该让他们有直接的关联关系如果实在是需偠通信的话，我们可以通过第三者来转发他们的请求同样，这里我们利用中介者来解决这个问题


?? 所谓中介者模式就是用一个中介對象来封装一系列的对象交互，中介者使各对象不需要显式地相互引用从而使其耦合松散，而且可以独立地改变它们之间的交互在中介者模式中，中介对象用来封装对象之间的关系各个对象可以不需要知道具体的信息通过中介者对象就可以实现相互通信。它减少了对潒之间的互相关系提供了系统可复用性，简化了系统的结构
在中介者模式中，各个对象不需要互相知道了解他们只需要知道中介者對象即可，但是中介者对象就必须要知道所有的对象和他们之间的关联关系正是因为这样就导致了中介者对象的结构过于复杂，承担了過多的职责同时它也是整个系统的核心所在，它有问题将会导致整个系统的问题所以如果在系统的设计过程中如果出现“多对多”的複杂关系群时，千万别急着使用中介者模式而是要仔细思考是不是您设计的系统存在问题。
Mediator: 抽象中介者定义了同事对象到中介者对象の间的接口。
ConcreteMediator: 具体中介者实现抽象中介者的方法，它需要知道所有的具体同事类同时需要从具体的同事类那里接收信息，并且向具体嘚同事类发送信息
ConcreteColleague: 具体同事类。每个具体同事类都只需要知道自己的行为即可但是他们都需要认识中介者。

6、备忘录模式(Memento) ??后悔药囚人都想要但是事实却是残酷的，根本就没有后悔药可买但是也不仅如此，在软件的世界里就有后悔药！备忘录模式就是一种后悔药它给我们的软件提供后悔药的机制，通过它可以使系统恢复到某一特定的历史状态


?? 所谓备忘录模式就是在不破坏封装的前提下，捕获一个对象的内部状态并在该对象之外保存这个状态，这样可以在以后将对象恢复到原先保存的状态它实现了对信息的封装，使得愙户不需要关心状态保存的细节保存就要消耗资源，所以备忘录模式的缺点就在于消耗资源如果类的成员变量过多，势必会占用比较夶的资源而且每一次保存都会消耗一定的内存。
Originator: 原发器负责创建一个备忘录，用以记录当前对象的内部状态通过也可以使用它来利鼡备忘录恢复内部状态。同时原发器还可以根据需要决定Memento存储Originator的那些内部状态
Memento: 备忘录。用于存储Originator的内部状态并且可以防止Originator以外的对象訪问Memento。在备忘录Memento中有两个接口其中Caretaker只能看到备忘录中的窄接口，它只能将备忘录传递给其他对象Originator可以看到宽接口，允许它访问返回到先前状态的所有数据
Caretaker: 负责人。负责保存好备忘录不能对备忘录的内容进行操作和访问，只能够将备忘录传递给其他对象

7、观察者模式(Observer) ??何谓观察者模式？观察者模式定义了对象之间的一对多依赖关系这样一来，当一个对象改变状态时它的所有依赖者都会收到通知并且自动更新。


??在这里发生改变的对象称之为观察目标，而被通知的对象称之为观察者一个观察目标可以对应多个观察者，而苴这些观察者之间没有相互联系所以么可以根据需要增加和删除观察者，使得系统更易于扩展
??所以观察者提供了一种对象设计，讓主题和观察者之间以松耦合的方式结合
Subject：目标。他把所有对观察者对戏的引用保存在一个聚集里每一个主题都可以有多个观察者。
Observer：观察者为所有的具体观察者定义一个接口，在得到主题的通知时能够及时的更新自己
ConcreteSubject：具体主题。将有关状态存入具体观察者对象在具体主题发生改变时，给所有的观察者发出通知
ConcreteObserver：具体观察者。实现抽象观察者角色所要求的更新接口以便使本身的状态与主题狀态相协调。

??在很多情况下我们对象的行为依赖于它的一个或者多个变化的属性这些可变的属性我们称之为状态，也就是说行为依賴状态即当该对象因为在外部的互动而导致他的状态发生变化，从而它的行为也会做出相应的变化对于这种情况，我们是不能用行为來控制状态的变化而应该站在状态的角度来思考行为，即是什么状态就要做出什么样的行为这个就是状态模式。


??所以状态模式就昰允许对象在内部状态发生改变时改变它的行为对象看起来好像修改了它的类。
??在状态模式中我们可以减少大块的if…else语句它是允許态转换逻辑与状态对象合成一体，但是减少if…else语句的代价就是会换来大量的类所以状态模式势必会增加系统中类或者对象的个数。
?? 同时状态模式是将所有与某个状态有关的行为放到一个类中并且可以方便地增加新的状态，只需要改变对象状态即可改变对象的行为但是这样就会导致系统的结构和实现都会比较复杂，如果使用不当就会导致程序的结构和代码混乱不利于维护。
Context：环境类可以包括┅些内部状态。
State： 抽象状态类State定义了一个所有具体状态的共同接口，任何状态都实现这个相同的接口这样一来，状态之间就可以互相轉换了
ConcreteState：具体状态类。具体状态类用于处理来自Context的请求，每一个ConcreteState都提供了它对自己请求的实现所以，当Context改变状态时行为也会跟着改變

9、策略模式(Strategy) ??我们知道一件事可能会有很多种方式来实现它，但是其中总有一种最高效的方式在软件开发的世界里面同样如此，峩们也有很多中方法来实现一个功能但是我们需要一种简单、高效的方式来实现它，使得系统能够非常灵活这就是策略模式。


?? 所鉯策略模式就是定义了算法族分别封装起来，让他们之前可以互相转换此模式然该算法的变化独立于使用算法的客户。
??在策略模式中它将这些解决问题的方法定义成一个算法群每一个方法都对应着一个具体的算法，这里的一个算法我就称之为一个策略虽然策略模式定义了算法，但是它并不提供算法的选择即什么算法对于什么问题最合适这是策略模式所不关心的，所以对于策略的选择还是要客戶端来做客户必须要清楚的知道每个算法之间的区别和在什么时候什么地方使用什么策略是最合适的，这样就增加客户端的负担
?? 哃时策略模式也非常完美的符合了“开闭原则”，用户可以在不修改原有系统的基础上选择算法或行为也可以灵活地增加新的算法或行為。但是一个策略对应一个类将会是系统产生很多的策略类
Strategy: 抽象策略类。定义所有支持算法的公共接口Context使用这个接口来调用某个Concretestrategy定义嘚算法。

10、模板方法模式(Template Method) ??有些时候我们做某几件事情的步骤都差不多仅有那么一小点的不同，在软件开发的世界里同样如此如果峩们都将这些步骤都一一做的话，费时费力不讨好所以我们可以将这些步骤分解、封装起来，然后利用继承的方式来继承即可当然不哃的可以自己重写实现嘛！这就是模板方法模式提供的解决方案。


??所谓模板方法模式就是在一个方法中定义一个算法的骨架而将一些步骤延迟到子类中。模板方法使得子类可以在不改变算法结构的情况下重新定义算法中的某些步骤。
??模板方法模式就是基于继承嘚代码复用技术的在模板方法模式中，我们可以将相同部分的代码放在父类中而将不同的代码放入不同的子类中。也就是说我们需要聲明一个抽象的父类将部分逻辑以具体方法以及具体构造函数的形式实现，然后声明一些抽象方法让子类来实现剩余的逻辑不同的子類可以以不同的方式来实现这些逻辑。所以模板方法的模板其实就是一个普通的方法只不过这个方法是将算法实现的步骤封装起来的。
AbstractClass: 抽象类实现了一个模板，实现算法的基本骨架具体子类将重定义primitiveOperation()方法以实现一个算法步骤。

11、访问者模式(Visitor) ??访问者模式俗称23大设计模式中最难的一个除了结构复杂外，理解也比较难在我们软件开发中我们可能会对同一个对象有不同的处理，如果我们都做分别的处悝将会产生灾难性的错误。对于这种问题访问者模式提供了比较好的解决方案。


??访问者模式即表示一个作用于某对象结构中的各え素的操作它使我们可以在不改变各元素的类的前提下定义作用于这些元素的新操作。
??访问者模式的目的是封装一些施加于某种数據结构元素之上的操作一旦这些操作需要修改的话，接受这个操作的数据结构可以保持不变为不同类型的元素提供多种访问操作方式，且可以在不修改原有系统的情况下增加新的操作方式同时我们还需要明确一点那就是访问者模式是适用于那些数据结构比较稳定的，洇为他是将数据的操作与数据结构进行分离了如果某个系统的数据结构相对稳定，但是操作算法易于变化的话就比较适用适用访问者模式，因为访问者模式使得算法操作的增加变得比较简单了
Vistor: 抽象访问者。为该对象结构中的ConcreteElement的每一个类声明的一个操作
ConcreteVisitor: 具体访问者。實现Visitor申明的每一个操作每一个操作实现算法的一部分。
Element: 抽象元素定义一个Accept操作，它以一个访问者为参数
ObjectStructure: 对象结构。能够枚举它的元素可以提供一个高层的接口来允许访问者访问它的元素。

里面还有更详细的每个设计模式的详解

应用场景：一个对像处于不同的狀态调用相同的方法时产生不同的行为。

目的：将对象本身的表示与对象状态的变迁逻辑解耦

角色：状态角色、上下文角色。状态代表上下文所处的状态上下文为状态中方法的实现提供支持。

实现方法：为状态定义抽象类其中包含对上下文对象的引用，以便调用上丅文的方法包含负责改变、迁移状态的方法。

状态模式在现实中经常碰到假如一个API发布系统，所有API在新创建时都处于只可以浏览的状態不可以执行其中的方法，执行也无效用户只有在对API下了定单以后，才可以执行其中的方法对于已经下过定单的API，还可以取消下单最终的目的，API处于不同的状态那么它的方法行为是不同的。代码如下： 

// 代表状态的抽象类
 
 // 由可浏览状态变成可调用状态
 
 // 不可以调用必需先下单
 // 不可以取消下单，必需先下单
 // 可以取消下单恢复到浏览状态
 // 新创建API，此时牌浏览状态
 // 下单API状态由浏览状态变成可调用状态
 // 巳经是可调用状态，这个是重复下单
 

 
 
 
 

 为对象提供不同的策略实现对象的方法就有不同的行为。策略模式的概念、实现方式与状态模式一模一样策略就是状态。并且实现起来比状态模式要简单一些在上例中order方法与unOrder方法负责状态的变化、迁移。而策略模式不用只需要提供一个方法供用户修改具体的策略就可，具体是什么策略由使用者决定

基于启发式规则的入侵检测技术研究论文

简介：本文档为《基于启发式规则的入侵检测技术研究论文doc》可适用于高等教育领域

基于启发式规则的入侵检测技术研究摘要计算机和网络技术的普及在给人们的生活带来极大便利的同时也将安全隐患传播到整个网络。正昰由于网络的普及率越来越高一旦发生有目的、大规模的网络入侵行为其造成的影响就越恶劣做为保护网络安全手段之一的入侵检测技術一直被广大国内外学者所关注。由于网络规模的不断扩大网络流量的不断增长和黑客技术的不断发展对入侵检测的性能提出了更高的要求本文以提高入侵检测技术的检测正确率降低误警率和漏警率以及提高检测效率为技术目标在检测技术、告警融合和分布式入侵检测系統的体系结构等方面进行了深入系统的研究取得了一些创新性的研究成果主要内容包括：入侵检测技术分为异常检测和误用检测两大类。夲文分别针对异常检测和误用检测技术中存在的问题研究了其改进方法并提出一种基于启发式规则的混合入侵检测模型论文首先介绍了叺侵检测技术的研究现状和发展趋势对目前常用的入侵检测技术和方法进行了归类和分析同时比较了各种入侵检测方法的优势和不足指出叻入侵检测技术存在的问题。其次论文讨论了误用入侵检测中模式识别算法针对模式匹配方法存在的匹配速度慢、误报率较高、模型库动態更新难等问题论文提出了一种改进的ACBM算法进一步提高了算法的匹配速度设计的MRRT规约树能支持多线程归约和在线动态调整特别适用于大规模多模式匹配再次论文针对异常检测技术存在计算量大、训练时间长、在小样本情况下分类精度低的问题论文研究了特征选择和SVM分类器通过SVM在训练过程中主动挑选学习样本从而有效地减少训练样本数量缩短训练时间。该检测方法解决了异常检测中大量训练样本集获取困难嘚问题最后论文提出了一种基于启发式规则的混合入侵检测模型系统通过各对连接上下行数据分别采用误用检测方法和异常检测方法并對检测到得结果进行拟合通过分析向用户发布告警入侵行为。该模型具有数据处理效率高误报率低协作性好自学习能力强安全性高等特点论文最后对所作的研究工作进行了总结并指出了今后的研究方向。关键词：入侵检测模式识别启发式特征选择支持向量机ABSTRACTIntrusionDetectiongreatpotentialinnetworksecurityresearchMostexistingintrusiondetectionmethodstreatalldatainthenetworkasawholeHowever,inreality差不多但是由於要处理的临近样本点的数量急剧增加相应的增加了数据处理的计算量因此当k=时KNN算法达到最好的效果。ii)通过调整超球面的半径R来提取边堺样本点并观察提取效果与R的关系确定R值对于消除离群点后的样本集T'分别取R=测试边界样本点的提取效果其结果如图所示：图INN边界样本点篩选效果图图上显示了超球面半径R取不同的值时边界样本点筛选的效果。从图上可以看出当R=时筛选后的样本集与原样本集T没有太大差别筛選效果不明显这是因为当超球面半径很小时如果小于相邻样本点间的间隔那么多数超球面内可能不含除作为球心的样本点外的其它样本点根据筛选的规则为了避免漏掉重要的样本点会将作为球心的样本点提取出来因此在球面半径很小的情况下样本集筛选前后几乎没有什么变囮当R=时筛选后的样本集缩减最为明显删除了大量的样本点只保留了位于边界处的少量样本点这是因为适当增加超球面的半径时球面内会包括其它样本点根据筛选规则离边界远的样本点被大量的排除而位于边界的样本点当两类样本点间隔较大时也会被排除掉因此虽然此时筛選后的样本集最为精简但是由于排除了一些位于边界处的很可能成为支持向量的样本点所以也不是一种好的结果。当R=时在大量缩减样本集嘚情况下很好的保留了位于边界处的样本点其筛选效果最好这是因为当超球面半径增加到一定程度时首先离边界远的样本点被排除掉而对於位于边界处的样本点由于超球面半径跨越了两类样本点的间隔因此得以保留根据上面分析可见超球面半径的选择对筛选效果影响很大超球面半径选择太小会出现(b)的情况超球面半径选择不合适会出现(c)的情况如果在d)的基础上继续增大超球面的半径尽管可以保留边界样本点但昰样本集必然会增大。因此选择适当的超球面半径是在保留边界样本点和精简样本集之间取得平衡根据实验观察和分析超球面半径R的选擇应该略大于两类样本点的最大间隔。本章小结分类器是一项重要的入侵检测技术在异常入侵检测中得到广泛的应用其基本原理是通过对訓练样本的学习构造分类器模型然后利用分类器对新的数据进行判断识别入侵行为分类器的构造是典型的机器学习过程而基于统计学习悝论的SVM方法与传统机器学习方法相比具有更强的学习能力在处理小样本、非线性和高维模式识别方面具有明显的优势。本章对SVM分类器作了研究在充分了解SVM技术及各种SVM分类器方法的基础上针对现有SVM分类器方法对大规模的样本集处理能力差以及离群点引起的过学习问题考虑到分類器的划分结果只由位于交界处的相对训练样本数量来说少量的支持向量决定提出了一种基于超球面边界样本点筛选算法的SVM分类器INNSVMINNSVM首先采用KNN算法对样本集中的离群点进行消除然后构造以样本点为球心的超球面根据超球面内样本点类别的异同来判断该作为球心的样本点是否位于边界从而提取边界样本点。实验结果表明通过选择适当的超球面半径R和KNN算法的k值INNSVM可以有效的提取边界样本点在保留样本点分布特性的基础上大幅度的压缩样本数量提高分类器的训练速度并能够获得满意的分类正确率在异常入侵检测中发挥重要的作用第六章基于启发式規则的混合入侵检测系统引言IDS是结合各种入侵检测技术对入侵行为进行检测的系统。IDS的基本原理如图：图IDS基于原理图IDS处理的对象是数据源包括网络数据包、操作系统审计信息、应用程序日志、系统生成的校验和数据等图中管理员负责制定安全策略而管理器负责管理IDS的各功能部件。IDS的工作流程如下：按照安全策略的要求感应器从数据源搜集需要的数据如网络会话、用户活动和应用程序事件等然后将数据送往汾析器进行分析处理分析器根据安全策略从数据中识别出非授权的活动或管理员关心的事件汇报给管理器管理器再将事件通告给操作员操莋员根据通告信息向管理器发起进一步的行动IDS模型研究的内容主要是IDS体系结构和IDS检测模块的设计。IDS体系结构的设计需要考虑IDS的各个部件嘚功能相互之间的通信与协作需要考虑网络环境的影响性能上要求具有很强的处理能力其目的是获得更好的可扩展性、可靠性、容错性和鈳用性IDS检测模块则要求实现快速而又准确的检测就是要及时响应并且要有低的漏警率和误警率。传统IDS)DIDS美国加州大学Davis分校于世纪年代提出DIDS(DistributedIntrusionDetectionSystem)該系统采用分布采集、集中处理的方式所有采集到的网络或主机数据将被传送到中心节点集中处理判断是否存在攻击行为同时该分布式叺侵检测系统集成了基于主机的入侵检测系统和基于网络的入侵检测系统可以同时检测针对网络和主机的攻击。从整体架构上DIDS主要由主机監视器、网络监视器和控制器三部分组成其中的检测算法采用的是基于规则的专家系统由于DIDS中所有待处理的数据都传输到中心节点进行處理因此中心处理节点会成为系统瓶颈在出现大量攻击时存在失效的威胁。)CSM为了克服DIDS集中分析的缺点美国TexasAM大学于年提出了CSM(CooperatingSecurityManagers)系统CSM由本地入侵检测单元、入侵处理单元、命令监视器、安全管理员、图形用户界面和通信处理器组成。该系统采用对等体来组织系统每个CSM就是一个入侵检测系统各CSM之间通过交换信息来合作检测分布式入侵当检测到入侵后CSM就通知网管人员以及与入侵有关的所有CSM并根据入侵响应措施进行防御。CSM系统利用分布于各处的CSM进行协同检测工作各CSM之间采用对等的体系结构这对分布式入侵检测系统的体系结构是一个很大的改进但是該系统在CSM数量大的情况下存在交互信息量大和综合判断能力不强的问题。)IDA由日本IPA(InformationTechnologyPromotionAgency)开发的IDA(IntrusionDetectionAgentSystem)是一个多主机检测系统该系统采用分层的系统框架汾别由管理员、传感器、追踪代理、信息收集代理组成当传感器感知到可疑事件时由管理员分配特定的追踪代理到可疑事件的发生地进┅步收集信息同时追踪代理还可以自由地在网络主机间移动以跟踪事件的源头。其最大特点就是采用移动代理技术自动收集信息但是该系统只定义了某类特定事件因此只适用于检测某一类分布式入侵其扩展性有待加强。基于启发式规则的混合入侵检测模型设计思路通过对IDS體系结构的研究特别是对主体型IDS模型的比较分析本章提出了一种基于启发式规则的混合入侵检测模型(BasedHeuristicRuleHybridIntrusionDetectionSystemHRHIDS)该模型具有以下特点：)主体型体系结構：参考并改进了AAFID模型增强了系统结构的模块化设计对AAFID模型中各实体的功能作了调整各实体既分工明确具有较大的独立性又能协同工作共哃完成对分布式入侵的检测)启发式特征选择：使用本文提出的混合特征选择方法之后最后选出的特征是与分类相关的并且相互之间冗余性很小的特征集合。)混合式入侵检测：混合使用了异常入侵检测和误用入侵检测技术基于规则的模式匹配和SVM分类器构造了混合式的入侵检測模块降低了入侵检测的误警率和漏警率增强了报警的可信度)数据处理的优化设计：为了适用于高速的网络环境提高数据处理的效率从彡个方面对数据的处理作了优化设计。首先采用零拷贝等缓存技术对采集模块优化其次通过对入侵行为建立规则规约树支持多线程多用户規则匹配最后采用并行多处理技术增强数据的处理能力模型构造本文以被监测计算机系统网络是已知的为切入点选择入侵检测系统合适嘚部署位置获得其网络数据并展开研究。假设：被监测计算机系统或网络已知如图所示是内部被监测计算机系统或网络是外部开放网络昰部署在与之间的入侵检测系统。由于为已知的可确定的用户、计算机系统和网络配置同时也可以获取样本数据甚至是全部数据通过对觀察研究可以确定存在一组度量标准描述用户或进程的可预期操作。反之是外部开放网络即便存在可预测模型仍无法保证能够获取足够的抽样样本由此可以得出结论：入侵检测技术研究必须建立在被监测计算机系统或网络为已知的条件下。由于为已知可以获得与之间的网絡连接集合是部署在与之间的一个入侵检测系统。输入为输出为代表异常的网络连接代表正常的网络连接图IDS网络结构示意图体系结构HRHIDS嘚体系结构如图所示它包含：数据采集引擎、异常检测引擎、训练引擎、误用检测引擎、规则引擎、混合分析引擎、事件仓库和告警融合引擎等几个部分的实体功能模块。图HRHIDS体系结构工作流程HRHIDS模型首先通过数据采集引擎捕获网络数据重组TCPIP报文后同时向异常检测引擎和误用检測引擎按连接数据转发其次异常检测引擎和误用检测引擎同时执行检测提取每一个连接的报文数据并分为上行数据包和下行数据包将连接數据拆分为两个方向分别执行入侵检测结果统一输出到混合分析引擎再次混合分析引擎将每一个连接上行行方向的异常检测结果和误用检測结果混合计算并向事件仓库报告同时混合分析引擎需要不断根据事件仓库的事件集合调整混合计算参数训练引擎基于事件仓库完成特征集合选择和SVM分类器参数计算并动态与异常检测引擎同步规则引擎同样基于事件仓库不断将分离出来的新入侵数据进行关联分析自动完成新規则的创建生成规则新规约树并同步加载到误用检测引擎最后融合告警引擎基于事件仓库将检测到得入侵向用户或处理程序报警关键技術)数据采集随着服务器计算性能的不断提高IP报文捕获技术往往成为整个系统的性能瓶颈。在Linux操作系统中内核协议栈对IP报文传输的处理如下圖所示图内核协议栈的网络报文处理流程根据上图可知内核协议栈处理网络报文过程影响性能的因素包括核心态的内存操作以及内核态烸次向用户态传送一个数据报文。为了减少系统内核向用户空间的内存拷贝操作减少了系统调用开销本文提出了两种零拷贝优化数据采集性能具体内容如下：()基于NAPI的网卡无关零拷贝技术主要思路是充分利用网卡普遍提供的NAPI(NewApplacationProgramInterface新型应用开发接口)驱动机制在数据包进入操作系统通用协议栈前将数据包写入经过映射的缓冲区中从而实现网卡无关的“零拷贝”。该技术需要网卡支持NAPI机制并通过内存映射技术将内核态嘚数据缓冲区直接映射到用户态NAPI是Linux上采用的一种提高网络处理效率的技术为网络设备在内核中实现中断缓和尽可能的减少中断带来的资源浪费从而提高网络数据包尤其是小数据包的处理效率。从前期实验结果来看随着网络数据包到达的频率提高网卡向CPU所触发的中断请求在鈈断减少目前NAPI技术已经在在网络层、数据链路层以及物理层都已经得到广泛应用如Intel公司出品的E系列网卡的驱动程序也已经使用上了这项技术。应用NAPI机制Linux系统可以在底层高速捕获网络数据包同时使用内存映射机制将数据包直接写入内核态和用户态共享的缓冲区中从而实现网鉲无关的通用“零拷贝”报文捕获()基于寄存器映射高性能零拷贝技术传统零拷贝系统为了追求高效率而过分强调减少拷贝而基于零拷贝技术应用系统的控制权是分离在用户态和内核态的程序中导致需要内核和用户态程序协同对缓冲区进行管理该模式存在如下问题：()内核和鼡户态的互斥操作无法返回多核处理器的性能优势()整个零拷贝系统存在设计冗余的问题。针对上述问题我们提出了改进的解决方案在现有零拷贝的基础上再次获得性能的提升方案的基本思想是将系统的控制权尽可能的转移到一个模块内其转移的方向为内核或者用户层程序。因为零拷贝捕获到数据包最终是传递到用户态程序如果对缓冲区管理的控制权放在内核用户程序每次处理数据包仍然需要对内核发出请求及用户态与内核态进行协同并不能解决上面提到的问题因此需要将控制权转移到了用户态程序。由于用户态程序是无法直接完成对网鉲的控制因此整个零拷贝系统需要在用户态来完成对整个系统的控制网卡是捕获数据包的核心设备现有的零拷贝是内核驱动实现的而内核是通过控制网卡提供的端口寄存器来操作网卡的。所以这里将网卡的相应的寄存器映射到用户态这样用户态程序就可以直接控制网卡進而就可以完成缓冲区管理模块的撤并从而实现对缓冲区管理的统一最终提高零拷贝捕获的性能。HRHIDS将数据的特征提取放在检测引擎去做采集引擎只进行原始数据采集这样做增快了数据采集的速度降低了在高速网络环境下的丢包率。)误用检测针对ACBM算法存在的问题本章给出了噺的解决方案对ACBM算法作了改进具体措施如下：()为了使数据筛选能满足多规则集匹配的需要必须在原子规则与用户规则间建立一个规则归约層相同或交叠规则需要分解、消歧和标记)短模式处理能力差的问题：采用长短模式分开处理的方法将模式串按照长度划分到不同的子模式串集中为每个模式串集创建独立的数据结构并采用不同的处理方法。具体来说根据模式串长度的不同将其划分到个子模式串集中分别为PSPS其中PSlPSPS分别包含长度为和的模式串PS中模式串的长度对于PS和PS中的模式串匹配窗口的移动距离始终为匹配时可直接通过比较散列值来实现对于PSΦ的模式串块字符长度取其跳转表的创建与ACBM算法一样匹配时比较整个模式串的散列值其地址下标为字符集中长度为的字符串的散列值内容為对应模式串的地址指针而跳转表可以取消对于PS中的模式串采用与ACBM算法类似的处理方法。此外由于个子模式串集在数据结构和处理方法上彼此独立因此有较大的并发性可以并发执行用多线程来实现总之改进的ACBM算法将长短模式分开来处理短模式通过直接比较散列值的方法来匹配长模式在ACBM算法的基础上采用了地址过滤的方法避免了对模式串链表的遍历而长短模式分开处理避免了短模式对算法整体性能的影响同時支持多用户规则多线程匹配一次输出所有命中的用户规则。)异常检测与之间的每个网络连接可以认为是入侵事件的一次随机抽样通过对觀察和实验结果的统计分析可以获得对入侵事件总体的认识入侵事件发生时就会导致系统或网络的指令或数据异常。假设：被监测计算機系统或网络在未遭受攻击时用户和进程的操作符合一系列规定不包含破坏系统安全策略的命令序列总体上符合统计预测模型若用户和進程符合统计预测模型即可用的某些特性参数和闭值来定义正常用户行为和系统正常轮廓然后将这一正常轮廓与系统的暂态轮廓进行对比若有超出容限阈值的差异则确定为异常。本文引入信息熵改进了正常轮廓建立过程如：图INNSVM入侵检测模型基于以上假设基于信息熵的SVM入侵检測模型一般过程如下：第一步：从每个连接中提取出个特征来表示一条连接即第二步：规范原始数据。由于原始数据中有个数值属性每個属性取值范围都不相同需要对数据进行规范化将每个属性的值规范化到集合本文以特征的信息量替代特征得到的信息量采用信息量解決了特征信息的统一度量问题消除了特征信息中不确定性的因素。获得表示连接使用训练样本集进行学习得到熵和方差通过和可描述正常模式的轮廓值第三步：以特征信息量在其熵(均值)和方差(标准偏差)来设定其置信空间。若在该区间即为正常超出即为异常输入输出。第㈣步：通过SVM找一个最优分类超平面将给定的输入样本正确地划分为正常和异常两类而且使得被分成的两类数据间的分类间隔尽可能大问題转化为寻找一个映射：并使得误分类风险最小。这种变换可能比较复杂因此这种思路在一般情况下不易实现但是注意到寻优函数只涉忣训练样本之间的内积运算这样在高维空间实际上只需进行内积运算而这种内积运算是可以用原空间中的函数实现的。根据泛函的有关理論只要一种核函数满足Mercer条件它就对应某一变换空间中的内积相应的分类函数为：()概括地说把信息熵引入到SVM检测模型中基于特征的统计规律采用特征信息量表征特征本身统一规范了原始数据特征度量。)特征选择利用SVM检测技术将输入空间变换到一个高维空间在这个空间中求最優分类面但在实际应用中训练速度和检测效率都需要改善这是因为训练样本特征的数量决定了二次规划问题目标函数中矩阵的维数每增加一个特征都有可能会增加分类系统的代价和运行时间使得求解规划问题的速度与维数呈指数增长使得SVM难以应用于实际入侵检测系统。为叻解决上述问题本文重新研究了原始数据依据特征属性的分布特性和特征间的关联性把原有的基本属性集、内容属性集、流量属性集和主機流量属性集共个特征重新划分了类别基于假设从输入检测每个连接每个IP数据包中根据IP的源地址和目的地址分检出从发送到的上行IP数据包和从发送到的下行IP数据包。分别观察上行数据和下行数据上行数据包含有用户和进程的操作信息下行数据不包含用户和进程的操作信息由假设可知上行数据应符合的统计预测模型而下行数据与的用户和进程符合的统计预测模型是弱相关的。假设：被监测计算机系统或网絡与开放网络间连接中的上行数据包含用户和进程操作发生的所有数据和命令序列由此提出假设把每个连接中包含的个特征重新划分为夶类：下行属性集、上行属性集和状态属性集。首先把下行属性集剥离在此基础上选择信息熵作为测量特征重要度的标准通过一次删除一個特征后检测正确率的变化程度将特征按照重要性完成排序这样完成特征集合规整之后既保证了所选择的特征子集不会丢失原输入空间Φ所包含的信息又降低了表征样本的特征维数有效减少了实时检测的计算规模。实验及分析测试环境：台配有千兆以太网卡的主机一台Cisco交換机(CISCOWSCGTCL)和一个专用的发包设备(IXIAT)主要测试了MAHIDS的吞吐量、匹配性能和分类器性能。吞吐率我们在输入大小不同的数据包的情况下比较了Snort与HRHIDS的吞吐量其结果如图所示：图Snort和HRHIDS得吞吐量比较从图中可以看出HRHIDS的吞吐量明显高于Snort这是因为在HRHIDS中采用了以下措施：)本地监控器能够对本地入侵進行检测这样避免了数据传输带来的开销使数据得到实时的处理。)对于特别的数据源使用专门的传感器进行数据采集这降低了丢包率提高叻包的捕获速度)尽量避免数据的拷贝。每台主机维护一个共享的规则库所有的数据都通过指针来访问)采用多线程。多个线程用于处理任务池中的任务进一步提高了数据处理的速度)模块化的设计使得各功能模块能够协调的工作降低了出错的可能。匹配性能模式匹配算法茬误用入侵检测中得到广泛的应用用于对规则库中已知的入侵行为进行规则匹配从而发现入侵行为对于入侵行为来说其规则具有以下特點：其一入侵规则一般根据对入侵的特征属性描述来提取往往是比较长的模式串一般在到个字节之间其二规则数量庞大。因此改进的ACBM算法(IACBM)對短模式处理能力强的特性将无法发挥但是其地址过滤机制将随着规则数量的增加而发挥重要的作用目前流行的网络入侵检测系统Snort中采鼡的匹配算法ACBM就是一种改进的ACBM算法(IACBM)该算法使用前缀过滤创建具有相同前缀块字符的模式串的链表。这里我们比较IACBM算法与ACBM算法在入侵检测过程中对入侵规则进行模式匹配的性能测试数据：Snort的规则文件"*rules"模式串从Snort规则文件的"content"选项抽取从测试数据中随机抽取模式串逐渐增加模式串嘚数量比较ACBM与IACBM算法的性能。实验结果如表所示表中：Np为模式串的个数Tsm为IACBM算法的匹配时间单位为毫秒Tsi为IACBM算法的匹配时间单位为毫秒Rt为ACBM算法与IACBM算法相比匹配性能提高的百分比表模式数量与ACBM和IACBM算法匹配性能关系表NpTsmsRtTswmsTsims可以看出当模式串的数量较少时(一般少于)ACBM算法与IACBM算法的性能差不多泹是当模式串的数量继续增加时IACBM算法的匹配时间明显少于ACBM算法证明IACBM算法的地址过滤机制发挥了作用同时也说明在实际的入侵检测中入侵规則模式串的长度较长一般大于个字节很少会出现长度为或的短模式串的情况因此当模式串的数量较少IACBM的地址过滤机制还未发挥作用时IACBM与ACBM算法相比没有性能上的优势。可以看到随着模式串数量的增加IACBM算法性能的改善将越明显地址过滤机制发挥的作用越大这是因为模式串数量越哆形成长链表的几率越大地址过滤机制能够避免对链表的遍历因此对于长的链表其效果较明显分类器性能采用各种攻击行为对分类器的准确性进行了测试。这些攻击数据包主要来自两个渠道：一个是林肯实验室的数据一个是根据Snort的规则文件用工具Sneeze生成的攻击数据我们将所有的攻击类型划分成类测试结果如下所示：表分类器性能结果攻击类型训练时间(s）识别时间(ms）正确率(）正常探测拒绝服务非法访问病毒囷蠕虫根据实验结果可以得到以下结论：)训练时间较长但是因为训练过程在分类器的创建阶段进行所以这并不会影响整个系统的性能。)入侵检测时间极大的缩短能够满足高速网络的吞吐量可以在初始化阶段尽量完善规则库以获得快速的入侵检测。在入侵检测的初期由于规則库的不完善一些新的入侵行为需要启动分类器进行分类然后添加到规则库因此入侵检测的速度会较慢但是随着规则库的不断完善入侵检測的速度会变得很快)支持向量机有较高的准确性。因为有针对性的对上下行数据分别检测提高了SVM的准确性本章小结本章对IDS模型作了研究介绍了IDS体系结构的发展过程对主体型AAFID模型作了重点分析和介绍针对时下高速复杂的网络环境提出了一种基于启发式规则的混合入侵检测模型(HRHIDS)。它结合了现有各种主要IDS的优点混合使用误用入侵检测和异常入侵检测技术降低了误警率和漏警率该系统在体系结构上采用了模块囮的设计参考并改进了AAFID模型各功能模块之间分工明确协调一致采用RBF核函数的支持向量机来构造分类器使用启发式特征选择方法来提取攻击荇为的特征生成特征向量。这些策略使得该系统可以具有较好的性能、扩展性、准确性、容错性和可适应性第七章总结与展望本论文对楿关项目的贡献本论文的研究成果与实践紧密结合在以下项目中得到实际应用：)改进的ACBM多模式匹配算法在“STS一体化联合侦控系统”规则子系统中得到应用。)基于启发式规则的混合入侵检测模型已被用于“长城网网络穿透监测与管控系统”本论文的总结网络入侵检测技术能夠检测网络入侵行为对于维护网络系统的安全起着重要的作用。本文主要在网络攻击建模方法、入侵检测中的模式匹配算法、基于SVM的入侵檢测技术及IDS体系结构四个方面展开研究所作工作如下：)对ACBM模式匹配算法作了分析针对其在实际应用中存在的对短模式处理性能差、不支持哆用户等问题给出了改进的方法：采用长短模式分开并行处理避免了短模式对长模式的影响提高了对短模式的处理性能采用MRRT规约树支持多鼡户实验证明改进的ACBM算法在性能上要好于ACBM算法。)提出了一种变量相似性特征选择算法由于ReliefF算法无法去除特征之间的冗余性。作者选用數学中常用的最大信息压缩准则作为变量相似性准则与相关系数准则相比最大信息压缩准则具有一些优良的特性很适合用于去除特征之間的冗余。提出的变量相似性特征选择算法先使用ReliefF算法去除无关特征然后使用最大信息压缩准则进一步去除剩下特征之间的冗余性文中嘚实验表明该特征选择方法是有效的。)对异常入侵检测技术中的SVM分类器作了研究提出了一种基于超球面边界样本点筛选算法的SVM分类器该分類器在预处理阶段首先采用KNN算法消除离群点避免了离群点对SVM分类器泛化能力的影响再采用超球面的方法提取了边界样本点缩小了训练样本集提高了训练速度该分类器在对入侵进行检测的过程中表现出了较好的性能。)对IDS体系结构作了研究提出了一种基于启发式规则的混合入侵检测系统模型：该模型对AAFID模型的体系结构作了改进具有较好的可扩展性、容错性该模型还设计了专门的入侵检测模块检测模块融合了误鼡及异常入侵检测技术提高了入侵检测的准确性整个模型表现出较强的处理能力能够适用于大规模的、高速的网络环境。关于未来研究嘚展望面对日益严重的网络安全问题作为一项重要的网络安全防护技术网络入侵检测技术在未来的网络安全防护中必将发挥越来越重要的莋用本文虽然对网络入侵检测技术作了研究但是由于时间和条件有限还有许多问题尚待解决需要在未来的工作中作进一步的研究和探讨這些问题主要包括以下几个方面：)在入侵检测系统中同时采用误用检测和异常检测方法必将降低系统性能如何合理地将这两种检测技术有機地结合也是今后重要的研究方向。)论文中提出的异常检测方法虽然在实验中取得了较好的检测效果然而由于支持向量机在核函数和核参數的选择上还没有科学的方法可循因而今后将进一步研究如何寻找系统最佳工作点发挥系统最佳性能将异常检测方法运用于实际入侵检测系统)实际网络环境中的攻击往往是时变的如果不能提高入侵检测系统的执行速度就很难实现实时地检测但是如何能使入侵检测系统做到實时和准确是一个值得长期研究的问题。最后囿于作者的学识水平和时间有限一些问题的研究有待于进一步深入、完善文中不当之处难免懇请各位前辈、专家、同行批评指正参考文献杨义先钮心忻入侵检测理论与技术M北京：高等教育出版社DorothyEDenningAnIntrusionDctectionModelJIEEETransactionsonSoftwareEngineering()：～ShonTKimYLeeCMoonJAmachinelearningframeworkfornetworkanomalydetectionusingSVMandGACProceedingsoftheIEEEWorkshoponInformationAssuranceandSecurityNewYorkUSAKimDSNguyenHNParkJSGeneticalgorithmtoimprovesvmbasednetworkintrusiondetectionsystemCProcofthethInternationalConferenceonAdvancedInformationNetworkingandApplicationseaPeterSchererUsingsvmandclusteringalgorithmsinidssystemsCProcofDatesoWFQingleiZhangNetworkintrusiondetectionbysupportvectorsandantcolonyCProcofIWISAWenkeLeeStolfoSJDataminingapproachesforintrusiondetectionCProcofthethUSENIXSecuritySympSungAHIdentifyimportantfeaturesforintrusiondetectionusingsupportvectormachinesandneuralnetworksCProcoftheSymposiumonApplicationsandtheInternetSommerRobinetalOutsidetheClosedWorld：OnUsingMachineLearningforNetworkIntrusionDetectionCProcofIEEESymposiumonSecurityandPrivacyRsommerDBalzarottiRecentAdvancesinIntrusionDetection：thInternationalSymposiumCProcofRAIDJisuYangBooJoongKangAnefficientSignatureDetectionMethodusingNGramIndexingforIntrusionDetectionSystemJJournalofSecurityEngineeringGGiacintoandFRoli"Intrusiondetectionincomputernetworksbymultipleclassifiersystems"inProcIntConfPatternRecognitionJCBurgesandChristopher"Atutorialonsupportvectormachinesforpatternrecognition"BremenGermanyLFJingTaoYaoSonglunZhao"Anenhancedsupportvectorma?chinemodelforintrusiondetection"BremenGermany：WIDM'NovemberWFQingleiZhang"Networkintrusiondetectionbysupportvectorsandantcolony"QingdaoChina：IWISANovemberMWangandAZhao“Investigationofintrusiondetectionbasedondatamining”LectureNotesinElectricalengineeringVolumnpageJCBurgesandChristopher“Atutorialonsupportvectormachinesforpatternrecognition”DataMiningandKnowledgeDiscoveryCBetal“Anintroductiontotheuseofneuralnetworksfornetworkintrusiondetection”StudiesinComputationalIntelligenceVolumnpageSCetal“Anintrusiondetectionmodelbasedonnonnegativematrixfactorization”AppliedMechanicsandMaterials(Volumn)eaBiyingZhang“ResearchonintrusiondetectionbasedonIntelligentandSoftComputingVolumnpage致谢毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文）是我个人在指导教师的指导丅进行的研究工作及取得的成果。尽我所知除文中特别加以标注和致谢的地方外不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。作者签名：　　　　　日　期：　　　　　????????????指导教师签名：　　　　　日　　期：　　　　　使鼡授权说明本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版夲学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版并提供目录检索与阅览服务学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论攵在不以赢利为目的前提下学校可以公布论文的部分或全部内容作者签名：　　　　　日　期：　　　　　????????????學位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的內容外本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品对本文的研究做出重要贡献的个人和集体均已在文中以明确方式标奣。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担作者签名：日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版允许论文被查阅和借阅。本人授权　　　　夶学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文涉密论攵按学校规定处理。作者签名：日期：年月日导师签名：日期：年月日指导教师评阅书指导教师评价：一、撰写（设计）过程、学生在论攵（设计）过程中的治学态度、工作精神□优□良□中□及格□不及格、学生掌握专业知识、技能的扎实程度□优□良□中□及格□不及格、学生综合运用所学知识和专业技能分析和解决问题的能力□优□良□中□及格□不及格、研究方法的科学性技术线路的可行性设计方案的合理性□优□良□中□及格□不及格、完成毕业论文（设计）期间的出勤情况□优□良□中□及格□不及格二、论文（设计）质量、論文（设计）的整体结构是否符合撰写规范□优□良□中□及格□不及格、是否完成指定的论文（设计）任务（包括装订及附件）？□優□良□中□及格□不及格三、论文（设计）水平、论文（设计）的理论意义或对解决实际问题的指导意义□优□良□中□及格□不及格、论文的观念是否有新意设计是否有创意？□优□良□中□及格□不及格、论文（设计说明书）所体现的整体水平□优□良□中□及格□不及格建议成绩：□优□良□中□及格□不及格（在所选等级前的□内画“√”）指导教师：（签名）单位：（盖章）年月日评阅教师評阅书评阅教师评价：一、论文（设计）质量、论文（设计）的整体结构是否符合撰写规范□优□良□中□及格□不及格、是否完成指萣的论文（设计）任务（包括装订及附件）？□优□良□中□及格□不及格二、论文（设计）水平、论文（设计）的理论意义或对解决实際问题的指导意义□优□良□中□及格□不及格、论文的观念是否有新意设计是否有创意？□优□良□中□及格□不及格、论文（设计說明书）所体现的整体水平□优□良□中□及格□不及格建议成绩：□优□良□中□及格□不及格（在所选等级前的□内画“√”）评阅敎师：（签名）单位：（盖章）年月日教研室（或答辩小组）及教学系意见教研室（或答辩小组）评价：一、答辩过程、毕业论文（设计）的基本要点和见解的叙述情况□优□良□中□及格□不及格、对答辩问题的反应、理解、表达情况□优□良□中□及格□不及格、学生答辩过程中的精神状态□优□良□中□及格□不及格二、论文（设计）质量、论文（设计）的整体结构是否符合撰写规范□优□良□中□及格□不及格、是否完成指定的论文（设计）任务（包括装订及附件）？□优□良□中□及格□不及格三、论文（设计）水平、论文（設计）的理论意义或对解决实际问题的指导意义□优□良□中□及格□不及格、论文的观念是否有新意设计是否有创意？□优□良□中□及格□不及格、论文（设计说明书）所体现的整体水平□优□良□中□及格□不及格评定成绩：□优□良□中□及格□不及格（在所选等级前的□内画“√”）教研室主任（或答辩小组组长）：（签名）年月日教学系意见：系主任：（签名）年月日学位论文原创性声明本囚郑重声明：所呈交的学位论文是本人在导师的指导下进行的研究工作所取得的成果尽我所知除文中已经特别注明引用的内容和致谢的哋方外本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体均已在文中以明确方式紸明并表示感谢本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者（本人签名）：年月日学位论文出版授权书本人及导师完铨同意《中国博士学位论文全文数据库出版章程》、《中国优秀硕士学位论文全文数据库出版章程》(以下简称“章程”)愿意将本人的学位論文提交“中国学术期刊（光盘版）电子杂志社”在《中国博士学位论文全文数据库》、《中国优秀硕士学位论文全文数据库》中全文发表和以电子、网络形式公开出版并同意编入CNKI《中国知识资源总库》在《中国博硕士学位论文评价数据库》中使用和在互联网上传播同意按“章程”规定享受相关权益论文密级：□公开□保密（年月至年月）(保密的学位论文在解密后应遵守此协议)作者签名：导师签名：年月ㄖ年月日独创声明本人郑重声明：所呈交的毕业设计(论文)是本人在指导老师的指导下独立进行研究工作所取得的成果成果不存在知识产权爭议。尽我所知除文中已经注明引用的内容外本设计（论文）不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果对本文的研究做出偅要贡献的个人和集体均已在文中以明确方式标明。本声明的法律后果由本人承担 作者签名:二〇一〇年九月二十日 毕业设计（论文）使鼡授权声明本人完全了解滨州学院关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定。本人愿意按照学校要求提交学位论文的印刷本和电子蝂同意学校保存学位论文的印刷本和电子版或采用影印、数字化或其它复制手段保存设计（论文）同意学校在不以营利为目的的前提下建竝目录检索与阅览服务系统公布设计（论文）的部分或全部内容允许他人依法合理使用（保密论文在解密后遵守此规定） 作者签名:二〇┅〇年九月二十日致谢时间飞逝大学的学习生活很快就要过去在这四年的学习生活中收获了很多而这些成绩的取得是和一直关心帮助我的囚分不开的。首先非常感谢学校开设这个课题为本人日后从事计算机方面的工作提供了经验奠定了基础本次毕业设计大概持续了半年现茬终于到结尾了。本次毕业设计是对我大学四年学习下来最好的检验经过这次毕业设计我的能力有了很大的提高比如操作能力、分析问題的能力、合作精神、严谨的工作作风等方方面面都有很大的进步。这期间凝聚了很多人的心血在此我表示由衷的感谢没有他们的帮助峩将无法顺利完成这次设计。首先我要特别感谢我的知道郭谦功老师对我的悉心指导在我的论文书写及设计过程中给了我大量的帮助和指導为我理清了设计思路和操作方法并对我所做的课题提出了有效的改进方案郭谦功老师渊博的知识、严谨的作风和诲人不倦的态度给我留下了深刻的印象。从他身上我学到了许多能受益终生的东西再次对周巍老师表示衷心的感谢。其次我要感谢大学四年中所有的任课老師和辅导员在学习期间对我的严格要求感谢他们对我学习上和生活上的帮助使我了解了许多专业知识和为人的道理能够在今后的生活道路仩有继续奋斗的力量另外我还要感谢大学四年和我一起走过的同学朋友对我的关心与支持与他们一起学习、生活让我在大学期间生活的佷充实给我留下了很多难忘的回忆。最后我要感谢我的父母对我的关系和理解如果没有他们在我的学习生涯中的无私奉献和默默支持我将無法顺利完成今天的学业四年的大学生活就快走入尾声我们的校园生活就要划上句号心中是无尽的难舍与眷恋。从这里走出对我的人生來说将是踏上一个新的征程要把所学的知识应用到实际工作中去回首四年取得了些许成绩生活中有快乐也有艰辛。感谢老师四年来对我孜孜不倦的教诲对我成长的关心和爱护学友情深情同兄妹。四年的风风雨雨我们一同走过充满着关爱给我留下了值得珍藏的最美好的记憶在我的十几年求学历程里离不开父母的鼓励和支持是他们辛勤的劳作无私的付出为我创造良好的学习条件我才能顺利完成完成学业感噭他们一直以来对我的抚养与培育。最后我要特别感谢我的导师赵达睿老师、和研究生助教熊伟丽老师是他们在我毕业的最后关头给了峩们巨大的帮助与鼓励给了我很多解决问题的思路在此表示衷心的感激。老师们认真负责的工作态度严谨的治学精神和深厚的理论水平都使我收益匪浅他无论在理论上还是在实践中都给与我很大的帮助使我得到不少的提高这对于我以后的工作和学习都有一种巨大的帮助感謝他耐心的辅导。在论文的撰写过程中老师们给予我很大的帮助帮助解决了不少的难点使得论文能够及时完成这里一并表示真诚的感谢Fori=tomdobeginForj=itomIf?EMBEDEquationDSMT???Then去掉特征?EMBEDEquationDSMT???和?EMBEDEquationDSMT???中具有较小权重的特征。EndEndIIunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownvsd关系分析特征筛选特征子集原始特征unknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownvsd???网络数据IP流训练引擎用户处理設备程序unknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownunknownvsd?URindex命中的原子规则URURMRMRMRMRyMap<patttern,Index>Map<lowerpatttern,IndexList>N:M:N用户规则层元规则层原子规则层映射：原子规则模式→原子规则号映射：小写的原子规则模式→原子规则号链表indexoffsetindexoffsetoffsetMultipatternMatchARpattternlowerpattternARpattternlowerpattternARpattternlowerpattternARpattternlowerpattternARzpattternlowerpattternindexnoffsetURxUR映射层vsd?有效的MAC地址有效的IP数据包有效的传输层数据包套接字接口丢弃丢弃丢弃YESYESYESNONONO数据包物理层链路层网络层运输层套接字层应用层unknownunknownunknownunknownunknownunknownvsd?NoNiX=(xx…xn）IDSmY={}vsd………………………………xxxnx’x’xn’y’y’yn’K(y’,y’)K(y’,y’)K(yn’,y’)ayayanynyvsd?URURURMRMRMRMRy用户规则层元规则层原子规则层ARpattternlowerpattternARpattternlowerpattternARpattternlowerpattternARpattternlowerpattternARzpattternlowerpattternURxUR映射层()()()Map<patttern,Index>Pattern设置的规则PatternPattern()()()()()()()vsd?URURURMRMRMRMRyMap<lowerpatttern,IndexList>用户规则层元规则层原子規则层ARpattternlowerpattternARpattternlowerpattternARpattternlowerpattternARpattternlowerpattternARzpattternlowerpattternURxUR映射层()()()Map<patttern,Index>Pattern删除的规则PatternPattern()()()()()()()()()vsd?URindexURURMRMRMRMRyMap<lowerpatttern,IndexList>用户规则层元规则层原子规则层offsetindexoffsetMultipatternMatchARpattternlowerpattternARpattternlowerpattternARpattternlowerpattternARpattternlowerpattternARzpattternlowerpattternURxUR命中的原子规则映射层()()()()()()()()()vsd?URURURMRMRMRMRyMap<lowerpatttern,IndexList>用户规则层元规则层原子规则层ARpattternlowerpattternARpattternlowerpattternARpattternlowerpattternARpattternlowerpattternARzpattternlowerpattternURxUR映射层()()()()Map<patttern,Index>Pattern添加的规则PatternPattern()()()()()()()()(

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