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文档简介
2025年大学计算机网络(网络入侵检测)试题及答案
(考试时间:90分钟满分100分)班级______姓名______一、单项选择题(总共10题,每题3分,每题只有一个正确答案,请将正确答案填入括号内)1.网络入侵检测系统的主要功能是()A.防止网络攻击B.检测网络中的入侵行为C.修复网络漏洞D.优化网络性能2.以下哪种不属于网络入侵检测的检测方法()A.基于特征的检测B.基于行为的检测C.基于漏洞的检测D.基于异常的检测3.网络入侵检测系统能够实时监测网络流量,这体现了它的()特点。A.实时性B.准确性C.可靠性D.适应性4.当网络入侵检测系统发现异常流量时,它首先会()A.阻止流量B.记录相关信息C.通知管理员D.自动修复5.基于特征的入侵检测系统的核心是()A.特征库B.算法模型C.网络拓扑D.用户权限6.网络入侵检测系统通常部署在()A.网络边界B.服务器内部C.用户终端D.任何位置均可7.以下哪种攻击行为较难被基于特征的入侵检测系统发现()A.已知的恶意攻击B.新型攻击C.简单的端口扫描D.暴力破解8.网络入侵检测系统与防火墙的主要区别在于()A.防火墙阻止外部访问,入侵检测系统检测内部攻击B.防火墙是硬件设备,入侵检测系统是软件C.防火墙防止未授权访问,入侵检测系统检测入侵行为D.防火墙检测入侵,入侵检测系统阻止攻击9.对于网络入侵检测系统来说,误报率过高会导致()A.错过真正的入侵B.增加管理员工作量C.降低系统性能D.以上都是10.要提高网络入侵检测系统对新型攻击的检测能力,可采用()A.增加特征库数量B.结合多种检测方法C.提高硬件性能D.定期更新系统二、多项选择题(总共5题,每题5分,每题有两个或两个以上正确答案,请将正确答案填入括号内,多选、少选、错选均不得分)1.网络入侵检测系统的主要组成部分包括()A.探测器B.分析器C.响应单元D.数据库2.以下属于网络入侵行为的有()A.非法访问B.恶意软件传播C.网络扫描D.合法用户正常登录3.基于异常的入侵检测方法的优点有()A.能检测新型攻击B.误报率低C.不需要大量特征库D.检测速度快4.网络入侵检测系统在企业网络安全中的作用有()A.保护企业数据安全B.防止内部人员违规操作C.保障网络服务正常运行D.提升企业形象5.为了增强网络入侵检测系统的性能,可以采取的措施有()A.优化探测器部署B.升级分析算法C.增加硬件资源D.定期清理日志三、判断题(总共10题,每题2分,请判断下列说法的对错,对的打√,错的打×)1.网络入侵检测系统可以完全防止网络入侵行为的发生。()2.基于行为的入侵检测系统主要关注网络行为的模式是否符合正常情况。()3.网络入侵检测系统只能部署在网络边界,不能部署在内部网络。()4.特征库中的特征越多,基于特征的入侵检测系统的检测能力就越强。()5.误报是指网络入侵检测系统将正常行为误判为入侵行为。()6.网络入侵检测系统与网络监控系统的功能完全相同。()7.新型攻击行为一定不能被网络入侵检测系统检测到。()8.响应单元在发现入侵行为后,只能通知管理员,不能自动采取措施。()9.网络入侵检测系统可以检测到网络中的所有安全威胁。()10.定期更新网络入侵检测系统的特征库可以提高其检测准确性。()四、简答题(总共3题,每题10分,请简要回答下列问题)1.简述基于特征的入侵检测系统的工作原理及优缺点。2.网络入侵检测系统的探测器有哪些常见的部署方式?每种方式有什么特点?3.当网络入侵检测系统检测到入侵行为时,响应单元通常会采取哪些措施?五、案例分析题(总共2题,每题15分,请根据所给案例回答问题)1.某企业网络中多次出现异常流量,网络入侵检测系统发出警报。经过分析,发现这些流量来自一个陌生的IP地址,且流量模式与已知的恶意攻击特征相似。请分析该入侵行为可能的类型,并说明入侵检测系统是如何发现的。如果要进一步确认入侵行为并采取措施,应该怎么做?2.一家公司的网络入侵检测系统经常出现误报情况,导致管理员疲于处理大量虚假警报。经过调查,发现误报主要是由于网络流量的正常波动被误判为异常。请分析可能导致误报的原因,并提出解决误报问题的建议。答案1.单项选择题答案:1.B2.C3.A4.B5.A6.A7.B8.C9.D10.B2.多项选择题答案:1.ABC2.ABC3.AC4.ABCD5.ABC3.判断题答案:1.×2.√3.×4.×5.√6.×7.×8.×9.×10.√4.简答题答案:-基于特征的入侵检测系统工作原理:预先建立特征库,将网络流量与特征库中的特征进行匹配。优点:能准确检测已知攻击,检测速度快。缺点:对新型攻击检测能力弱,依赖特征库质量。-探测器部署方式及特点:网络边界部署,可防范外部入侵;内部网络关键节点部署,能检测内部攻击。-响应单元措施:记录入侵信息、通知管理员、阻断入侵源、自动修复部分问题等。5.案例分析题答案:-可能是恶意软
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