摘要：文章主要以基于智能入侵检测技术的高校校园网络安全防护体系研究为重点，首先对校园网络的安全威胁进行分析，其次从整体框架设计、整体框架设计、智能检测与分析模块、智能检测与分析模块等方面深入探讨，致力于提升校园网络安全防护体系效果，更为相关研究提供参考资料。

关键词：智能入侵检测技术；高校校园；网络安全防护体系

引言：进入数字化时代，高校校园网络已经成为教学、科研、日常管理的关键平台。如今，校园网络规模日益壮大，功能逐渐多元化，开放程度也不断提高。然而这一发展趋势，不仅为高校带来诸多便利，也带来越发严峻的网络安全威胁，如黑客攻击、恶意软件入侵、数据泄漏等，直接影响教学、科研正常秩序，严重情况工会危机师生因素、学校数据资源等。因此，引入智能入侵检测技术，凭借其精准识别、高效预警特点，创建完整、系统的校园网络安全防护体系，一方面保障高校网络安全，另一方面推动高校信息化建设取得更好发展。

一、高校校园网络面临的安全威胁

目前，高校校园网络依旧面临诸多安全威胁。从外部角度进行分析，黑客经常窥觊高校研发的科研成果、师生关键信息，会利用技术手段从网络漏洞入手，发起攻击想要入侵得到数据。同时，分布式拒接服务攻击也经常出现，一些恶意流量会造成校园网络服务器无法正常工作，严重影响教学、科研服务有序实施。从内部角度进行分析，很多学生并没有较高的安全意识，进入校园网络时会出现操作不当，甚至在无意间影响网络安全。还有一些个别教职工，为了自己私立，恶意篡改关键数据、泄露重要信息，这种内部威胁不易于发现[1]。另外，恶意软件、病毒，也会跟随师生点击一些不明链接、下载不明文件等，直接入侵到校园网络，不仅感染设备，还面临窃取信息风险，还有一些网络钓鱼方式，伪装成网页、邮件等，因此获取教师、学生的关键信息，也对校园网络造成一定威胁。

二、基于智能入侵检测技术的高校校园网络安全防护体系研究

（一）整体框架设计

搭建高校校园网络安全防护体系期间，要秉持全面、层次、协同原则，彰显多层级防护架构优势，可划分为网络边界防护层、接入控制层、核心网络层、应用服务层等。第一，网络边界防护层，需设置防火墙、如前检测系统等，严格管控进出校园网络有关流量，过滤一些非法访问，让智能入侵检测系统从此处收集网络数据，筑牢第一道甄别异常的安全防线。第二，接入控制层，重点对校园内部的各种终端设备计入网络时，实施认证、授权，只允许合规设备计入校园网，智能如前检测系统可随时监测计入设备有无异常[2]。第三，核心网络层，承载校园网络数据传输、数据交换，需要再此部署设置高性能智能入侵检测关键点，对内部网络流深入分析，有效预防内部攻击，以及突破边界外部影响，全面维护网络关键链路，校园内部核心资源。第四，应用服务层，主要针对教学、科研的有关应用系统，依托智能入侵检测技术动态监测数据交互情况、访问行为等，预防恶意攻击、数据窃取行为，促使应用服务更稳定，全面维护数据安全。

（二）数据采集模块

构建数据采集模块中，要重点关注以下两方面：一方面，多渠道收集数据，精准检测网络入侵行为。其一网络流量数据，利用路由器、交换机端口这类网络关键节点，设置流量采集工具，随时获取进出校园网络、内部各区域传输的数据信息——源IP、目的IP、端口号等。其二时系统日志数据，主要包含服务器——数据库服务器、Web服务器等，网络设备——防火墙、交换机自身记录运行日志等，通过日志详细记录设备操作记录、访问请求等诸多情况，进一步反应网络系统运行的实际情况。其三终端设备行为数据，重点收集学生与教师使用的电脑、移动终端对应的操作行为，可重点关注访问网址、下载文件、执行程序等，有利于从终端使用角度发现潜在安全风险[3]。

另一方面，数据预处理，因为获取的数据格式不同，包含一定的错误信息。先对数据清洗、筛除一些无效或者重复数据，如格式错误网络流量数据包；再对数据归一化处理，将各种类型、不同量级数据进行统一，输入合适范围、格式中，有利于之后开展分析算法的应用，如将网络流量数据指标，依据特定标准进行转换，有效提升数据性价比、分析价值。

（三）智能检测与分析模块

第一，选择检测算法、构建模型。从多方面考量校园网络特点，产生的安全需求，进而确定智能检测算法。例如，选择机器学习中决策树算法，可用于特征入侵检测，结合现存的网络攻击特征库，依据决策树分支进行判断、快速匹配，检测网络流量中有无攻击模式，这种方式的检测优点非常快，对一些常见攻击可精准识别。再如，引入深度学习中的卷积神经网络（CNN），用于基于异常的入侵检测，通过对大量正常网络行为数据进行训练，让模型学习到正常行为的模式特征，在后续监测中能识别出与正常模式差异较大的异常行为，以应对新型的、未知的攻击类型。构建混合式检测模型，将上述两种方式结合起来，先利用决策树快速排查已知攻击，再通过CNN对潜在的未知异常进行深度挖掘，提高检测的全面性和准确性[4]。

第二，实施分析、设置预警机制。智能检测与分析模块，要对采集并预处理后的数据进行实时不间断分析。一旦检测到入侵行为，根据其威胁程度进行分级分类，如将严重影响网络核心服务运行、可能导致大量数据泄露的行为判定为高威胁等级，；一些尝试性的、影响范围较小的异常行为归为低威胁等级。对于不同等级的入侵行为，设置短信、邮件、系统弹窗等多种方式，向网络安全管理人员发出预警信息，详细记录入侵行为的相关特征、发生时间、来源IP等关键信息，方便后续的溯源追踪以及安全策略的针对性调整。

（四）响应与处置机制

设置响应与处理机制的时候，可从以下两方面着手：第一，自动相应对策。一旦检测到高威胁等级入侵行为，防护体系必须有一定的自动响应能力，如立即阻断攻击源IP访问权，预防其持续发起攻击；针对受影响的服务器、终端设备，防护体系可将其自动隔离，防止病毒扩散，确保一些正常设备不受影响[5]。第二，人工干预对策。网络安全管理人员，收到预警信息要第一时间实施人工核对，分析侵入行为本质原因，分析其属于哪种攻击类型，有无造成数据丢失、系统损坏。依据各种情况选择相应的处理手段，如感染病毒设备，要进行深入查杀，有效修复系统漏洞，全面恢复篡改数据，更要不断累计经验，对校园网络安全优化措施进行完善，不断提升其安全防护效果。

结束语

综上所述，在高校信息化建设深入中，校园网络安全越来越重要，基于智能入侵检测技术创建的校园网络安全防护体系，助力高校应对更多网络安全威胁。通过科学架构、数据采集与分析、响应处置机制等，进一步提升校园网络安全程度，为高校教学、科研工作保驾护航。未来，科技必定会取得进一步发展，高校也要持续完善网络安全防护体系，只有提升校园网络安全防线效果，才能助力高校应对未来新挑战，真正在数字化时代占据一席之地。

参考文献

[1]刘平.人工智能的高校校园网络信息安全防护方法[J].信息记录材料，2025，26（01）：163-165.

[2]任帅，窦恩泽，代阳.基于YOLO与GOTURN跟踪的目标入侵检测方法[J].计算机技术与发展，2025，35（01）：215-220.

[3]周倩如.基于形式化可解释人工智能的网络入侵检测方法[J].智能安全，2024，3（03）：34-44.

[4]何祎凡.基于LSTM-PCA智能算法的网络入侵检测技术研究[J].电脑编程技巧与维护，2024，（09）：167-169.

[5]王洪平.入侵检测技术在校园网络信息安全中的应用[J].信息与电脑（理论版），2023，35（05）：19-21.

2024 年度广西学校安全稳定与应急工作研究课题：基于智能防入侵技术的高校校园网络安全稳定策略研究（项目编号GXAW2024C092）

作者简介：姓名：彭鹏，出生年：1986.07，性别：男，民族：汉，籍贯：广西桂林，学历：硕士、博士在读，职务和职称：校长助理、副研究员，研究方向：计算机网络安全。