基于数据挖掘的主机入侵行为检测

针对主机入侵行为的复杂性与正常用户行为的相似性，提出利用序列模式挖掘方法挖掘攻击者频繁使用的主机入侵命令序列，将频繁主机入侵命令转换为底层入侵检测器的检测规则，用于检测用户的可疑行为，同时为了消除误报，设计了一个基于入侵事件状态的关联引擎，将挖掘产生的频繁主机入侵命令序列作为入侵关联规则并提出了一种新的入侵关联算法。     

基于数据挖掘的主机入侵行为检测

提出利用序列模式挖掘方法得到频繁入侵命令序列，将频繁入侵命令转换为底层入侵检测器的检测规则用于检测用户的可疑行为．为了消除误报，设计了一个基于入侵事件状态的关联引擎，将频繁入侵命令序列作办关联规则，并提出了一种新的入侵关联算法，该算法不仅考虑了每类主机入侵行为的序列特征，也反映了不同类型主机入侵行为之间的因果关系，体现了主机入侵行为的多样性和复杂性．实验结果表明，该入侵关联模型对各类主机入侵行为的检测效果良好，误报率明显降低，特别是下载类和信息获取类主机入侵行为的误报降低了20%左右。     

基于数据流挖掘技术的入侵检测模型与算法

针对目前基于数据流关联规则挖掘技术的入侵检测系统响应速度不够快和检测精度不够高的问题,提出一个基于数据流最大频繁模式的入侵检测系统模型MMFIID-DS;设计各种剪枝策略,挖掘经过训练学习后的正常数据集、异常数据集和当前检测数据流的最大频繁项集,建立系统的正常行为模式、异常行为模式和用户行为模式,达到极大缩小搜索空间的目的,提高系统的响应速度;结合误用检测和异常检测2种入侵检测方法进行实时在线检测入侵,提高系统的检测精度。理论与实验结果表明:MMFIID-DS入侵检测系统具有较好的性能。     

基于行为模式挖掘的网络入侵检测

基于系统模型DMIDS，提出了一种有效防范网络入侵的方法。该方法基于IP包信息挖掘出用户的频繁行为模式，能自动建立正常和异常的用户行为规则库；利用相似性匹配，能实时地检测出已知的和未知的攻击。详细介绍了用户频繁行为模式挖掘算法－－IDSPADE，实验结果表明该算法能够有效地发现多种网络入侵行为。和现有基于知识工程的方法相比，该方法具有更高的智能性和环境适应性。     

一种基于移动Agent的分布式入侵检测系统

由于当前单纯基于主机和基于网络的入侵检测系统的局限性,使得基于移动Agent的分布式入侵检测技术显得日益重要。本文从讨论基于主机和基于网络的入侵检测系统的局限性出发,阐述了分布式入侵检测系统和移动Agent技术,提出了一种基于移动Agent的分布式入侵检测系统模型,并对模型进行了详细分析和设计。     

一种基于IPV6的混合式入侵检测系统

传统的基于网络或基于主机的入侵检测系统有许多不足,本文采用基于网络和基于主机相结合的分布式总体架构,使用混合式的检测手段,能有效地提高准确度,降低误报率,适应IPv6对入侵检测系统的新要求.     

基于遗传算法的分布式入侵检测模型研究

基于主机的入侵检测系统和基于网络的入侵检测系统各有优缺点，所以人们提出基于网络且同时基于主机的入侵检测系统，即分布式入侵检测系统。文章提出一个新型的基于遗传算法的分布式入侵检测模型。由于Agent收集的数据既可以是主机上，也可以是网络上的，所以本模型是属于分布式入侵检测模型。后面进行了遗传算法检测的试验，并且给出了实验结果，实验结果证明使用遗传算法可以有效的进行检测，并且可以提高检测的正确率。     

基于主机的入侵检测系统设计与实现

针对传统的基于主机的入侵检测系统和基于网络的入侵检测系统各自存在的不足，提出并深入探讨了一种将安全扫描和入侵检测技术相结合的基于主机的入侵检测系统。该系统引入了启发式分析和多模式匹配算法，有效地提高了入侵检测系统的检测效率和准确度。     

网络入侵检测技术研究

入侵检测是保护网络信息安全的重要途径。文章简要介绍了入侵和入侵检测的概念，以及入侵检测系统所具有的功能，并对4种主要的入侵检测方法进行了分析，重点阐述了一种适用于中小型网络环境的基于网络和主机相结合的入侵检测技术。     

基于支持向量机的Windows主机入侵检测系统

提出了一种基于支持向量机的W indow s主机入侵检测方法。讨论了以W indow s注册表作为数据源的入侵检测系统的结构及特征向量的提取方法。给出了基于支持向量机的入侵分类算法,通过建立支持向量描述模型进行预测。实验表明:该方法对已知样本有很高的检测率,对未知样本也有一定检测能力。