基于Boosting半监督的网络安全入侵检测算法

针对网络安全入侵行为升级快、隐蔽性强和随机性高等严重的安全问题,提出了一种基于半监督的网络安全入侵检测算法.该算法利用Boosting建立入侵检测模糊分类器,采用遗传算法进行迭代训练,生成最终的网络安全入侵检测模型.仿真结果表明,该算法有效提高了网络安全入侵检测的性能和效率.与SVM等先进的入侵检测方法相比,该算法能更加准确有效地检测各种类型的入侵,具有良好的检测效果和应用价值.     

入侵检测技术的研究

为保证网络安全,传统的依靠防火墙的手段已显得不足,入侵检测技术作为一个新的网络安全技术已经登上的网络安全的舞台。本文简单介绍了入侵检测的概念,叙述了入侵检测技术的分类和入侵检测系统的体系结构,并指出了当今的入侵检测的漏洞和缺陷。     

在网络安全中IDS技术的应用

随着计算机网络技术的迅猛发展,网络的安全问题就成了全球的一个突出问题。而入侵检测是网络安全和信息系统安全当中最重要的技术手段本文介绍了网络安全的一些问题,并且分析了网络安全的防范技术,并着重探讨了入侵检测技术,给出了入侵检测系统的概念以及工作流程。     

入侵检测技术及其发展

入侵检测技术是近年来兴起的网络安全技术，入侵检测系统是不同于防火墙的主动保护的网络安全系统．给出了入侵检测的概念、分类及入侵检测的技术和方法，最后分析了目前研究的热点及未来发展方向．     

计算机网络安全入侵检测技术的研究

随着计算机网络技术的发展,网络安全成为一个突出的问题。入侵检测技术是网络安全和信息系统安全中的重要技术手段。本文对入侵方式与过程、入侵检测技术的概念、分类和主要技术方法进行了分析．给出了入侵检测系统的概念及工作流程。并给出了入侵检测技术的发展方向。     

网络入侵检测系统初探

本文针对入侵检测系统展开了相关的研究。首先对网络安全的概念做了简要的叙述,其次着重分析了当前的入侵检测技术,对入侵检测系统的发展趋势和目前网络安全中存在的问题做了简明的论述。     

浅析基于神经网络的网络入侵检测技术

随着计算机网络的不断发展,网络安全威胁也给人们的生活带来了焦虑和烦恼。为抵御网络入侵行为,寻找高效维护网络安全的途径。本文通过分析入侵过程、入侵检测的过程及目前入侵检测技术存在不足的基础上,结合神经网络的优势,引入基于神经网络的网络入侵检测模型,希望能更加有效的维护网络安全,构建和谐网络环境。     

一种基于多Agent的入侵检测技术

IDS(Intrusiondetectionsystem)是当前网络安全的热点.在分析了网络安全需求和现有分布式入侵检测技术的基础上,提出了一种无控制中心的多Agent相互协作的入侵检测模型及其优势,真正实现了分布式入侵检测的思想.     

网络安全开发包在入侵检测中的应用

本文首先从网络安全开发包的实质、分类及如何使用三方面对网络安全开发包作了简要的概述,然后配以入侵检测系统Snort着重讲述了网络安全开发包在入侵检测领域中的应用,并且最终得出了结论。     

防火墙与入侵检测联动技术研究

防火墙与入侵检测作为保护网络安全的重要技术手段被广泛应用,但现有的安全产品往往将防火墙与入侵检测系统单独使用,不能满足网络安全整体化、立体化的要求。本文介绍了网络防火墙的主要技术,探讨了防火墙与网络入侵检测系统联动模型。     

部队网络安全解决方案

从安全性方面入手,提出了采用防火墙技术、NAT技术、VPN技术、网络加密技术、身份认证技术、入侵检测技术、多层次多级别的防病毒系统等构筑网络安全防御系统,解决部队网络安全问题。     

计算机网络入侵检测技术探讨

随着网络信息技术的快速发展,入侵技术也在不断地更新换代,计算机网络受到入侵的风险日益增大,网络信息安全问题逐渐成为维护国家安全和社会稳定的一个焦点。传统的防御策略已经无法满足对安全高度敏感的部门的需要,计算机网络入侵检测技术作为传统防御策略的合理补充,已经在网络安全中起着非常重要的作用。从入侵检测的概念入手,介绍了网络入侵检测系统具有的功能及检测的关键技术,最后提出了该技术的主要发展方向,为进一步研究提供参考。     

基于编码技术的泛型安全结构设计

通过将编码技术和事件关联结合,提出并实现了一种泛型安全结构模型.这种模型能够有效融合不同种类安全设备的信息,分析网络安全状态,对入侵做出正确判断和决策,并且能够应用到不同的环境中去,从而降低入侵检测系统的误警,更加有效地提高网络安全整体防御性能.     

基于CAN总线的超声波安防系统

智能化安防技术随着科学技术的发展，已迈入了一个全新的领域．安防技术正在朝数字化、网络化、智能化、民用化大步迈进．该文介绍了一种利用80c51单片机、SJA1000CAN总线控制器和超声波探测模块实现对楼宇的网络化安防监控的系统．该系统通过对多个监控点进行实际测试，对非法入侵能进行实时、可靠和正确无误的报警，而且系统成本较为低廉。     

基于模糊神经网络集成的入侵检测模型

日益严峻的网络安全形势和网络协议本身的缺陷,使传统的防火墙防御的方式无法胜任。为提高对网络入侵防御能力,提出了模糊神经网络集成的入侵检测模型：首先抓取网络中的数据流,使用模糊数学的方法对数据记录入侵特征预处理。然后用集成的模糊神经网络模块接收预处理模块导入的训练数据和测试数据,通过反复训练学习,把各子树中节点的权值收敛到确定值。训练完成后,模型用于检测网络中的数据。响应模块接收模糊神经网络模块处理结果做出相应的响应。实验使用KDDCUP99网络入侵检测数据集对模型进行评测,并与单一神经网络模型相比较。结果表明模糊神经网络集成的方法检测结果比较稳定,在整体上比单一神经网络的误报率、漏报率和错报率有所降低,准确率和数据集泛化能力明显提高。     

基于事件序列的蠕虫网络行为分析算法

蠕虫以及其他一些恶意代码的更新速度越来越快，如何快速有效地分析大量恶意样本成为网络安全研究的一个问题. 因此提出了一种基于事件序列的蠕虫网络行为自动分析算法. 该算法依靠在实验环境中采集的纯净恶意流量，通过使用数据流的压缩归并等方法获取网络行为的基本轮廓以及网络特征码. 该算法的使用可以加快蠕虫等恶意代码的分析速度，提高防火墙以及网络入侵检测系统的配置效率.     

由粗到精分层技术下的复杂网络入侵检测方法研究

摘要：复杂网络具有开放性、互联性和共享性,易受到大规模的入侵,采用传统“一对一”方式构建网络入侵检测器,检测费时,实时性检测差。为了提高复杂网络入侵检测性能,提出一种引入由粗到精分层概念的多层网络入侵检测模型,在传统的LSSVM分类器基础上,对分类过程进一步细分,建立一种由粗到精策略,构造多层的网络入侵分类器,在精细分类层,将引入拥挤度和隔离度因子的粒子群优化分类器,以提高入侵分类器性能。最后采用KDD 99数据集进行仿真测试。结果表明,相对于其它检测模型,该模型不仅加快了入侵检测速度,满足入侵检测实时性,同时提高了网络入侵检测率,为网络安全提供了有效保证。     

论入侵检测技术在网络安全中的作用

随着网络经济和网络时代的到来,Internet将会进入一个无处不有、无所不在的境地。同时网络的安全和可靠性问题已成为人们关注的焦点,入侵检测技术是保证网络安全的重要技术之一,文章在研究入侵检测概念的基础上,分析入侵检测的系统结构,介绍几种常见的入侵检测方法,并指出其今后的发展方向。     

论Honeynet数据捕获技术

本文介绍了Honeynet系统这一主动防御技术的实现原理以及数据捕获技术,Hon-eynet可以深入了解入侵工具和入侵目的等入侵行为信息,解决传统网络安全技术对未知入侵攻击无能为力的难题,直接或间接地提高系统网络安全性能。深入研究了蜜罐技术的高级实现形式:蜜网系统,并对其最新技术进行了展望。     

基于ZigBee入侵地波监测技术的地下遗产保护系统研究

提出一种采用数字地波探测技术与无线传感网络相结合的方式实现对大遗址保护区地下文物的安全防范系统．系统完成入侵盗掘、爆破源的监测、定位;并通过无线网络将警隋信号实时传输至监控中心,并在电子地图上显示出入侵盗掘的准确方位,提示安保人员及时出警．该系统可针对不同规模野外文物保护区和古墓群实现有效的技术防范,具有广泛的应用推广价值．