一种基于CIDF的入侵检测系统模型

给出了一种基于CIDF的入侵检测模型，该模型同时运用异常检测与特征检测，能够较好地检测到各种攻击，而且可以在有噪声数据的情况下对系统进行训练，克服了一般的基于异常检测的入侵检测系统要求在无噪声数据的情况下进行训练的缺陷。通过CIDF通信协议，入侵检测系统还可以与其他的入侵检测系统通信，实现多个入侵检测系统协同工作，大大提高了入侵检测的效率和成功性。     

基于防火墙的网络入侵检测系统

提出了一个基于防火墙的网络入侵检测系统模型,克服了传统入侵检测系统不能实现主动控制的缺陷,并对设计与实现中的关键技术做了详细的描述·该系统在数据链路层截取实时的数据包,对其进行基于安全策略的访问控制分析;同时利用事件发生器从截获的IP包中提取出概述性事件信息并传送给入侵检测模块进行安全分析·入侵检测模块采用基于统计的入侵检测技术,并采用了NaiveBayes算法·基于该模型设计实现的系统在实际测试中表明对于具有统计特性的网络入侵具有较好的检测与控制能力·     

一种分布式入侵检测系统模型研究

针对传统的入侵检测方法存在的局限性,分析了分布式入侵检测系统的优势,并在此基础上提出了一种新的分布式入侵检测系统的模型,并对其各个功能模块进行了设计.该系统模型兼具基于特征和基于异常行为的特点,采用主机配置和网络布置相互配合的方式,并能与防火墙联动进行入侵防范.     

基于网络主动防御安全模型的入侵诱骗系统

当前网络安全形势日益严峻,传统的安全技术如防火墙、入侵检测技术存在着对未知入侵模式的攻击不能有效识别等诸多缺陷,Honeypot技术作为一种网络主动防御的安全技术,也具有一定的局限性.针对以上单一技术在网络安全防御上的缺陷,从主动防御的角度,基于网络主动防御安全模型构建了入侵诱骗系统的体系结构,并且设计了Honeypot与防火墙、IDS的联动系统,既克服了防火墙不能提供实时检测的缺陷,又降低了IDS的漏报率和误报率,弥补了各自的不足,充分发挥了优势,从而提高了网络系统的主动防御能力.同时,给出了有限自动机模型,模拟了入侵诱骗系统的基本功能,为系统的行为描述和结构设计提供了理论依据和论证.     

一种基于主动专家系统的分布式入侵检测开放模型

基于主动专家系统的入侵检测系统采用专家知识和推理机制,克服简单模式匹配的弱点,利用主动功能、安全专家知识和有效的推理,判断入侵行为的发生,本文提出了一个基于主动专家系统的分布式式入侵检测系统的开放模型。该模型利用主动数据库和主动知识库的主动功能来实现入侵检测智能分析。并采用分层的思想,可以有效集成各种主机入侵检测系统,实现开放分布式智能入侵检测系统。     

基于Agent的分布式入侵检测系统

随着计算机技术和Internet的飞速发展,网络安全和信息安全问题日益突出,网络上各种攻击事件不断发生,相应地各种安全措施也越来越多。而入侵检测技术正受到人们越来越多的重视。本文针对当前入侵检测系统中存在的一般性缺陷,提出了一种基于移动代理的分布式入侵检测系统的模型,实现了基于该模型的分布式入侵检测系统。     

日志分析及其在入侵检测系统中的应用

指出了日志分析是入侵检测系统中的一项重要内容，在分析现有的基于日志分析的入侵检测方法的基础上，提出了一种新的基于日志分析的入侵检测模型。该模型综合采用了基于入侵知识和入侵行为的分析，因而具有此两种检测方法的优点，实践证明这是一种有效的方案。     

基于移动代理的MIDS研究与设计

在讨论传统的入侵检测技术基础之上,结合先进的移动代理(Mobile Agent)技术,提出了一种基于移动代理技术的入侵检测系统模型MIDS.该模型能够将多种检测机制巧妙的融合在一起,从而进一步提高入侵检测系统的有效性和可扩展性.     

数据挖掘在入侵检测的研究

入侵检测是用于检测任何损害或企图损害系统的保密性、完整性或可用性行为的一种网络安全技术.指出当前入侵检测系统存在的问题,并针对现有入侵检测系统漏报、误报率高的问题,提出将数据挖掘技术应用于入侵检测系统.文中论述了常用的数据挖掘算法,提出一个基于数据挖掘技术入侵检测系统模型,描述了模型体系结构及主要功能.实验表明,该模型能提取特征,生成新规则,找到入侵数据,提高入侵检测系统的有效性.     

基于模糊聚类算法的入侵检测技术研究

随着计算机网络应用的普及和网络活动的日益频繁,计算机的安全问题日益突出。入侵检测系统是信息安全技术中的重要组成部分。然而,传统的入侵检测系统在有效性、适时性和可扩展性方面都存在不足。本文根据数据挖掘的知识,提出基于模糊聚类技术的入侵检测系统模型,并对此模型进行深入研究。仿真证明,该方法对已知或未知的入侵行为都有较好的检测效果,能够检测到其它入侵检测算法不易检测到的入侵行为。     

基于数据挖掘的网络入侵检测系统模型的研究

论述了入侵检测系统的基本概念,结合异常检测和滥用检测,提出了基于数据挖掘的网络入侵检测系统模型。介绍了该系统模型的基本思想,该系统模型通过将预处理的网络数据包送到数据挖掘过程控制模块,产生出能精确描述入侵行为和系统正常行为模式的规则,并且自动产生精确适用的检测模型。     

一种将免疫算法应用于入侵检测的模型

基于单纯模式匹配的入侵检测系统都存在不能对未知入侵行为进行预判的问题。文章提出了在入侵检测的系统中,加入免疫算法的原理的一种新的入侵检测的模型,并阐述了各个模块的功能以及模型实现和工作的原理。将免疫算法应用于入侵检测系统将能使入侵检测系统有一定的概率能够识别未知的入侵行为。     

IPV6下基于移动Agent的入侵检测系统研究

在分析传统入侵检测系统的基础上,将移动Agent技术融入入侵检测系统．结合IPV6协议自身的特点,提出了IPV6下基于移动Agent的入侵检测系统模型,并对系统中关键模块进行了详细描述．该系统可以通过移动Agent在主机之间自主迁移分析数据,并及时发现入侵行为．实验证明,该系统具有良好的安全防御性能．     

基于动态模糊神经网络的入侵检测系统

针对传统的网络安全防范技术存在的缺陷和入侵检测在动态安全模型中的重要地位和作用,提出了基于模糊理论、神经网络和遗传算法结合的新方法--动态模糊神经网络,并且给出基于动态模糊神经网络的入侵检测系统构建体系.该系统在实际应用中收到了较好的效果.     

基于组合神经网络的启发式工控系统异常检测模型

为了提高工控系统入侵的检测率,讨论了传统工控入侵检测技术的原理,并从信息论的观点进行了对比研究.通过对工控系统特异性及其攻击手法的建模,归纳出工控攻击在协议栈、统计特性、通信行为等方面表现出的动态和静态指纹,基于一种新的异构信息的抽象方法,提出并实现了一个基于组合神经网络的启发式工控系统异常检测模型.测试结果表明该检测模型运行高效,相比一般智能方法检测结果更为准确.     

一种基于数据挖掘的多步入侵警报关联模型

基于传统网络入侵检测系统, 提出一种基于数据挖掘的多步入侵警报关联模型. 该模型能将多个入侵检测系统的警报信息进行融合, 对大量、 无序的警报信息进行分析, 发现其中的内在联系, 精简攻击事件警报, 并通过不断更新场景知识库发现融合后警报中的多步入侵行为. 与已有模型进行对比的结果表明, 该模型的关联分析方法及多步入侵知识库的建立有助于更好地结合系统的特征实现多步入侵的警报关联.     

浅谈入侵检测系统

随着互联网的日益开放以及网络技术的飞速发展,伴随而来的网络攻击行为也愈来愈严重,网络安全问题已经成为一个非常热门的话题,正逐渐受到人们的重视。传统的静态安全防御体系由于存在着某些缺陷,仍然不能完全解决当前的网络安全状况,于是入侵检测技术应运而生。它能根据入侵行为的踪迹和规律发现入侵行为,弥补了传统安全技术的不足,是一种动态的网络安全系统,成为了防火墙之后的又一道安全防线。随后分布式计算环境的广泛采用以及Internet上分布式协作攻击的频繁出现,传统的基于单机的集中式入侵检测系统已经不能够满足系统的安全需求,应运而生的分布式入侵检测技术逐渐成为入侵检测领域的研究热点之一。     

图书馆网络管理中一种基于移动agent的入侵检测系统

针对现有入侵检测系统存在的问题，本文提出了一种基于移动agent的图书馆网络入侵检测系统模型，该模型是一种分层次的系统模型，实现了入侵检测和实时响应的分布化，同时增强了入侵检测系统的灵活性、可伸缩性、鲁棒性、以及安全性。     

基于移动Agent的层次模型IDS设计

入侵检测系统作为防火墙等技术的有效补充被广泛应用于实际当中,而传统的入侵检测系统存在一定的局限性.基于移动代理的入侵检测技术成为了分布式入侵检测研究领域的一个重要方向.分析了现有的入侵检测系统的不足,引入移动代理技术,设计了一种基于移动Agent的分布式层次模型入侵检测系统结构,以提高对可疑行为的分析和响应,有效地应对分布式入侵行为.     

NIDS警报分析系统模型设计与分析

网络入侵检测系统(N IDS)是一种检测网络入侵行为的工具,但在实际应用中,警报量多、误警率高,已经严重制约了N IDS的发展。文章分析了其产生的原因,提出了一种基于异常检测技术的N IDS警报分析系统模型;重点讨论了数据挖掘技术在该模型中的应用。