基于危险模式免疫算法的入侵检测系统模型

阐述了危险模式的概况及运行机理,建立了一种新型的基于危险模式免疫算法的入侵检测系统模型,系统突出地显出其处理的高效性以及自适应进化更新能力,该方法的提出给安全领域提供了一种新的研究思路。     

基于危险理论的入侵检测系统模型

入侵检测是网络安全技术研究中热点问题之一．现有入侵检测系统模型大多报警量巨大,另外不能对系统当前所面临的攻击进行实时定量危险评估,为解决这两个问题,提出了一种基于危险理论的入侵检测系统模型DTIDS．对网络活动中自体、非自体、免疫细胞、记忆检测器、成熟检测器和未成熟检测器进行了形式化描述,建立了主机实时危险定量计算方程...     

半监督技术和主动学习相结合的网络入侵检测方法

针对当前网络入侵具有多样性和易变性, 单一方法很难获得理想网络入侵检测结果的问题, 为提高网络入侵检测正确率, 有效拦截各种网络入侵, 提出一种将半监督技术与主动学习相结合的网络入侵检测方法. 首先, 采集网络入侵数据, 提取网络入侵特征, 并采用半监督技术根据特征对网络入侵数据进行聚类处理; 其次, 采用主动学习算法对聚类后的数据进行训练, 构建网络入侵检测的分类器, 并引入蚁群算法对构建网络入侵检测的分类器进行优化; 最后, 采用标准数据集对网络入侵检测方法进行仿真测试. 测试结果表明, 该方法解决了当前入侵检测方法存在的缺陷, 提升了网络入侵检测正确率, 漏检率和误检率明显少于经典网络入侵检测方法, 同时缩短了网络入侵检测时间, 改善了网络入侵检测效率, 能更好地保证网络通信和数据传输安全.     

复杂网络中基于反应式的危险抑制方法

复杂网络中的危险传播行为依赖于网络拓扑结构和节点的动态特性.网络拓扑结构与危险传播的动力学机制是分离的,因此需要结合节点的动态信息来分析网络中的危险传播机理.本文针对该问题提出一种复杂网络中基于反应式的危险抑制方法,该方法主要针对节点当前的感染模式,采取相应的免疫策略进行防护.通过仿真实验表明,本文提出的免疫策略可以更加有效地抑制复杂网络中的危险传播.     

基于混合式P2P技术的免疫入侵检测模型研究

提出了基于混合式P2P网络技术的免疫入侵检测算法,构建了基于混合式P2P网络技术的免疫入侵检测模型.定义了免疫细胞的结构,描述了免疫入侵检测的免疫细胞耐受,激活,记忆等过程.实现了记忆免疫细胞的高效生成.仿真实验表明,该算法能有效提高免疫学习效率,提高免疫检测率,降低免疫检测的误检率.     

基于生物免疫原理的新型无线传感器网络安全算法

基于无线传感网络安全分析, 提出一种新型无线传感器网络安全算法. 该算法结合生物免疫原理, 通过建立入侵特征库, 使安全系统具有记忆功能和学习功能, 并利用粗糙集解决了传感器网络中信息的不确定性和不完整性. 仿真结果表明, 在网络运行时, 该安全算法可行, 且入侵检测率明显提高.     

一种基于聚类算法的网络入侵检测应用

针对网络入侵检测与聚类等问题,提出了一种综合模糊聚类与改进的SOM神经网络方法.通过对网络入侵数据提取、分析和处理,建立了网络入侵检测聚类模型,并对传统SOM网络层次进行改进,结合易发的网络入侵类型有针对性地对网络入侵数据进行聚类.网络入侵检测聚类与其他方法比较的结果表明,该模型在网络入侵检测聚类中具有更高的准确性和均衡性,该方法能有效提高网络入侵分类精度,减少聚类误差.     

一种基于独特型网络的入侵检测方法

为解决神经网络检测方法中检测器需要定期更新、未知攻击检测性能低等问题,利用人工独特型网络的记忆、学习和动态调整能力实现入侵检测.提出一种可用作检测器的多变异模式人工独特型网络,并根据免疫响应原理设计检测算法,使检测器能实时学习新行为特征.仿真结果表明,多变异模式独特型网络检测方法与多层感知器检测方法相比,平均误报率下降了17.43%,未知攻击的平均检测准确率提高了24.17%.     

基于免疫接种的多代理分布式入侵检测技术研究

根据入侵检测与人工免疫机理之间的相似性,提出一种基于人工免疫系统的入侵检测分布式代理模型.该模型描述了代理在网络安全中分布式信息和安全防护的应用.提出了一种智能代理的层次式结构及动态进化模型,给出了自我集、抗原、免疫耐受、成熟代理的生命周期及免疫记忆等相应的递归公式.实验证明该模型具有较强的实时处理能力,可以有效地提高网络入侵检测的性能.     

基于免疫和模糊逻辑的自适应入侵检测

随着网络入侵方法和网络计算环境的变化,入侵越来越难以被检测和防范.本文针对当前入侵检测中存在的问题给出了一种基于生物免疫机制和模糊逻辑的自适应入侵检测模型, 分别对正常行为模式和待检测行为模式建立模糊关联规则集,通过比较待检测行为模式的规则集与正常行为模式的规则集的相似度,确定是否有入侵事件发生;此外,模型还可以自适应在线升级自身的抗体规则,从而提高了抵御新型攻击的能力和自适应性.经过仿真测试,证明该模型可以有效地检测异常攻击事件.     

一种基于免疫的入侵检测动态响应模型

提出了一种基于人工免疫的入侵检测动态响应模型,给出了关于自体、非自体、抗原、免疫细胞等的表达 式,建立了基于克隆选择的入侵检测模型,在此基础上,给出了响应成本和系统损失的定量计算公式,建立了基于 代价的动态响应模型。该模型具有自适应性、实时性、定量计算等优点，是网络入侵检测动态响应的一个较好解决 方案。     

Multi-Agent Network Intrusion Active Defense Model Based on Immune Theory

0 Introduction With the rapid development of information tech- nology and Internet, many network intrusion technolo- gies have continuously changed, which result in more and more serious damages. However, these intrusion detection technologies[1], includi…     

基于危险理论的无线传感器网络入侵检测的一种新模型

针对传感器节点的内存不足,电池能量有限使得无线传感器网络面临很严峻的安全挑战,提出了一种新式的基于危险理论的无线传感器网络入侵检测系统,它使用了通过K最邻近分类器产生的危险信号。实验结果显示这种系统是无线传感器网络的一种新的理想模型。     

基于人工免疫系统的入侵检测系统研究

本文介绍了入侵检测系统的发展概况,陈述了国内外人工免疫系统应用在入侵检测系统方面的研究进程,总结了人工免疫系统应用在入侵检测系统方面的一些研究成果,并阐述了人工免疫系统应用在入侵检测系统方面所存在的一些问题。     

基于免疫的自适应性网络入侵检测模型设计

自然免疫系统与计算机安全问题有很多相似性,两者主要工作都是如何区分“自我”与“非我”。文章根据人工免疫的原理、体系结构,建立了一种基于免疫原理的自适应性网络入侵检测系统模型,以改进现有网络入侵检测系统的性能;详细给出了该模型在计算机中的数学描述、系统结构及具体实现;并在网络环境下完成了模拟攻击实验。     

基于管理代理的分布式入侵检测系统设计

将网络管理系统与入侵检测系统相结合,建立基于管理代理的分布式入侵检测系统框架结构。研究管理代理的自治性、协同性以及管理代理间消息通信机制,建立管理代理的功能结构,设计基于遗传算法的调度Agent算法。从网络的各个层次分析管理信息库中与入侵检测有关的管理对象,建立检测规则库。完成分布式多层次结构化的具有自安全性的入侵检测系统的开发,达到管理代理对网络和主机监听目的。研究结果表明:根据攻击的本质特征,使用从管理信息库的统计数据中获取检测规则的方法,能有效实现对隐蔽和复杂攻击的检测。     

基于人工免疫的NIDS研究进展

现有网络入侵检测系统的关键不足在于不能识别未知模式的入侵，智能水平低。生物免疫系统的自我保护机制对设计新的网络入侵检测系统具有很好的借鉴意义。论文通过抽取生物免疫系统中所蕴涵的各种信息处理机制，将网络数据传输行为分为正常和异常行为，分别对应为网络的自我与非我，建立了一个基于人工免疫的网络入侵检测系统原型。系统中蕴涵的生物免疫机制主要有非我识别机制、免疫进化机制等。本文着重介绍此原型系统的结构和特征、免疫识别算法，并进行了实际检测实验。实验结果表明生物免疫的自我保护机制在网络入侵检测系统方面具有很强的应用前景。     

基于经验模态分解的局域网络入侵检测算法

通过对局域网络入侵的准确检测可以保障网络安全,由于局域网网络入侵信号具有瞬时频率特性,采用传统的时频分析方法难以实现有效检测,出现检测不准确的问题.为此提出基于经验模态分解的局域网络入侵检测算法,分析网络攻击的防护原理和DOS攻击对网络的危害,对信号处理方法进行检测方法设计.卡尔曼滤波方法对DOS入侵信号进行前置滤波,去除入侵信号的EMD虚假分量,采用小波阈值去噪方法进行信号提纯,采用经验模特分解方法,使得DOS入侵信号特征与干扰组成成分最佳匹配,提取HHT频谱实现对入侵信号的准确检测.仿真结果表明,采用该检测方法进行局域网入侵检测,精度较高,抗干扰性强,检测性能优于传统算法.