基于粗糙集的自适应入侵检测算法

为了提高入侵检测系统的检测率,降低错检率,在分析现有入侵检测方法基础上提出一种基于粗糙集的入侵检测算法,将粗糙集算法和入侵检测技术结合起来实现系统的安全检测.对收集到的入侵数据进行预处理、数据离散化,属性约简,并依据生成的检测规则来分析入侵数据.实验结果表明: 与基于BP(back propagation)神经网络和支持向量机的入侵检测算法比较,该算法的检测率提高10%左右,能很好地为信息系统提供入侵检测服务.     

遗传算法在入侵检测中的应用研究

文章对遗传算法嵌入入侵检测模型中来进行入侵检测规则的学习进行了研究,实现了入侵检测系统中入侵特征的提取和攻击规则生成的自动化。     

基于模糊决策树的入侵检测规则生成技术

针对计算机免疫系统模型GECISM中的类MC Agent,利用模糊决策树Fuzzy-Id3算法并使用应用程序中的系统调用作为数据集构造决策树,从而生成计算机免疫系统中的入侵检测规则,并与C4.5算法生成规则进行了对比分析,利用Fuzzy-Id3算法方法生成的规则对未知数据集进行分类有较低的误报率和漏报率.     

审计日志的关联规则挖掘

研究了在入侵检测系统中利用数据挖掘技术从审计日志中挖掘关联规则的方法，针对现有关联规则算法应用于入侵检测系统引起的问题，提出了利用本质属性限制无趣规则的产生、利用行向量的位运算提高Apriori算法时间性能的一种高效改进算法。该算法不需生成候选频繁集和剪枝操作，避免了因无趣规则引起的大量运算。因而能提高入侵检测系统的效率。     

基于粗糙集理论的入侵检测的研究

为了提高入侵检测效率,文章提出了基于粗糙集理论的入侵检测模型,通过应用LEM2和Decomposition Tree算法进行粗糙集的约简,得出了当训练数据集太多时,要对其进行分类和生成规则,必须使用分解树算法来处理的结论。并且实验证明,Decomposition Tree算法对U2R和R2L的某些攻击类型也有较好的检测率。     

基于云计算的模糊规则挖掘算法在入侵检测中的应用

提出了一种基于云计算的模糊规则挖掘算法的入侵规则检测方法.以模糊集理论为基础,提出了在入侵关联规则挖掘中将特征属性模糊集作为单一属性来处理的模糊规则挖掘算法,有效地解决入侵规则中出现不相关规则和"尖锐边界"等问题.在云计算平台上进行算法的验证,利用云计算平台可进行大规模计算和数据处理的特点,得出该思想在入侵检测具有较好的应用效果和前景.     

入侵检测规则动态生成研究

在入侵检测研究领域中,提高检测模型的检测率并降低误报率是一个重要的研究课题.本文提出了一种针对网络入侵检测事务流的实时动态规则生成方法.该方法解决了当前主流关联规则生成算法应用到入侵检测过程中存在的多遍扫描、大量无效规则和频繁集产生等问题.实验结果表明,文中所提出的方法在规则动态生成和对网络异常情况的检测方面都显示出比较好的性能,相对Snort入侵检测系统,平均提高10%左右的检测精度,克服了Snort系统在异常检测方面的局部缺陷.     

基于混合互信息的决策树入侵检测

为了提高入侵检测的准确度和速度,针对入侵规则属性相关性的特点,将属性与类间的互信息与属性间的互信息结合,提出了一种新的混合互信息的决策树分类算法.在对此算法进行了算法设计和分析的基础上,将由此算法构造的决策树分类方法对入侵规则进行组织,改变了传统的入侵规则逐条串行检测,以增加预处理时间为代价,提高了数据包的过滤速度和准确度.实验分析表明,应用该算法的入侵检测系统比使用传统方法具有更高的准确率和速度.     

一种基于免疫机理的入侵检测系统模型

在比较了生物免疫系统和入侵检测系统的相似性后,在入侵检测系统中引入了免疫相关机理,建立了一种基于免疫机理的入侵检测系统模型,并对系统模型中涉及的关键技术进行了详细阐述。在模型检测器的生成规则中首次提出并运用了n-r规则,在检测器的生成算法中将克隆选择、否定选择和思维进化相结合,提出了一种全新的算法。理论分析表明该系统模型能有效检测已知和未知的攻击活动,也为解决入侵检测系统的高误报率和缺乏自适应性的难题提供了思路。     

基于COME模块的单类支持向量机的入侵检测系统

根据工业控制系统（简称ICS）的规范,COM-Express模块及有限状态的特点,结合数据包的深度协议解析和工业控制系统过程控制模型,设计了过程控制指令的规则匹配检测算法和提供检测方案的异常检测模型.单类支持向量机（OCSVM）分级过程控制规则,对具体入侵检测模型样本的特征提取,单分类器生成过程的详解以及变化检测算法,结合DCS训练模型精度和入侵检测的仿真实验数据,伴随COM-Express模块的使用,实验结果验证了ICS网络数据异常入侵检测模型的有效性,该技术具有巨大的实用性和推广价值.