基于数据挖掘的网络入侵检测模型研究

文章简单介绍了传统的入侵检测系统,鉴于现有的网络入侵检测系统(NIDS)存在的误报率高和智能性低等缺点,提出了基于数据挖掘的网络入侵检测系统模型。该模型可以有效检测大规模协同攻击,提高网络入侵检测系统的自适应性和可扩展性。     

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。     

分布式网络病毒检测机制分析与系统实现

钟对目前入侵检测系统不能适应异构网络环境、缺乏协同响应的不足,给出了一种分布式入侵检测与响应协作模型,基于此模型分析了分布式网络病毒检测系统Snort,井详细讨论了系统的相关特性和功能架构.所设计的系统能够对大型分布异构网络进行有效的入侵检测.对网络入侵检测系统的设计有一定参考价值,对分布式网络安全问题是一个有益的探索.     

防火墙与入侵检测系统(IDS)互动模型的构建

通过建立基于误用的入侵检测系统(IDS)的特征库,并采用VC 语言建立防火墙与入侵检测系统之间的开放接口,构建防火墙与入侵检测系统互动模型.通过互动模型,防火墙可以利用入侵检测系统及时地发现其策略之外的攻击行为,入侵检测系统也可以通过防火墙阻断来自外部网络的攻击行为,能有效互动地构成较为有效的安全防护体系,大大提高网络整体的防护性能.该模型能解决传统信息安全技术的弊端和原先防火墙的粗颗粒防御与检测系统只发现,难响应的问题.     

CORBA中间件在智能入侵检测系统中的应用与研究

针对目前入侵检测系统不能适应异构网络环境、缺乏协同响应的不足,提出了一种基于CORBA的分布式入侵检测系统模型,结合人工智能思想,实现了一种基于CORBA的入侵检测系统CMDIDS.文章详细讨论了系统的体系结构、特点和实现技术等,使所设计的系统能够对大型分布异构网络进行有效的入侵检测.对网络智能化入侵检测系统的设计及综合解决网络安全问题是一个有益的探索.     

网络入侵检测系统的研究

介绍了网络入侵的基本概念,提出了网络入侵检测系统的基本任务,给出了一个通用的网络入侵检测系统的结构模型,对目前入侵检测系统作了分类,分析了网络入侵检测技术,指出入侵检测系统在网络安全中的作用,同时对网络入侵检测系统（NIDS）的发展作了展望。     

基于多代理的协同分布式入侵检测系统模型

给出了一种基于多代理的协同分布式入侵检测系统模型（CDIDS），该模型依靠基于主机的代理HIDA和基于网络的代理NIDA，运用异常检测与特征检测相结合的方式进行有效的入侵检测；在分布式的网络环境下，系统通过入侵检测控制中心实现检测／响应模块的协同工作，为单个主机的攻击与大规模的网络入侵提供应对策略，并采用协议分流的方式提高NIDA模块的性能。     

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。     

一种基于移动Agent分布式入侵检测系统

针对目前入侵检测系统的不足,将新型分布式处理技术移动Agent与入侵检测融为一体,提出了一种基于移动代理的分布式入侵检测系统(DIDS)的模型;实现了基于该模型的分布式入侵检测系统;采取了保证分布式入侵检测系统自身安全的防范措施.通过移动代理,各Agent相互独立,同时能在网络中自由移动,并具有良好的灵活性,降低了网络通信量和系统负载,有效保证系统的安全.     

基于数据挖掘的入侵检测模型设计与应用

入侵检测技术和其它防护技术的出现使网络信息安全保护从被动走向主动,进一步完善了网络安全防御体系。入侵检测系统以数据分析为核心,而计算机系统的复杂化和网络数据的海量化,给我们处理审计数据带来极大的困难,数据挖掘技术的出现为解决这个问题提供了有效的手段,并使检侧规则的自动提取成为可能。目前,将数据挖掘应用于入侵检测已成为一个研究热点。本文在分析现有网络入侵检测系统的基础上,提出了基于数据挖掘的入侵检测系统模型。     

深度防卫的自适应入侵检测系统

为了全面检测黑客入侵和有效提高检测精度,提出了一种深度防卫的自适应入侵检测系统模型.该模型按照黑客入侵对系统影响的一般顺序,使用不同方法对网络行为、用户行为和系统行为3个层次涉及到的网络数据包、键盘输入、命令序列、审计日志、文件系统和系统调用进行异常检测,并利用信息融合技术来融合不同检测器的检测结果,从而得到合理的入侵判定.在此基础上,提出了系统安全风险评估方法,并由此制定了一种简单、高效的自适应入侵检测策略.初步实验结果表明,所提的深度防卫自适应入侵检测模型能够全面、有效地检测系统的异常行为,可以自适应地动态调整系统安全与系统性能之间的平衡,具有检测精度高、系统资源消耗小的优点.     

一种适用于宽带网络的入侵检测系统的设计与实现

宽带高速网络的实时入侵检测技术是当今信息安全中的一个热门研究课题,文章介绍了入侵检测系统的概念,提出了一种网络实时入侵检测系统模型,根据此模型,从IDS的体系结构和算法上入手,探索设计了一种适合于宽带网络的实时入侵检测方案,并介绍了实现的关键技术和方法。     

基于径向基函数神经网络的入侵检测系统模型

通过分析当前运用较多的入侵检测模型的缺陷,提出了一种基于径向基函数(Radial Basic Functions)神经网络的入侵检测系统模型。该模型既克服了传统的基于规则库的入侵检测系统所存在的管理问题,又克服了传统的系统仅能判断入侵行为是否异常,而不能识别入侵行为属于哪种类型的缺陷,从而使系统能够达到实时监测网络及主机状态,来防范不可预知性入侵。该模型具有良好的易用性和可扩展性,是一种开发安全管理系统的有效手段。     

基于免疫学原理的入侵检测系统研究

本文在研究现有的入侵检测系统和生物免疫系统的基础上,将生物免疫系统的原理应用于网络入侵检测系统,并结合生物免疫学的原理设计了一个基于免疫的入侵检测系统模型。该模型既能进行误用入侵检测,又能进行异常入侵检测。     

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。     

一种基于数据融合的DDoS入侵检测系统的设计与分析

入侵检测是网络安全的重要部分,对数据源数据和信息进行加工处理的数据融合技术能够提高入侵检测系统的准确性,并缩短响应时间。文中设计了一种基于数据融合的DDoS入侵检测系统,并给出了网络设计方案和入侵检测系统模型;对模型中传感器,决策器以及融合中心的功能进行了详细设计;通过数理分析推算证明了基于数据融合和决策的多传感器系统对于DDoS入侵检测是可行且有效的。     

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。     

高速网络环境下基于分布式协作代理的入侵检测系统研究

提出了一个高速网络环境下基于分布式协作代理的入侵检测系统模型框架,研究了一种面向大规模网络的分布式协作代理入侵检测技术,构建了一个能适应高速网络环境下网络监测的入侵检测系统集群模型,对其体系结构进行了详细的描述．为了提高入侵检测的识别率,在现有特征匹配算法的基础上,提出了利用网络协议的特征来提高入侵检测的匹配效率的方法和基于遗传算法的智能动态反馈负载均衡器的思想,利用它们来对高速网络环境下前端捕获的1Gbps以上的大数据流分流,以利于后端低速入侵检测系统及时并行处理,并总结出了模型实现的关键技术。     

基于移动Agent的分布式入侵检测系统设计研究

传统集中式入侵检测模型和系统存在诸多问题,无法适应分布式网络环境发展的需要,而利用移动Agent技术改进的入侵检测系统和解决方案则显示了其性能优势。从总结传统集中式的入侵检测模型和系统存在的问题出发,分析了分布式入侵检测系统中应用移动Agent的技术,设计了一种基于移动Agent的分布式入侵检测系统,并对系统进行了实例检测,验证了系统的可用性和有效性。     

网络入侵检测技术研究

计算机信息产业的高速发展有效推动了网络的普及化,而网络入侵在当已然成为了该领域为之极力关注的社会问题,计算机入侵检测技术由此应运而生。而本文主要阐述了网络入侵检测的基本概念与网络入侵检测技术的发展趋势,以及现行网络较多的检测技术,并重点对人工免疫入侵的检测模型加以有效的分析。