降低入侵检测误报率的研究

采用单包分析技术的网络入侵检测系统常具有较高的误报率,影响其实用性。本文通过对入侵检测系统误报产生原因的分析,提出了应该从整体上理解入侵过程并且针对具体环境进行分析的思想,设计实现了警报决策系统,在保证检测率的同时,有效地降低了入侵检测系统的误报率。     

基于Snort的入侵检测警报分析系统改进模型

针对目前入侵检测系统存在的警报量大、误报率高的问题,设计了一个基于Snort的入侵检测警报分析系统改进模型。该模型以开源入侵检测系统Snort为基础,利用关联规则挖掘算法建立正常警报行为模式和异常警报行为模式,提高了系统的检测效率,并在一定程度上提高了系统对未知攻击的检测能力。     

基于Snort的入侵检测系统研究

简要介绍了入侵检测系统的构成与系统特点,并对基于Snort的入侵检测方案进行了研究,给出了以Linux为平台的Snort入侵检测系统的设计、部署以及规则设计与模型改进等具体方案,为入侵检测系统的设计与开发提供了参考。     

构建基于Snort的入侵检测系统

Snort是一个强大的轻量级的网络入侵检测系统。它具有实时数据流量分析和日志IP网络数据包的能力,能够进行协议分析,对内容进行搜索/匹配。它能够检测各种不同的攻击方式,对攻击进行实时报警。介绍了一个使用Snort,PostgreSQL数据库,Apache,PHP,ACID和Razorback搭建入侵检测系统的解决方案。     

基于Snort的校园网入侵检测系统研究与应用

面对庞大复杂的互联网环境,传统安全防御技术受到严重威胁与挑战,网络入侵检测系统已成为安全系统中重要的组成部分。本文通过对入侵检测系统以及开源Snort架构的研究分析,构建并实现了一个校园网入侵检测系统。     

WinXP下实现基于Snort的入侵检测系统

随着网络攻击行为的日益猖獗,入侵检测技术成为网络安全研究的热点问题。简要介绍了入侵检测技术和Snort,联合使用Snort,Apache,ACID,MySQL等在WinXP环境下搭建了一个小型入侵检测系统。     

基于Snort入侵检测系统的改进优化

在深入研究和分析Snort入侵检测系统的基础上,对原有系统提出了新的改进设计方案,解决了Snort系统不能及时检测未知入侵行为的问题．同时,根据Snort流出数据的特征,统计了其出现频率,将存在威胁的数据特征动态加入到Snort异常特征库中,实现了对未知入侵的拦截．改进后的系统可有效防止未知的入侵事件,降低了丢包率,提高了系统的全面检测能力．     

Linux下入侵安全检测系统的分析

本文重点介绍了入侵安全检测系统的扩展和原理,并合理地分析了现有的入侵检测系统的现状,以轻量级入侵检测系统Snort为模型,分析了Snort系统的程序结构,最后提出了一种新的规则匹配算法,对网络数据的分析做了扩展。     

Linux下的入侵检测选择

介绍了入侵检测系统的定义和作用,对现有入侵检测方法和算法进行了分析和选择.主要研究了Linux环境下的入侵检测系统的属性和开发方法,并针对实际情况下的系统开发进行了分析选择.     

基于Snort的网络入侵检测系统

入侵检测系统(IDS)是计算机安全体系结构的重要组成部分,它能实现实时检测的功能。本文简单阐述了入侵检测系统的基本概念、发展以及分类,并从各个方面分析了Snort这个优秀的网络入侵检测系统。     

基于数据挖掘的主机入侵行为检测

针对主机入侵行为的复杂性与正常用户行为的相似性，提出利用序列模式挖掘方法挖掘攻击者频繁使用的主机入侵命令序列，将频繁主机入侵命令转换为底层入侵检测器的检测规则，用于检测用户的可疑行为，同时为了消除误报，设计了一个基于入侵事件状态的关联引擎，将挖掘产生的频繁主机入侵命令序列作为入侵关联规则并提出了一种新的入侵关联算法。     

基于Snort传感器的分布式入侵检测系统在校园网络中的实验测试

在校园网中部署基于Snort传感器的分布式入侵检测系统,并进行后门木马Bdoor攻击实验测试,以检测系统是否能主动、实时地全面防范一系列的网络攻击。实验测试结果显示,基于Snort的分布式入侵检测系统可以有效检测出校园网络中由于网络攻击带来的安全问题。     

基于Snort的校园网入侵检测系统设计及优化

分析了snort系统结构及工作流程,提出了校园网环境中应用防火墙和网络入侵检测系统的网络安全体系架构,构建了一个基于snort的校园网入侵检测系统,并探讨了snort系统优化策略。     

基于入侵检测的数据挖掘应用研究

为解决网络安全检测中防火墙技术的不足、变被动检测为主动防御等问题，在对入侵检测和数据挖掘技术分析的基础上，提出了一个基于数据挖掘的入侵检测系统，介绍了入侵检测系统的实施过程，并着重对入侵检测系统进行了实例分析。实验证明，该系统可以有效地检测新的攻击类型，实现知识库的自动更新，从而提高了入侵检测的效率和准确率，增强了网络系统的安全。     

基于Snort的校园网入侵检测系统的规划和设计

在目前国内外入侵检测技术发展的基础上。从网络安全管理的角度出发。针对校园网的网络现状及安全管理存在的问题．提出了基于开源软件Snort的韶关学院校园网络入侵检测系统设计与实施方案。并建立实验环境和测试系统对此方案的可行性、安全性及实用性进行实践论证。     

基于信道状态信息的船舶敏感区域入侵检测方法

特殊的船舶结构和船体震动对信号造成的严重多径和噪声干扰使现有入侵检测方法在船载环境使用存在较大局限性.通过对船载环境中的信号传播特性进行研究分析,提出基于信道状态信息的非接触式入侵检测方法,充分利用WIFI信号的幅值和相位信息,同时,基于子载波敏感度的差异性现象提出敏感子载波的评价模型,通过筛选对环境更加敏感的子载波对环境进行更加精细地感知.实船测试结果表明,入侵检测精确度可达95%以上,验证了入侵检测系统的鲁棒性和可靠性.     

一种改进的入侵检测模式匹配算法

随着网络的普及,网络安全问题日益严峻,入侵检测技术己经成为计算机与网络安全的重要组成部分.本文首先介绍了入侵检测的基础知识,然后对入侵检测中的模式匹配BM算法进行分析,并在此基础上提出了改进的GBM算法,该算法有效的提高了模式匹配的效率.     

基于模式挖掘的入侵检测系统警报分析

针对入侵检测系统（IDS）报告的警报数据中存在大量具有规律性、频繁出现的警报,并且该类警报多为误报或噪音的问题,提出了一种基于模式挖掘来发现警报中这些规律,从而进行警报分析的新方法．利用该方法可挖掘警报中的频繁模式,辅助管理员进一步分析和处理警报．实验结果表明,利用所提出方法来分析和处理警报后,能减少警报数目50%以上,有效降低了误报率．     

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。     

XML在入侵数据中的研究与应用

使用易于理解和扩展的XML语言来描述Snort规则,给出了在入侵检测过程中的应用,并通过实例进行说明,验证XML描述的有效性.