入侵检测技术研究

入侵检测是一种重要的主动安全防御技术，近年来成为安全领域的研究热点．该介绍了入侵检测系统的发展历史及现状，阐述了入侵检测系统的分类和通用入侵检测框架，并详细讨论了各种入侵检测技术．最后讨论了入侵检测技术的发展方向．     

网络入侵检测系统及其检测方法

网络入侵检测已经成为研究的前沿课题。网络入侵检测方法可以分为误用检测和异常检测两类。本文说明了这两类方法的基本思想，指出了其优点和不足，并介绍了相应的实现技术及与之相关的入侵检测系统。同时还描述了网络入侵检测系统应该具有的一般特点。最后，本文对网络入侵检测技术的发展趋势进行了展望。     

入侵检测技术浅析

入侵检测技术是一种重要的网络安全技术。本文介绍了入侵检测的基本概念及其关键技术,同时对其发展现状及未来趋势做了分析和探讨。     

计算机网络入侵检测技术探讨

介绍了计算机网络入侵检测技术的概念、功能和检测方法,描述了目前采用的入侵检测技术及其发展方向.     

入侵检测技术综述

根据检测技术的不同，入侵检测系统可以分为误用检测、异常检测和数据完整性分析．不同的检测方法各有其优缺点，因此得出一个结论：只有将不同的检测技术集成，才能提高入侵检测系统的性能．     

构建积极的入侵检测系统

入侵检测系统是信息系统的第一道防线,构建牢固而有效的入侵检测系统不仅要有强有力的技术保障,还要从日常管理工作入手,建立有关信息系统运行制度上的防御体系。     

入侵检测技术的研究

为保证网络安全,传统的依靠防火墙的手段已显得不足,入侵检测技术作为一个新的网络安全技术已经登上的网络安全的舞台。本文简单介绍了入侵检测的概念,叙述了入侵检测技术的分类和入侵检测系统的体系结构,并指出了当今的入侵检测的漏洞和缺陷。     

一种分布式入侵检测系统的设计

首先简要概述了入侵检测技术的现状、分析了现有技术的优缺点，然后提出一种基于部件的分布式入侵检测系统，它集成了误用检测和异常检测方法。文章最后设计了两种改进的分析方法。     

网络入侵检测系统概述

入侵检测是近年来网络安全研究的热点,在基于入侵检测定义的基础上,对入侵检测系统的定义、基本结构、分类及模型,进行了概括和解析,对入侵检测系统的基本情况从数据来源、检测方法、时效性、分布性等方面进行分析.     

计算机网络入侵检测技术

目前.目际上较实际井可指导信息系统安全建设和安全运营的是动态安全模型本文介绍了入侵检测的基本概念和模型,分析了当前使用较多的一些误用检测技术,异常检测技术.讨论了人工免疫系统运用于入侵检测的优势.     

入侵检测技术漫谈

从入侵检测的概念、结构、分类、发展趋势等几个方面介绍了入侵检测技术。     

基于网络入侵检测系统的技术改进

本文从研究入侵检测技术人手，介绍了入侵检测系统的分类；然后分析了基于网络的入侵检测系统（NIDs）的技术方法及其优缺点，指出了当前基于网络的入侵检测系统存在的问题和所面临的挑战．本文在对基于网络的入侵检测系统的研究中，提出将主机知识、网络域知识结合到检测系统中去，解决了检测系统易受插入攻击、躲避攻击的问题．本文还提出了检测子网的概念，根据检测需要将物理子网划分为几个检测子网，可以实现负载的分流和检测任务的专业化分工，负载分流可以彻底解决高速网对网络入侵检测系统的威胁，专业化分工可以大大提高检测引擎的处理速度．     

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·     

基于模糊聚类理论的入侵检测数据分析

入侵检测系统是网络和信息安全构架的重要组成部分,主要用于区分系统的正常活动和可疑及入侵模式,但是它所面临的挑战是如何有效的检测网络入侵行为以降低误报率和漏报率.基于已有入侵检测方法的不足提出利用模糊C-均值聚类方法对入侵检测数据进行分析,从而发现异常的网络行为模式.通过对CUP99数据集的检测试验表明该方法不但可行而且准确性及效率较高.     

数据挖掘技术在入侵检测系统中的应用

将入侵检测系统中的攻击程度进行分类,并利用数据挖掘技术在入侵检测系统中加以应用.尽管入侵检测系统能够对攻击行为进行检测,但其结果还是具有不确定性的,利用这种划分能够对攻击行为的不确定性进行描述,也可以让用户对入侵行为进行灵活的调整.     

数据挖掘技术在入侵检测系统中的应用

将入侵检测系统中的攻击程度进行分类,并利用数据挖掘技术在入侵检测系统中加以应用。尽管入侵检测系统能够对攻击行为进行检测,但其结果还是具有不确定性的,利用这种划分能够对攻击行为的不确定性进行描述,也可以让用户对入侵行为进行灵活的调整。     

基于数据挖掘的入侵检测技术精确度研究

入侵检测系统一直以来都是多层安全体系架构不可或缺的一部分,与传统的防御解决方案相比,基于数据挖掘的入侵检测有着较高的精确度,并能有效地识别未知的入侵模式.然而,伪肯定率的存在也一直影响着基于数据挖掘的入侵检测系统的深入研究.笔者分析影响入侵检测精确度的因素,提出了一种基于数据挖掘的有效提高精确度和降低伪肯定率的入侵检测方法.