基于校园网入侵检测技术的概述及设计

该文从网络入侵检测的概念入手,对入侵检测系统的体系结构、各种类型分类作了说明,根据校园网目前的状况进行了网络入侵检测系统的设计和分析,并对入侵检测的研究热点进行论述,为入侵检测系统做出了总结。     

入侵检测技术研究概述

入侵检测是保护信息安全的重要途径,是一种新的动态安全防御技术,它是继防火墙之后的第二道安全防线。介绍入侵检测的相关概念,总结了入侵检测系统的功能、分类及入侵检测的过程,并对入侵检测的方法进行了简要分析,为进一步研究提供参考。     

一种改进的SVM多类分类算法在入侵检测中的应用

入侵检测作为网络安全的关键技术,成为了当前网络安全研究的热点,入侵检测算法的准确率和推广性能是研究的重点。基于二叉树的思想和超球支持向量机的特点,本文提出了一种改进的SVM多类分类入侵检测算法。本文通过引入相似度函数作为权值,选取相似性最小的两类样本构造两类分类器,采用自下而上的方法构造多个两类超球SVM分类器,并将该多类分类算法应用于入侵检测中。利用KDD CUP 1999入侵检测数据进行了仿真实验,实验结果表明,该算法能有效提高检测准确率、推广性能也得到较好改善。     

入侵检测系统的研究

入侵检测系统是采用主动的防御技术保护系统、信息安全的重要网络安全措施。对入侵检测系统的研究进展进行了详细的介绍、分析,并进行了全面的总结。重点介绍了入侵检测系统的模型、分类;以及入侵检测系统的新技术及比较成熟的IDS产品。最后展望了入侵检测系统的发展前景。     

入侵检测系统的研究综述

入侵检测系统是网络系统重要的安全保障之一。 为明确入侵检测系统的研究方向, 总结了入侵检测系统的研究现状, 包括概念、 模型、 发展历史及分类, 分析了目前入侵检测的主要技术。 结果表明, 开发具有灵活分配角色机制的协作智能入侵检测系统, 将其他安全技术与入侵检测技术集成、 将计算机取证与入侵检测融合, 研究面向应用层和面向 IPv6 的入侵检测系统将成为该领域的发展趋势。     

恒温控制网络中入侵波动抑制模型仿真

恒温控制网络入侵中的攻击阶段会使温度信号的输出产生巨大的波动,使得对其稳定性的控制难度增大.传统的温控网络入侵波动抑制方法主要是锁定信号干扰源并加以排除,但是在干扰源不确定的情况下,传统方法缺少主动防御能力,被动性明显.提出基于最优入侵特征分类模型的恒温控制网络中入侵波动抑制方法.利用最优入侵特征分类方法对温控网络的入侵进行准确分类,获取入侵特征基向量的加权和矩阵形式,计算基向量的正交向量,以获取入侵向量估计值,根据入侵检测的结果计算输出信号的波动变化,对入侵后的信号波动系数进行有效变换,并对波动系数的大小进行动态调整以输出控制指令信号的补偿量,完成对温控网络入侵后的信号波动抑制.实验结果表明,该模型在恒温控制网络中,对入侵后温度信号波动抑制方面有着明显的优越性.     

浅谈人工免疫与入侵检测系统的技术应用

介绍了入侵检测系统的概念,分析了入侵检测系统的模型;并对现有的入侵检测系统进行了分类,讨论了入侵检测系统的评价标准,并对近几年来在入侵检测研究领域中的热点基于免疫学的入侵检测进行了介绍,最后对入侵检测系统的发展趋势作了的预测。     

基于ResNet和双向LSTM融合的物联网入侵 检测分类模型构建与优化研究

为提高物联网入侵检测模型的综合性能,将残差神经网络(Residual Networks,ResNet)与双向长短时记忆(Long-Short Term Memory,LSTM)网络融合,构建物联网入侵检测分类模型.针对大规模物联网流量快速批量处理问题,在对原始数据进行清洗、转换等预处理基础上,提出将多条流量样本转换为灰度图,并利用基于ResNet和双向LSTM融合的深度学习方法构建物联网入侵检测分类模型.对分类模型的网络结构、可复用性进行综合优化实验,得到最终优化模型,分类准确率达到96.77%,综合优化后的模型构建时间为39.85 s.与其他机器学习算法结果相比,该优化方法在分类准确率和效率两个方面取得了很好的效果,综合性能优于传统的入侵检测分类模型.     

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.     

网络入侵检测数据采样策略研究

研究网络入侵检测数据采样策略,对入侵检测的定义、分类以及基本结构进行了分析,并从数据挖掘、数据采集等方面讨论了网络入侵检测数据采样的技术基础,构建了入侵检测数据采样模型,进行风险识别判断定价,并对扩展策略进行了讨论。     

基于联邦学习的网络异常检测

作为一类网络安全的基础研究,网络异常检测技术目前还存在检测准确率低、误报率高以及缺乏标签数据等问题。为此提出一种融合联邦学习和卷积神经网络的网络入侵检测分类模型（CNN-FL）,可有效解决多个参与者在不共享隐私数据的情况下进行一个全局模型的协作训练时所带来的问题。该模型无需汇集模型训练所需要的数据进行集中计算,只是传递加密的梯度相关数据,即可利用多源数据协同训练同一模型,并解决缺乏标签数据的问题。随后将该模型应用于二分类和多分类方法中,并在同一基准数据集NSL-KDD上进行了实验比较与分析,实验结果表明,与其他研究方法相比,所提CNN-FL分类模型在二分类以及多分类中具有较高的识别性能和分类精度。     

Learning Vector Quantization Neural Network Method for Network Intrusion Detection

A new intrusion detection method based on learning vector quantization （LVQ） with low overhead and high efficiency is presented. The computer vision system employs LVQ neural networks as classifier to recognize intrusion. The recognition process includes three stages： （1） feature selection and data normalization processing;（2） learning the training data selected from the feature data set; （3） identifying the intrusion and generating the result report of machine condition classification. Experimental results show that the proposed method is promising in terms of detection accuracy, computational expense and implementation for intrusion detection.     

基于动态分类算法的入侵检测系统

为了使分类方法适合网络入侵检测系统在线、实时的特点,根据自适应谐振理论提出了基于联想和竞争学习的动态分类算法。算法采用改进的胜者全得方法训练神经网络,通过估算类别数目方法优化初始系数。该算法能防止分类时丢弃特殊模式,并能对未知类别数量的数据动态进行分类,实验采用相同的数据集训练自适应谐振理论网络和动态分类网络。结果证明,动态分类算法具有良好的收敛性和模式分类能力。将该算法应用于入侵检测系统的网络行为智能学习,其误报率仅为10%左右。     

入侵检测技术研究综述

计算机网络的安全已成为国家与国防安全的重要组成部分,而入侵检测技术是保证计算机网络安全的核心技术之一.介绍了入侵检测的概念,指出入侵检测系统具有的功能和入侵检测过程,并对入侵检测系统的分类和入侵检测的方法进行分析,并分析了入侵检测技术的主要发展方向,为进一步研究入侵检测技术提供参考.     

多标记数据的特征及标记降维方法综述

多标记学习降维方法在实际应用问题中用以处理特征,标记或二者维度较高的数据集,已成为研究热点;针对目前多标记学习降维方法数量众多,种类繁杂而导致缺乏科学分类的问题,从多标记数据降维空间选择的角度,提出将多标记学习降维方法按照特征空间降维,标记空间降维和二者均降维的形式归纳为三类,其中特征空间降维又分为特征降维和特征选择两类问题,分别从独立于和依赖于彼此空间的角度对已有的40余篇文献中的典型多标记学习降维算法的研究现状进行了综述;最后,总结了多标记学习降维方法的研究现状和启示,并提出了未来进一步的研究方向。     

个性化智能安全中面向正示例的自组织聚类学习

针对个性化智能安全服务的需要,提出了一种新的个性化智能安全服务范式,并为此构造了面向正示例的自组织聚类学习器作为这类服务范式的核心技术,然后对提出的学习算法进行了入侵检测实验及分析.     

支持向量机的研究与发展

支持向量机是一种新型机器学习方法。是在统计学习理论基础上发展起来的一种新的数据挖掘方法,并已广泛应用于模式识别与回归分析。已成为国际机器学习界的研究热点。笔者主要对其基本原理与研究发展情况进行了探讨和研究。     

支持向量机的算法研究

支持向量机(support vector machine,SVM)是20世纪90年代发展起来的一种新型机器学习方法,是在统计学习理论基础上发展起来的一种新的数据挖掘方法,已广泛应用于模式识别与回归分析。并已成为国际机器学习界的研究热点。本文主要讨论其基本原理与SVM训练算法。     

基于卷积神经网络的入侵检测算法

作为深度学习的一种有效算法,深度卷积网络已成功应用在处理图像、视频和音频等领域.通过建立一卷积神经网络模型并应用于网络入侵检测,选取的卷积核与数据进行卷积操作提取特征的局部相关性从而提高特征提取的准确度.采集到的网络数据通过多层"卷积层-下采样层"的处理对网络中正常行为和异常行为的特征进行深度刻画,最后通过多层感知机进行正确分类.KDD 99数据集上的实验表明,文中提出的卷积神经网络模型与经典BP神经网络、SVM算法等相比,有效提高了入侵检测识别的分类准确性.      

基于Transformer神经网络模型的网络入侵检测方法

网络入侵检测一直以来都是网络安全中亟待解决的关键任务之一,传统网络入侵检测方法主要通过提取多维特征,采用机器学习方法构建检测模型,大多忽略了入侵行为的时间相关性.通过提取网络入侵行为的时序特征,设计基于降维特征的多头自注意力机制Transformer网络模型,以解决传统串行化时序神经网络模型不易收敛且时间开销较大的问题,通过选取最优的损失函数和训练参数进行并行化训练,实现网络入侵行为检测.实验结果表明,基于Transformer网络模型的网络入侵检测方法在多个数据集上均获得了99％以上的精度和检出率.