基于模式匹配的入侵检测系统研究

分析中国的网络安全问题，提出基于模式匹配的入侵检测系统．在入侵检测系统框架的基础上，通过建立模式匹配的模型特征库和描述系统的流程来说明入侵检测系统的原理．经过测试，该方法对现有的攻击（如：SQL注入、跨站脚码攻击等）能够起到有效的防御．     

基于协议分析的入侵检测方法的改进

自协议分析方法引入入侵检测系统以来,就与模式匹配方法相结合,以其简单、高效得到了广泛的应用与发展。Snort系统是目前最常用的基于协议分析的入侵检测系统,目前多数入侵检测产品是将Snort系统进行简单加工改造而成的。Snort系统是完全由规则驱动的,只是对网络接口数据进行生硬的模式匹配。近年来,国内外也提出了一些协议分析方法的改进,但都局限于基于误用的检测方法效率的提高。本文总结了现在基于协议分析的入侵检测方法的理论成果,提出了一种有机结合了误用和异常检测方法的基于协议分析的入侵检测系统模型。这一模型结合了协议确认、协议分析和模式匹配三种检测技术,综合协议分析方法的先进技术方法,并利用协议确认方法对原有单一规则驱动的方法做出有利补充。     

一种基于协议分析的入侵检测系统

针对目前出现的利用协议漏洞进行攻击的入侵方式,提出了一种基于协议分析的入侵检测系统模型.该模型采用简单协议分析与协议状态分析检测技术,使用了散列数高速匹配算法,可以实现该类检测的全面性、准确性与高效性.     

基于协议分析的入侵检测规则智能匹配

针对传统模式匹配检测技术存在的计算量大、检测率低误、报警率高等问题,提出了一种基于协议分析的智能匹配检测方法。该检测方法充分利用TCWIP（Transmission Control Protocol／Intemet Protocol）技术的高度规则性检测攻击的存在,明显减少了匹配检测的计算量。设计并实现了基于动态分析的自动排序规则库。实验结果表明,该智能匹配方案能使模式匹配的时间缩短20％,从而提高了入侵检测的效率。     

基于协议分析的入侵检测系统的研究

传统基于模式匹配的入侵监测系统存在计算量大、准确率低等缺点。网络协议是网络入侵检测系统中的关键技术,主要是对网络层和传输层协议进行分析。该文在协议分析的基础上,提出了基于协议分析的新的入侵检测系统。提高了入侵检测系统的检测速度、准确性并减少了系统的漏报和误报。     

浅析入侵检测技术

从数据分析方法的角度介绍了入侵检测系统采用的不同数据分析方法，从数据来源的角度分析了基于网络的IDS和基于主机的IDS的原理，比较了不同数据分析方法和不同数据来源的入侵检测的不同和优劣，并分析了入侵检测技术(IDS)的发展方向。     

协议分析在入侵检测中的应用

目前大多数入侵检测系统采用的是特征分析技术,该类系统漏报误报率高,检测速度低,准确性差,而协议分析技术能够提高入侵检测系统检测的准确性,降低漏报和误报率,提高检测速度。     

基于协议分析的入侵检测系统研究与设计

本文对入侵检测关键技术中的协议分析技术、协议规则特征的匹配等做了研究,把网络异常检测中的协议分析技术与传统的模式匹配技术相结合,通过高度规则的网络协议优势来减少系统的工作复杂度,利用模式匹配方式来确保检测的准确性和降低漏报率。     

基于决策树的协同网络入侵检测

由于不同网络协议有不同的属性值,不同的数据集可被用来检测网络入侵.该文提出了一种基于决策树的协同网络入侵检测模型,该模型是由多个代理组成,每个代理针对不同的网络数据协议类型(TCP/UDP/ICMP)分别履行检测,且它们又通过协同构成一个整体检测体系.最后用KDD CUP 99数据进行实验,验证了该方法检测入侵行为的有效性.     

基于决策树的入侵检测的实现

决策树是分类的常用方法.文章针对一个局域网上模拟的入侵检测问题,描述了对利用决策树方法学习的一种优化实现.并且对怎样处理缺失数据、连续属性的离散化、怎样剪枝以及分类法的准确率评估及提高等关键技术进行了研究.实验证明,该方法可为入侵检测系统生成有效的决策树.     

基于改进决策树的入侵检测算法

本文对经典的基于信息增益的决策树算法进行改进,提出一种基于决策树与属性相关性相结合的入侵检测算法。该算法同时结合综合策略的剪枝算法以避免过度拟合对检测结果的影响。实验结果证明,本算法不仅在面对已知攻击时能够做出良好的判断,而且在面对未知攻击时仍然具有一定的检测能力,具有良好的性能和可用性。     

基于数据融合的分布式入侵检测系统研究

针对分布式入侵检测在当今网络安全中发挥着越来越重要的角色,将数据融合技术引入到入侵检测系统中,提出了基于数据融合的分布式入侵检测系统设计方案,描述了分布式检测和决策融合的结构设计,讨论了数据融合决策问题的数学模型,运用理论推理论证了融合决策处理的可靠性。分析比对实验表明,该系统降低了入侵检测系统的虚警率,提高了检测率。     

基于多策略决策树剪枝算法的入侵检测系统

决策树是数据挖掘技术中一种有效的分类方法,使用该方法的入侵检测系统能够更加准确高效的对网络数据进行处理和告警.然而面对庞大的网络数据集,生成的决策树规模常常较大,难以理解.本文提出一种多策略的剪枝算法修剪生成的决策树,来提高入侵检测系统的效率和准确性.     

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.     

决策树与神经网络结合的入侵检测系统模型研究

入侵检测系统是保证网络信息安全的有力手段,文中提出一种结合决策树和神经网络的入侵检测系统框架。决策树分类方法把数据集划分为正常数据和入侵数据,并作为训练集分别用神经网络进行训练,改善了系统的检测精度并提高了对未知数据的检测能力。离线训练后的系统可以实现网络数据的实时检测,通过实验证明了此系统很好的检测效果和自适应能力。     

复合式入侵检测方法的研究

所提出的复合式入侵检测算法是基于行为建模算法和模式匹配算法两种入侵检测算法的有效结合,其中行为建模算法扩展了基于异常的入侵检测算法,而模式匹配算法完全实现了基于特征的入侵检测算法.自适应的行为建模算法根据用户的行为和程序的行为建立合法的行为模板,而不需要任何人工干预.两种入侵检测算法能够有效的降低误报率的发生.采用Servlet Filter技术的安全代理是一个具有一定入侵分析功能的智能插件.     

入侵检测系统中模式匹配算法探讨

针对入侵检测系统实现中的关键部分—检测引擎的数据分析模块实现问题,对基于规则的入侵检测来说,模式匹配算法非常重要,它直接影响到系统的准确性和实时性能。研究了几种应用于入侵检测中的单模式精确匹配算法和多模式精确匹配算法,分析了这些算法的复杂性,包括 Brute Force 算法,Knuth-Moris-Pratt 算法,Boyer-Moore 算法,Boyer-Moore-Horspool 算法,Aho-Corasick 算法和 Aho-Corasick_Boyer-Moore 算法。     

基于NDIS的入侵检测系统设计与实现

在提高入侵检测速度和减少误报、漏报这2个方面展开了研究。文中基于NDIS中间层驱动程序,引入协议分析技术作为入侵分析的预处理模块,提出了一种入侵检测模型,并对其中的数据采集模块和协议分析模块进行了实现。在数据采集模块中设计并实现了基于Windows操作系统NDIS中间层驱动程序的数据捕获机制,该模块在Windows系统核心态中运行,与物理网卡驱动程序相邻,可以最大程度上减少数据捕获过程中产生的重复拷贝。而协议分析模块分成核心态协议分析模块以及用户态协议分析模块,通过Windows系统中的事件机制与文件映射机制实现了二者之间的通信,利用中间层驱动实现了核心态协议分析模块,最后利用核心态协议分析模块实现了对几种常见攻击的检测。