KDDCup99网络入侵检测数据的分析和预处理

基于数据挖掘的入侵检测技术研究中,常用的实验数据是KDDCup99的网路入侵检测数据集。本文介绍了该数据集的构成和入侵攻击的类型,以及在实际入侵检测中使用的有效的连接记录特征。针对入侵检测技术中的聚类算法,本文给出一种数据预处理方法,经实验表明能改善聚类的效果。     

网络入侵检测技术研究

入侵追踪系统是在网络上自动发现攻击者真实位置的系统,可以揭穿地址欺骗等攻击者常用的手段。本文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,并分析了一些入侵检测系该的不足,提出将防火墙、漏洞扫描等与入侵检测系统相结合,可以进一步提高入侵检测系统的性能。     

网络入侵的聚类算法研究与实现

入侵检测中对知入侵的检测主要由异常检测完成,传统的异常检测方法需要构造一个正常行为特征轮廓的参考模型,但建立该特征轮廓和确定异常性报警的门限值都比较困难,而且建立该特征轮廓使系统开销大.据此本文提出一种针对入侵检测的聚类算法和一种数据处理方法.该算法通过动态更新聚类中心和类内最大距离实现,收敛速度快,再结合对数据的预处理使聚类效果更好.实验结果表明,此算法用于以未知入侵检测为代表的特殊模式检测方面是可行和有效的.     

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。     

传感器网络中基于簇的入侵检测策略

基于网格思想提出了适用于传感器网络的分布式分簇算法,本算法克服了传感器网络没有清晰物理边界,信息易于泄漏的严重缺陷.并在此基础上给出了一种基于簇的入侵检测策略,簇头与簇成员的IDS采用不同的引擎,理论分析此方案具有良好的性能.     

基于级联AdaBoost的Snort异常检测预处理插件研究

在开源网络入侵检测系统Snort的预处理阶段加入了一种新的预处理插件,插件中使用改进的AdaBoost算法进行异常网络流量的特征提取和构造每一级AdaBoost分类器,然后用级联的结构将多个AdaBoost分类器做线性组合共同完成入侵检测,组合系数通过自适应学习得到。实验表明,该插件可以有效地检测Snort规则集中无可匹配特征的异常网络流量,降低Snort系统对于异常流量检测的漏报率和误报率,满足高速网络环境对入侵检测实时性的要求。     

基于网络数据基因表达方法的人工免疫入侵检测技术

针对计算机入侵检测和生物免疫所具有的高度相似性,提出了一种基于网络数据基因表达方法基础之上的人工免疫入侵检测模型。使用了克隆选择算法,并通过适应度和亲和度相结合的保优策略,解决了检测器过早收敛的问题。分析了该系统模型的工作流程,介绍了实验情况并对今后的研究方向进行了展望。     

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。     

基于HTM网络的多源海洋实时观测数据异常检测

在时下海洋观测系统中,往往通过分布于不同地理位置的智能传感器来获取实时观测数据。然而由于通信环境不稳定、观测仪器故障、数据采集或传输软件运行异常等原因,观测数据的完整性、可靠性和时效性往往得不到保障。本文基于层级实时记忆(Hierarchical Temporal Memory,HTM)网络设计多源数据异常检测算法,对不同测点海洋实时观测数据流进行质量监控。首先考虑海洋观测系统中存在的数据缺测、网络丢包现象,对观测数据进行预处理;接着基于HTM网络,生成观测数据的稀疏离散表征,动态更新神经元活跃和预测状态,并根据赫布法则奖励或惩罚突触连通值,模拟时序数据的空间和时间关系,从而学习和识别数据内部特征,实现单源海洋实时数据流的异常检测;最后在此基础上,利用不同测点间观测数据的距离相关性,对多源海洋实时数据流进行质量监控,降低异常数据漏报率。实验结果表明,本文提出的算法能有效检测出海洋实时观测数据异常点,且识别速度快于数据采集速度,能保证异常检测过程的准确性和实时性,符合实际应用需求。     

基于聚类的Ad hoc网络入侵检测研究

由于Ad hoc网络的独特网络特性,其安全性特别脆弱.在分析了Ad hoc网络安全性的基础上,提出了一种聚类算法和人工免疫系统相结合来进行入侵检测的方法.该算法是一种无监督异常检测算法,它具有可扩展性、对输入数据集的顺序不敏感等特性,有处理不同类型数据和噪声数据的能力.实验表明,该算法可以改进Adhoc网络入侵检测的检测率和误检率.     

计算机网络入侵检测中的数据挖掘

针对入侵检测系统存在的问题,设计了一个基于数据挖掘技术的计算机网络入侵检测系统,给出主要结构和功能,分析了网络控制系统中的应用。     

一种面向特定网络服务的异常检测方法

通过对入侵检测技术以及攻击种类的分析,发现常用的网络流量模型和简单的应用模型不能很好地检测R2L(Remote to Local)和U2R(User to Root)两类攻击.为此,提出一种面向特定网络服务的异常检测方法,考虑了特定网络服务的负载知识,结合信息论相关理论和n-gram分析方法,对正常服务请求报文的类型、长度、负载分布建立模型,对检测对象计算其特征异常值,有效检测R2L和U2R两类攻击.将该方法与误用检测结合,能有效提高入侵检测的准确性.     

数据挖掘技术在网络入侵检测中的应用

论述了入侵检测系统的基本概念，针对目前入侵检测系统中存在的问题，提出了一个基于数据挖掘技术的自适应入侵检测系统模型。介绍了该系统模型的基本思想，阐述其结构及主要功能，着重分析了该系统的数据挖掘和检测过程。利用数据挖掘技术自动地从大量数据中提取重要的特征和新的模式，生成有意叉的规则并建立检测模型，实现对分布式拒绝服务攻击DDoS（Distrbute Denial of Service）入侵的检测方法。     

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．     

A Neural Network Approach for Misuse and Anomaly Intrusion Detection

An MLP(Multi-Layer Perceptron)/ Elman neural network is proposed in this paper, which realizes classification with memory of past events using the real-time classification of MI.P and the memorial functionality of Elman. The system‘s sensitivity for the memory of past events can be easily reconfigured without retraining the whole network. This approach can be used for both misuse and anomaly detection system. The intrusion detection systems(IDSs) using the hybrid MLP/Elman neural network are evaluated by the intrusion detection evaluation data sponsored by U. S. Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA). The results of experiment are presented in Receiver Operating Characteristic (ROC) curves. The capabilites of these IDSs to identify Deny of Service(DOS) and probing attacks are enhanced.     

基于免疫的网络动态实时异常检测模型

网络异常检测已成为入侵检测系统发展的重要方向.现有异常检测模型对检测模式描述为一种静态方式,缺乏良好的自适应性和协同性,检测率低,难以满足高速网络环境下实时检测的需求.针对此,借鉴人体免疫系统优异的自学习自适应机制,提出了一种新的基于免疫的网络动态实时异常检测模型NAIM.该模型通过对检测模式进行动态描述,结合抗体细胞动态克隆原理,探讨种痘及疫苗分发机制,实现检测模式随真实网络环境同步演化,从而提高网络异常检测的准确性和及时性.     

计算机网络入侵检测技术研究

针对当前网络安全技术发展的现状,指出随着网络的推广和网络事务的普及,仅仅依靠静态安全防御技术已经无法满足现有网络安全的需要,必须采用随着当前网络状态变化而动态响应的安全防御手段,即网络安全的主要技术之——入侵检测技术。同时简要介绍了入侵检测系统的通用结构、技术分类、面临的挑战以及其未来发展方向。     

一个基于改进遗传算法的RBF网络入侵检测模型

针对异常入侵检测中存在的误报率高的问题,文章提出了一种基于改进遗传算法的RBF网络入侵检测模型。采用数据挖掘方法建立聚簇规则集,用改进的遗传算法优化RBF网络,用已训练好的RBF网络对与聚簇规则集中不匹配的可疑行为进行检测,并能识别出具体的入侵类型。实验表明,文中提出的模型采用改进遗传算法的RBF神经网络,较基于BP神经网络的检测技术有更好的识别精度。     

一个基于神经网络的入侵检测系统原型的开发

文章介绍了神经网络技术在入侵检测上的应用现状,讨论了BP神经网络算法中存在的一些问题及改进措施,开发了一个基于神经网络的入侵检测系统的原型.     

基于神经网络的程序异常监测

针对传统入侵检测系统的不足,研究了基于反向传播神经网络的程序异常检测方法,提出了一个改进的利用多层前馈网络的预测功能和异常区域判定方法检测系统异常的算法.详细讨论了算法的基本原理、数学基础、设计和实现方法.通过实验,分析算法的优缺点,验证了算法的可行性和有效性.