入侵检测技术的研究

给出了入侵和入侵检测的概念、入侵检测模型．介绍了入侵系统应具有的功能和入侵检测系统分类,介绍了多种入侵检测方法和数据监测技术以及一些相关技术,最后讨论了该领域今后的发展方向。     

入侵检测技术研究

入侵检测是保护系统安全的重要途径．给出了入侵和入侵检测的概念，说明了入侵检测的必要性，介绍了多种入侵检测方法以及一些相关技术，最后讨论了该领域今后的发展方向．     

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。     

入侵检测方法

对检测入侵方法中的两种方法——异常入侵检测和误用入侵检测进行了描述，介绍了这两种方法中采用的各种不同的检测技术。     

入侵检测系统初探

本文介绍了入侵检测系统的概念,入侵检测的过程,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,最后对入侵检测系统的发展方向作了阐述。     

网络入侵检测系统的研究

介绍了网络入侵的基本概念,提出了网络入侵检测系统的基本任务,给出了一个通用的网络入侵检测系统的结构模型,对目前入侵检测系统作了分类,分析了网络入侵检测技术,指出入侵检测系统在网络安全中的作用,同时对网络入侵检测系统（NIDS）的发展作了展望。     

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。     

网络入侵检测防御技术综述

文中对网络入侵检测防御技术进行了综合介绍,重点介绍了入侵检测系统(IDS)的核心实现技术及相应的缺点.在此基础之上,本文就入侵检测防御技术的未来发展趋势进行了探讨,本文认为入侵检测防御技术的整合将是未来入侵防御技术的主要发展方向.     

数据挖掘在入侵检测技术中的应用研究

针对入侵检测系统的特点,分析了数据挖掘在入侵检测技术中应用的研究现状,并利用数据挖掘技术在处理海量警报数据方面的优势,提出了一个入侵警报分析系统模型,通过对入侵检测系统产生的警报进行分析,减少了警报数量,提高了系统的检测效率和实用性.     

可入侵容忍的分布式协同入侵检测系统

随着网络环境和应用系统的日益复杂,系统安全对入侵检测提出了新的挑战。本文在分析入侵容忍特性和现有入侵检测方法的基础上,结合协同思想,提出了可入侵容忍的分布式协同入侵检测系统。经实验检测本系统具备一定的入侵容忍能力,通过协同分析发现一些分布式的较为复杂的攻击,对入侵的检测更为细致和全面。     

基于神经网络的入侵检测模型

对当前网络上的入侵和入侵检测技术进行了分析,论述了神经网络应用于入侵检测系统中的优势,给出了一个基于神经网络的入侵检测的实施模型。     

基于入侵检测的BP网络算法

阐述了入侵检测技术的发展与现状,对目前所采用的入侵检测技术及其特点进行了分析比较,探讨了将神经网络应用于网络入侵检测的可行性.结合网络入侵和主机入侵方面的检测能力,构建了基于智能体的分布式入侵检测系统的体系结构模型.重点讨论了神经网络入侵检测算法,提出了较优的变速度回归神经网络检测算法.     

入侵检测技术初步研究

由于网络固有的开放性,使入侵检测技术成为计算机安全方面的一种重要内容。本文介绍了入侵检测的基本原理,探讨了入侵检测技术的类别,详细介绍了几种入侵检测方法,指出了入侵检测技术面临的问题和发展方向。     

一种基于CIDF的入侵检测系统模型

给出了一种基于CIDF的入侵检测模型，该模型同时运用异常检测与特征检测，能够较好地检测到各种攻击，而且可以在有噪声数据的情况下对系统进行训练，克服了一般的基于异常检测的入侵检测系统要求在无噪声数据的情况下进行训练的缺陷。通过CIDF通信协议，入侵检测系统还可以与其他的入侵检测系统通信，实现多个入侵检测系统协同工作，大大提高了入侵检测的效率和成功性。     

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.     

基于数据挖掘的主机入侵行为检测

提出利用序列模式挖掘方法得到频繁入侵命令序列，将频繁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．为了消除误报，设计了一个基于入侵事件状态的关联引擎，将频繁入侵命令序列作办关联规则，并提出了一种新的入侵关联算法，该算法不仅考虑了每类主机入侵行为的序列特征，也反映了不同类型主机入侵行为之间的因果关系，体现了主机入侵行为的多样性和复杂性．实验结果表明，该入侵关联模型对各类主机入侵行为的检测效果良好，误报率明显降低，特别是下载类和信息获取类主机入侵行为的误报降低了20%左右。     

基于量子遗传算法的入侵检测器生成

入侵检测器的生成是入侵检测系统的核心,入侵检测器生成可以转化成数据的最优分类问题．量子遗传算法针对复杂优化问题有很强的搜索能力和最优化性能．因此,本文引入量子遗传算法来实现这个优化过程,并进行了入侵检测对比实验,实验结果表明基于本文算法的检测准确率高,同时收敛稳定性明显提高,收敛速度更快．     

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.     

一个基于BP神经网络的入侵检测系统的原型

介绍了神经网络技术在入侵检测上的应用现状及BP神经网络学习算法的原理，开发了一个基于神经网络的入侵检测系统的原型.     

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。