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数据挖掘技术在网络入侵检测中的应用 总被引:4,自引:0,他引:4
刘军 《南京工业大学学报(自然科学版)》2006,28(2):79-84
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。 相似文献
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深度防卫的自适应入侵检测系统 总被引:1,自引:1,他引:1
为了全面检测黑客入侵和有效提高检测精度,提出了一种深度防卫的自适应入侵检测系统模型.该模型按照黑客入侵对系统影响的一般顺序,使用不同方法对网络行为、用户行为和系统行为3个层次涉及到的网络数据包、键盘输入、命令序列、审计日志、文件系统和系统调用进行异常检测,并利用信息融合技术来融合不同检测器的检测结果,从而得到合理的入侵判定.在此基础上,提出了系统安全风险评估方法,并由此制定了一种简单、高效的自适应入侵检测策略.初步实验结果表明,所提的深度防卫自适应入侵检测模型能够全面、有效地检测系统的异常行为,可以自适应地动态调整系统安全与系统性能之间的平衡,具有检测精度高、系统资源消耗小的优点. 相似文献
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针对现有入侵检测系统在处理大量数据时,挖掘速度慢,自适应能力差的缺点,引入了数据挖掘技术使其能从大量数据中发现入侵特征和模式,提出了一种基于数据挖掘技术的入侵检测系统模型,并研究了建模过程中用到的算法. 相似文献
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神经网络在入侵检测中的应用 总被引:3,自引:0,他引:3
当前的入侵检测技术主要有基于规则的误用检测和基于统计的异常检测。提出一个基于神经网络的入侵检测系统模型,利用神经网络的自学习、自适应的特性,快速识别和对噪声数据的处理能力,使入侵检测系统能够较好地识别新的攻击。 相似文献
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要想增强入侵检测系统的检出率,将检错的失误降低,就需要依靠基于粗糙集的自适应入侵检测算法,该检测法的提出是建立在目前的入侵检测方法之上的。基于粗糙集的自适应入侵检测算法中既有粗糙集算法,又有入侵检测技术,因此二者的结合可以将安全检测的目的达到。通过对实验数据进行分析,可以得出这样的结论:使用基于粗糙集的自适应入侵检测算法可以将检测率大幅度的提高,无论是基于BP(back propagation)神经网络算法还是支持向量机的入侵检测算法都比不上该算法,因此使用基于粗糙集的自适应入侵检测算法比较科学、有效,可以提供较好的入侵检测服务。 相似文献
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信息系统内部安全审计机制 总被引:2,自引:0,他引:2
针对目前大量存在的信息系统内部安全问题,提出了基于安全审计和入侵检测技术的信息系统安全审计平台,并具体给出了其内部工作流程和实现机制.鉴于信息系统内部安全的特点,作者提出了建立系统内部人员的个人诚信信息,并将其作为入侵检测的匹配条件之一.针对入侵检测系统,采用了误用检测技术和异常检测技术相结合的方式,将事后审计数据作为训练数据建立入侵检测模型,最终实现对信息系统内部审计信息的实时处理. 相似文献
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一种基于CIDF的入侵检测系统模型 总被引:4,自引:0,他引:4
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。 相似文献
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基于动态分类算法的入侵检测系统 总被引:2,自引:2,他引:0
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。 相似文献
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论述了入侵检测系统的基本概念,结合异常检测和滥用检测,提出了基于数据挖掘的网络入侵检测系统模型。介绍了该系统模型的基本思想,该系统模型通过将预处理的网络数据包送到数据挖掘过程控制模块,产生出能精确描述入侵行为和系统正常行为模式的规则,并且自动产生精确适用的检测模型。 相似文献
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提出一种基于Agent的自适应分布式入侵检测系统模型,以解决大多数传统的、 采用集中式的分析引擎的入侵检测系统误报率较高且缺乏自适应性的缺点; 同时, 针对现有大多数模型具有较高漏报率的问题, 提出一种基于蜜罐分布式的入侵检测系统模型. 相似文献
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基于免疫的自适应性网络入侵检测模型设计 总被引:5,自引:0,他引:5
自然免疫系统与计算机安全问题有很多相似性,两者主要工作都是如何区分“自我”与“非我”。文章根据人工免疫的原理、体系结构,建立了一种基于免疫原理的自适应性网络入侵检测系统模型,以改进现有网络入侵检测系统的性能;详细给出了该模型在计算机中的数学描述、系统结构及具体实现;并在网络环境下完成了模拟攻击实验。 相似文献
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根据工业控制系统(简称ICS)的规范,COM-Express模块及有限状态的特点,结合数据包的深度协议解析和工业控制系统过程控制模型,设计了过程控制指令的规则匹配检测算法和提供检测方案的异常检测模型.单类支持向量机(OCSVM)分级过程控制规则,对具体入侵检测模型样本的特征提取,单分类器生成过程的详解以及变化检测算法,结合DCS训练模型精度和入侵检测的仿真实验数据,伴随COM-Express模块的使用,实验结果验证了ICS网络数据异常入侵检测模型的有效性,该技术具有巨大的实用性和推广价值. 相似文献
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基于HMM和自组织映射的网络入侵检测算法 总被引:1,自引:0,他引:1
梁潘 《青岛化工学院学报(自然科学版)》2014,(4):400-404
随着网络入侵多样化的发展,传统的防火墙、数据加密等防御方法已经很难保证系统和网络资源的安全,为此,设计了基于隐形马尔科夫模型HMM和自组织映射SOM的网络入侵检测方法.首先建立了自组织映射-HMM的双层入侵检测模型,采用样本数据训练SOM网,然后将测试数据输入SOM模型获得观察序列对应的攻击类别的后验概率,将此后验概率用于训练HMM模型获得概率初始分布和状态转移概率等各参数.最后,通过比较测试数据在各模型下发生概率的大小来获取对应的攻击类别.仿真实验表明本研究方法能有效实现网络入侵检测,较经典的HMM方法以及改进的神经网络方法,具有较高的检测率和较低的误报率,同时具有较少的检测时间. 相似文献