入侵检测系统中动态优化检测器生成方法的研究

在基于人工免疫的入侵检测系统中,通常会采用阴性选择算法来生成检测器,这种算法生成的检测器存在缺乏更新、容易饱和、误警率高等缺陷.鉴于此,给出了一种生成检测器的算法思路:以免疫遗传算法作为基础,对子代记忆检测器进行优化,并结合动态自体集演化方法生成正常行为特征,使子代检测器能够在一定程度上继承父代检测器的优良基因,该方案发挥了遗传算法并行操作、全局寻优、自适应优化等特征,避免了免疫病理机制转移进入入侵检测系统造成的安全隐患,增强了免疫入侵检测系统的实时性、健壮性、高效性、并行性和可适应性.     

一种基于免疫的入侵检测动态响应模型

提出了一种基于人工免疫的入侵检测动态响应模型,给出了关于自体、非自体、抗原、免疫细胞等的表达 式,建立了基于克隆选择的入侵检测模型,在此基础上,给出了响应成本和系统损失的定量计算公式,建立了基于 代价的动态响应模型。该模型具有自适应性、实时性、定量计算等优点,是网络入侵检测动态响应的一个较好解决 方案。     

一种基于免疫机理的入侵检测系统模型

在比较了生物免疫系统和入侵检测系统的相似性后,在入侵检测系统中引入了免疫相关机理,建立了一种基于免疫机理的入侵检测系统模型,并对系统模型中涉及的关键技术进行了详细阐述。在模型检测器的生成规则中首次提出并运用了n-r规则,在检测器的生成算法中将克隆选择、否定选择和思维进化相结合,提出了一种全新的算法。理论分析表明该系统模型能有效检测已知和未知的攻击活动,也为解决入侵检测系统的高误报率和缺乏自适应性的难题提供了思路。     

基于危险理论树突状细胞算法的入侵检测模型

按照树突状细胞的功能、作用，建立入侵检测模型，并进行了相关仿真实验．实验结果显示，模型能够实时地检测出已知和未知的攻击，并且具有效率高、负载小与低误报率的优点．理论分析和实验结果表明，该算法较传统的危险理论入侵检测算法效率大大提高．     

网络入侵智能化实时检测系统

网络安全技术中的一个重要方面就是入侵的检测．检测入侵的实时技术是新一代防火墙中的关键技术之一．基于统计的一般实时检测方法,给出了一个基于键入特性的识别算法．采用状态索引判决树的基于规则实时入侵检测方法及实时入侵检测中的多字串快速检索算法,给出了一个应用在防火墙中的网络入侵智能化实时检测系统的实际模型和框图     

浅谈入侵检测系统的概况和发展趋势

入侵检测系统（IDS）可以对系统或网络资源进行实时检测,及时发现闯入系统或网络的入侵者,也可以预防合法用户对资源的误操作。本论文从入侵检测的基本理论和入侵检测中的关键技术出发,主要介绍了入侵检测系统的概念,分析了入侵检测系统的模型,对现有的入侵检测系统进行概述．以及对入侵检测系统的发展趋势作了有意义的预测。     

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．     

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．     

基于人工免疫原理的入侵检测研究

将人工免疫的原理运用到计算机入侵检测系统中,充分利用了人工免疫系统的分布性、自适应性和高效性.为入侵检测系统的高误报率和缺乏自适应性问题的解决提供了一个模型框架.并对生成检测器的阴性算法进行了描述.     

基于免疫危险理论的智能检测器及相关算法

针对传统检测器检测率较低、误报率较高、自体库过于庞大的问题,设计了基于免疫危险理论的KRID(Katherine智能检测器),包括实时检测模块、记忆模块和自适应模块.提出了MSMA(二进制分段近似匹配方法)及KRNA检测算法,KRNA检测算法根据不同类型的危险信号使用不同的分段近似匹配方法进行分层检测.实验结果表明:KRNA检测算法具有较高的检测率、较低的误报率和冗余度;为进一步提高KRID的自适应能力,给出了DSAA(动态自适应算法),该算法获取各类异常信号的出现次数,将其与该类异常信号的危险频率求和取平均值后得到新的危险频率,根据新的危险频率调整检测细胞数量.实验结果表明:DSAA提升了检测器的自适应能力,减少了响应时间.     

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.     

一种基于代理和蜜罐技术的分布式入侵检测系统模型

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.     

远程教育系统的网络安全策略研究

在对远程教育系统安全要求进行分析的基础上,对远程教育系统的网络安全问题进行研究,提出了面向远程教育系统的入侵检测和数字签名技术,并给出了入侵检测系统的体系结构和数字签名技术的安全模型。该技术的应用将有效地解决远程教育网络安全问题。     

基于支持向量机和遗传算法融合的入侵检测

为了研究网络异常入侵检测问题,将支持向量机（SVM）和遗传（GA）算法融合并应用于入侵检测领域,区分正常和异常的用户行为,实现对网络系统的入侵检测.传统SVM算法易产生训练参数选择不当,难以获得较高的检测效率和分类精度等问题.针对此问题,提出了一种优化的基于SVM-GA融合的入侵检测方法,首先对网络入侵数据进行归一化处理简化输入,然后通过遗传算法对SVM训练参数进行同步优化,最后采用SVM算法对网络数据进行检测,分类识别得到网络入侵结果.仿真实验结果表明,该融合算法训练时间短、检测精度高、误报率和漏报率低,是一种有效可行的入侵检测方法.     

基于移动Agent的分布式入侵检测系统设计研究

传统集中式入侵检测模型和系统存在诸多问题,无法适应分布式网络环境发展的需要,而利用移动Agent技术改进的入侵检测系统和解决方案则显示了其性能优势。从总结传统集中式的入侵检测模型和系统存在的问题出发,分析了分布式入侵检测系统中应用移动Agent的技术,设计了一种基于移动Agent的分布式入侵检测系统,并对系统进行了实例检测,验证了系统的可用性和有效性。     

由粗到精分层技术下的复杂网络入侵检测方法研究

摘要：复杂网络具有开放性、互联性和共享性,易受到大规模的入侵,采用传统“一对一”方式构建网络入侵检测器,检测费时,实时性检测差。为了提高复杂网络入侵检测性能,提出一种引入由粗到精分层概念的多层网络入侵检测模型,在传统的LSSVM分类器基础上,对分类过程进一步细分,建立一种由粗到精策略,构造多层的网络入侵分类器,在精细分类层,将引入拥挤度和隔离度因子的粒子群优化分类器,以提高入侵分类器性能。最后采用KDD 99数据集进行仿真测试。结果表明,相对于其它检测模型,该模型不仅加快了入侵检测速度,满足入侵检测实时性,同时提高了网络入侵检测率,为网络安全提供了有效保证。     

基于数据挖掘的入侵检测

随着计算机网络在现代社会中扮演日益重要的角色，信息安全成为信息技术研究领域最重要的研究课题之一。而入侵构成了严重的安全风险，如何有效防范和检测入侵行为是信息监管中的热点研究问题，传统入侵检测模型的建立过程效率低，研究成本高，而数据挖掘在未知知识获取方面具有独特优势，因此基于数据挖掘的入侵检测成为研究热点，针对入侵现状、入侵检测和数据挖掘研究及开发状况，笔者分析了基于数据挖掘的入侵检测研究背景、体系结构、研究方法，所需解决的问题及今后的研究方向。     

网络入侵检测技术研究

计算机信息产业的高速发展有效推动了网络的普及化,而网络入侵在当已然成为了该领域为之极力关注的社会问题,计算机入侵检测技术由此应运而生。而本文主要阐述了网络入侵检测的基本概念与网络入侵检测技术的发展趋势,以及现行网络较多的检测技术,并重点对人工免疫入侵的检测模型加以有效的分析。     

网络安全防范与入侵检测技术

入侵检测是近几年发展起来的新型网络安全策略，它实现了网络系统安全的动态检测和监控。介绍了入侵检测系统的体系结构和检测方法，指出了入侵检测系统应具有的功能以及入侵检测系统的分类，分析了现有的入侵检测技术以及多种检测技术在入侵检测系统中的应用。     

基于协议分析状态机的入侵检测系统

协议分析状态机是提高协议分析正确性的重要保证。将其应用于入侵检测系统是一个新的研究应用方向。协议的形式化描述工具有穷状态自动机、通信有限状态自动机。在此基础上重点讨论了使用协议状态机分析入侵事件的相关算法及流程，设计了基于协议分析状态机的入侵检测系统的总体框架，提出了该状态机的面向对象的模型，使该系统具有良好的可扩展性和通用性。测试结果验证了这一思想的正确性和有效性。