一种基于规则和神经网络的系统在入侵检测中的应用

入侵检测技术是解决网络安全的一种有效手段。文中提供一个基于规则和神经网络系统的入侵检测模型。主要思想是利用神经网络的分类能力来识别未知攻击,使用基于规则系统识别已知攻击。神经网络对DOS和Probing攻击有较高的识别率,而基于规则系统对R2L和U2R攻击检测更有效。因此该模型能提高对各种攻击的检出率。最后对模型存在的问题及入侵检测技术的发展趋势做了讨论。     

浅谈切比雪夫多项式在逼近论中的作用

本文论述了切比雪夫多项式在逼近论中的作用。     

IPv6环境下AS追踪技术的改进

通过对AS的一种算法的改进,使我们对网络上的DDoS攻击有了进一步的防御措施。AS二步算法在解决DDoS攻击源追踪的问题上另辟蹊径,它分为如下两步:第一步,通过使用ASPPM算法确定攻击源所在的AS;第二步,在相应的AS范围内通过使用随机数标记算法准确定位攻击包的来源。本文重点分析了AS二步算法追踪技术并且研究了它们在IPv6环境中的改进。     

基于Mobile Agent数据挖掘技术的入侵检测系统

在分析当前入侵检测系统的基础上,提出了基于Mob ile Agent数据挖掘技术的入侵检测系统。该系统通过Mob ile Agent收集入侵检测所需要的数据,并通过数据挖掘产生不同的知识库,在入侵检测系统中建立了一套及时、完整和准确的数据收集机制。     

基于树状结构的密钥托管方案

基于Shamir门限方案和ElGamal密码体制,提出了一种基于树状结构的密钥托管方案。在该方案中,一组用户只需一个公共会话密钥即可进行秘密通信,该密钥使用一个基于ElGamal密码体制的密钥托管代理进行密钥托管,由此产生的共享密文被存储在一组可信的服务器上,以保证密文的有效性和限制基于密文的攻击。使用特定的基于树结构的多方解密技术,在没有重构私有ElGamal密钥和密文的情况下,通过一组树结构的托管代理,会话密钥即可被重构。