一种基于匹配集的入检测方法

提出了一种基于网络入侵检测的方案,即从结构上构造一个匹配集,优化入侵检测特征的存储结构,提高入侵检测的效率;并且改善了匹配检测算法,使系统具有学习性;加强了对数据的分析,提高了系统的准确性。     

基于贝叶斯理论的入侵检测评测方法研究

提出一种基于贝叶斯理论的入侵检测系统(IDS)评测方 法, 设计并建立了一套较完善的入侵检测系统评测体系. 确立了用于评测IDS的4个重要指标：功能指标、 性能指标、 安全性指标和用户可用性指标. 量化分析了一些主要测试指标, 并利用概率树模拟入侵及检测过程. 结果表明, 该方法能在系统的检测率和误报率间找到最佳的阈值平衡点.     

一种不定长特征模式入侵检测模型及仿真分析

针对定长序列模式在刻画序列特征方面的不足,提出了一种不定长序列特征模式抽取算法,并以此为基础设计了一个新的入侵检测模型。模型引入了状态转移概念并将模式匹配检测和状态转移检测结合在一起,克服了已有模型只专注于单一特征检测的缺陷。实验证实,和单特征检测相比,该模型在保证检测率的同时降低了误报率,并且检测算法的效率也是可接受的。     

Memory Efficient String Matching Algorithm for Network Intrusion Management System

As the core algorithm and the most time consuming part of almost every modern network intrusion management system (NIMS), string matching is essential for the inspection of network flows at the line speed. This paper presents a memory and time efficient string matching algorithm specifically designed for NIMS on commodity processors. Modifications of the Aho-Corasick (AC) algorithm based on the distribution characteristics of NIMS patterns drastically reduce the memory usage without sacrificing speed in software implementations. In tests on the Snort pattern set and traces that represent typical NIMS workloads, the Snort performance was enhanced 1.48%-20% compared to other well-known alternatives with an automaton size reduction of 4.86-6.11 compared to the standard AC implementation. The results show that special characteristics of the NIMS can be used into a very effective method to optimize the algorithm design.     

基于并行计算及入侵检测系统的异动股票选择

将入侵检测技术引入到股票的选择中,给出了一种基于并行遗传算法的入侵检测技术。将数据随机分为若干个小组,对每一个小组中的数据进行检测,把每个小组中的最可疑的行为特征汇合后进行比对,最后选择出异动股票。对上海电力股票2008年4月24日至7月22日的数据利用MATLAB进行了模拟,与标准遗传算法比较,改进后的算法降低了误报率,缩短了运算时间。     

基于特征选择和SVM参数同步优化的网络入侵检测

为了提高网络入侵检测正确率,利用特征选择和支持向量机(SVM)参数间的相互联系,提出一种特征选择和SVM参数联同步优化的网络入侵检测算法.该算法首先将网络入侵检测正确率作为问题优化的目标函数,网络特征和SVM参数作为约束条件建立数学模型,然后通过遗传算法对数学模型进行求解,找到最优特征子集和SVM参数,最后利用KDD 1999数据集对算法性能进行测试.结果表明,相对于其他入侵检测算法,同步优化算法能够较快选择最优特征与SVM参数,有效提高了网络入侵检测正确率,加快了网络入侵检测速度.     

基于内部网络安全的防火墙系统的改进

针对传统的边界防火墙不能防范来自内部的攻击、效率较低和故障率高、网络应用受到结构性限制等问题,提出了把分布式防火墙系统和分布式入侵检测系统结合在一起的安全防御系统.由防火墙进行访问控制,入侵检测系统检测入侵行为并反馈入侵信息,中央控制平台对各模块统一管理和配置,从而为内部网络提供了立体的、多层次的防御.     

一种基于攻击特征描述的网络入侵检测模型

文章在对网络入侵检测技术进行分析的基础上,结合网络攻击特征的描述方法和分布式系统的特点,提出一种新的网络入侵检测的模型。攻击特征描述是提取攻击的本质属性,分布式系统则很好地利用了集群的优势。对于高速网络的出现,如何减少丢包并提高入侵检测的效率成为一个重要的研究课题。该文提出的分层检测方法,充分考虑了攻击特征分类描述方法,实验证明可以提高网络入侵检测准确率。     

生物免疫原理在多代理分布式入侵检测系统中的应用

入侵检测是一个新的、迅速发展的领域,已成为网络安全体系结构中的一个重要环节. 通过对多代理技术和入侵检测方法的研究,提出了一种基于生物免疫原理的多代理分布式入侵检测系统模型,并且对该系统的结构和代理的处理流程进行了描述. 该系统是一个开放的系统,具有很好的可扩展性,易于加入新的入侵检测代理,也易于增加新的入侵检测. 代理之间的协同采用独立的通信服务代理来实现,特有的自身检测代理确保检测系统本身的安全.     

分布式入侵检测系统和防火墙技术结合的研究与实现

对分布式入侵检测技术和防火墙技术进行了分析,提出了结合分布式入侵检测和防火墙技术的一种新方法,即：防火墙作为访问控制备设,分布式入侵检测系统作为发现入侵信号的设备,它们之间协同工作,在功能上互为补充,形成整体的合力,实现了网络安全的多层次防御．