入侵检测技术原理剖析及其应用实例

从入侵检测技术的基本原理出发，描述了入侵检测系统(IDS)的组成，论述了IDS的主要功能，并给出了它在网络系统中的实际应用方法。     

一种面向特定网络服务的异常检测方法

通过对入侵检测技术以及攻击种类的分析,发现常用的网络流量模型和简单的应用模型不能很好地检测R2L(Remote to Local)和U2R(User to Root)两类攻击.为此,提出一种面向特定网络服务的异常检测方法,考虑了特定网络服务的负载知识,结合信息论相关理论和n-gram分析方法,对正常服务请求报文的类型、长度、负载分布建立模型,对检测对象计算其特征异常值,有效检测R2L和U2R两类攻击.将该方法与误用检测结合,能有效提高入侵检测的准确性.     

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.     

基于行为关联的Web自适应入侵检测系统设计与实现

提出了一种适用于Web服务器的自适应入侵检测机制,将检测模块直接嵌入Web服务器中,采用客户访问行为关联预测,配合异常检测和误用检测,动态产生和调整特征规则,确定合法请求,过滤异常请求并确认攻击类型,从而达到预防新型攻击与检测已知攻击事件的目的. 对实现的系统进行了测试验证,在一般攻击扫描情况下攻击检测准确率可高达95.8%.     

生物有机肥对盐渍土壤水盐动态及番茄产量的影响

为探讨生物有机肥对不同类型盐渍土壤(设施次生盐渍土、滨海盐渍土)水盐动态和作物产量的影响,采用盆栽试验方法研究不同施肥(不施肥、化肥、生物有机肥、生物有机肥+化肥(比例为1∶1))处理对盐渍土土壤含水率、电导率、盐分离子组成变化和番茄产量、水分利用效率的影响。结果表明:(a)单施生物有机肥处理和生物有机肥+化肥处理均可以提高土壤含水率;(b)单施生物有机肥处理的土壤电导率最低,其次为生物有机肥+化肥处理;(c)对于设施次生盐渍土,与化肥处理相比,单施生物有机肥处理和生物有机肥+化肥处理的土壤盐分离子总量分别降低了23.63%和15.60%;(d)对于滨海盐渍土,与化肥处理相比,单施生物有机肥处理和生物有机肥+化肥处理的土壤盐分离子总量分别降低了22.34%和10.32%;(e)番茄收获后,设施次生盐渍土各处理的NO_3~-和SO_4~(2-)在土壤盐分中的占比降低,滨海盐渍土各处理的Na~+、K~+和Cl~-占比降低;(f)单施生物有机肥处理最有利于土壤微生物的增加,其次是生物有机肥+化肥处理;设施次生盐渍土中生物有机肥+化肥处理的番茄产量最高,比单施生物有机肥处理增产165.5%;(g)施用生物有机肥可以提高设施次生盐渍土的作物产量和灌溉水利用效率,而单施化肥则可能会造成作物绝产;(h)施用化肥虽然提高滨海盐渍土的作物产量,但施用生物有机肥处理的灌溉水利用效率相对较高。     

基于微信平台防火防盗系统的设计与实现

为提高学生宿舍的火灾预警以及防盗报警的能力, 给学生提供安全舒适的居住环境, 运用无线传感网技 术和后台服务器开发技术, 设计了基于微信公众平台的防火防盗系统。 通过该系统用户可使用微信端实时查 看室内状况, 实现对学生宿舍的远程监控。 该系统成本低、 操作灵活、 界面友好, 经实际使用获得了很好的用 户体验。     

基于模糊数据挖掘技术的入侵检测算法与应用

基于数据挖掘技术的入侵检测技术是近年来研究的热点,目前有不少入侵检测系统中都采用了关联分析的数据挖掘方法,现有的关联分析算法只能够解决数据中分类属性的挖掘,对于数值属性则不能直接使用,然而网络流量数据中包含了许多反映入侵状况的数值属性,已有学者提出了将数值属性先进行分类而后再进行关联分析的挖掘方法,然而这种方法带来的问题是在进行异常和正常划分时存在明确的界限,即“尖锐边界问题”,由于网络安全概念自身具有一定的模糊性,因此明确的界限可能会导致误报和漏报的情况产生,从而影响检测效果,文中提出了一种基于模糊关联挖掘技术的入侵检测算法,并采用遗传算法确定划分模糊集合的隶属度函数参数,最后的实验结果说明了该算法的有效性。     

校园网主动防御体系模型

针对目前日益严重的校园网络安全问题。提出了一套有效的主动防御安全模型。该模型采用了入侵检测与诱骗技术,利用蜜罐技术提取攻击行为特征库,通过XML消息传递机制．实现了一个完整的主动防御体系模型,并对涉及的关键技术做了探讨。     

无线局域网中的入侵检测系统研究

入侵检测系统对于保障无线局域网（WLAN）的安全十分重要。在深入分析当前WLAN安全问题中面临的主要问题后．针对无线局域网络的特点,提出并实现了一个分布式无线入侵检测系统。本系统根据无线网络攻击行为建立入侵特征库．利用Winpcap函数库对无线传输数据进行捕获,然后采用多模式匹配算法中的自动机匹配算法进行特征分析,理论分析和实验结果表明：本系统可实时检测War Driving入侵、非法AP、MAC地址欺骗等无线网络入侵行为,可用于无线局域网的某些安全应用中。     

一种基于状态树和拓扑分析的网络入侵预警系统

在LINUX平台下,采用C/C 语言实现了基于状态树和基于拓扑分析的预警系统.该系统能够快速准确地对即将发生的入侵行为进行预警,为大规模网络系统的安全性提供一定保障.该系统框架具有良好的可靠性和扩展性,能够适应于分布式入侵检测预警的需要.