基于数据挖掘的入侵检测体系

入侵检测技术是一种主动保护网络免受黑客攻击的安全技术,它是继防火墙、数据加密等传统安全保护措施后的新一代的网络安全保障技术。当前的入侵检测系统在网络的变化或升级上缺乏扩展性,对新的攻击模式缺乏自适应性。提出了一种基于数据挖掘的入侵检测模型,该模型具有一定的自学习性和自完善性,可以检测已知或未知的入侵行为。     

关于计算机数据库入侵检测技术应用分析

由于网络的开放性与共享性,计算机数据库在网络中的应用往往会面临着巨大的挑战,对数据库系统入侵检测技术的应用是十分有必要的.因此,数据库的安全管理与控制需要采用新的入侵检测控制技术才能保证数据库的安全,通过对数据库入侵检测系统的内涵与技术进行分析,探究了计算机数据库入侵检测技术、数据挖掘技术、入侵容忍技术,为当前网络数据库的安全提供借鉴.     

基于智能化方法的入侵检测系统

入侵检测是防火墙之后的第二道安全闸门,它在不影响网络性能的情况下对网络进行监测,对内部攻击、外部攻击和误操作进行实时保护。本文对入侵检测和入侵检测系统基础知识进行简要介绍,接着分析入侵检测系统的智能化方法,着重对数据挖掘和专家系统两种技术进行详细介绍,最后分析入侵检测系统目前存在的缺陷,并对它的发展趋势进行预测分析。     

基于多传感器数据融合入侵检测模型

随着计算机和互联网应用技术的快速发展,网络的入侵检测技术越来越重要。本文是针对现有的网络入侵检测系统存在的问题,结合现有数据融合和数据挖掘算法技术的不断提高,给出了一种基于多传感器数据融合和数据挖掘的网络入侵检测模型。应用该模型能使阻拦入侵元素有依据可寻,同时能很好地减少网络入侵的危害程度,从而提高自身系统的免疫性。其功能在文中详细介绍。     

数据挖掘技术在入侵检测系统中的应用

近年来，入侵检测技术已逐渐成为网络信息安全的研究热点。数据挖掘是从大量数据中发掘出新的、有用的知识的过程。介绍了通用的数据挖掘技术，以及其在入侵检测中的应用。并给出了基于数据挖掘的入侵检测模型。     

基于数据挖掘的用户键盘及鼠标检测模块

入侵检测与数据挖掘 随着大规模网络入侵事件的出现,入侵检测技术成为近年来网络安全领域的一个研究热点。它主要通过监控网络、系统、用户的状态、行为以及系统的使用情况,来检测系统用户的越权行为、入侵企图等。传统入侵检测系统主要采用异常检测和滥用检测两种技术。现有的IDS产品大多采用模式匹配技术(滥用检测技术),这种技术的     

数据挖掘技术在入侵检测系统中的应用研究

随着信息技术的迅速发展。网络信息安全已成为计算机领域的重要研究课题之一。入侵检测技术是一种主动保护网络安全的技术,它是继防火墙、数据加密等传统的网络安全保护措施后的又一种安全保障技术。而数据挖掘技术在未知知识获取方面具有独特的优势。本文分析了数据挖掘技术在入侵检测系统中的应用的体系结构、研究方向、主要优点、所需解决问题度今后的研究方向。     

数据挖掘技术在入侵检测领域的应用

随着信息技术的迅速发展,网络安全已成为计算机领域的重要研究课题之一。入侵检测技术是一种主动保护网络安全的技术,它是继防火墙、数据加密等传统的网络安全保护措施后的又一种安全保障技术,而数据挖掘技术在未知知识获取方面具有独特的优势。通过对入侵检测和数据挖掘技术的研究,分析了数据挖掘技术在入侵检测系统中的应用,并针对入侵检测领域特点,对经典关联、聚类算法进行了改进和优化。     

基于机器学习的IDS研究

入侵检测系统是保障网络信息安全的重要手段,针对现有的入侵检测技术存在的不足,提出了基于机器学习的入侵检测系统的实现方案。简要介绍了几种适合用于入侵检测系统中的机器学习算法,重点阐述了基于神经网络和数据挖掘技术的入侵检测系统的性能特点。指出了在基于机器学习的入侵检测系统中,系统构造是一个关键环节。     

基于数据挖掘技术的网络入侵检测技术分析

本文以数据挖掘技术为核心,开发出一种网络入侵检测系统。首先,阐述了网络入侵风险的具体类型,之后以此为基础,介绍了云平台服务架构,并构建出了安全体系架构,提出了随机化防御机制,最后,通过仿真验证的方式,对该网络入侵检测系统进行分析,以判断该系统性能是否符合预期要求。通过仿真实验发现：本网络入侵检测系统性能良好,可对多种网络入侵风险予以抵抗,有利于提升网络系统的安全性,可将其推广到实际当中。     

入侵检测技术研究现状与未来发展

入侵检测技术是一种主动防御型安全技术,可以弥补传统安全技术的不足.文章对入侵检测技术进行了归类,介绍了两种通用的入侵检测方法:一种是根据采集点的不同,将IDS分为基于主机的IDS和基于网络的IDS;另外一种是根据检测所基于的原则不同,将入侵检测系统划分为异常检测IDS和误用检测IDS.文章还对入侵检测技术的未来发展方向进行了讨论.     

计算机网络安全分析研究

计算机网络安全是促进网络事业健康发展的前提,在分析网络安全产生的原因及目前网络所面临威胁的基础上,以安全防御作为出发点,从技术及管理两大方面,提出了防护计算机网络安全的具体措施与有效方案。技术上介绍了防火墙、访问控制技术、网络防病毒技术、数据加密技术、容灾技术等,重点从入侵检测系统技术(IDS)、虚拟专用网(VPN)技术、云安全等新型技术的原理、实施手段及应用领域等方面做了论述。     

大数据环境下的入侵检测系统框架

入侵检测技术在现代网络安全防护技术中占有重要地位,但面对现代大数据环境,传统的入侵检测技术面对瓶颈,很难在大数据量的情况下,做出及时准确的判断分析。简要介绍了现有的Hadoop、Spark等主要大数据软件,并在传统的入侵检测技术的基础上,结合现有的大数据技术,给出了在大数据环境下的入侵检测技术框架。从网络拓扑图的角度,描述了整个网络环境,然后以模块化、流程化的方式,分别详细的描述了流量采集模块、检测分析流程、入侵检测软件栈、报警模块等大数据环境下入侵检测系统的构成部分。最终以此构建了大数据环境下的入侵检测系统。     

An incremental intrusion detection system using a new semi‐supervised stream classification method

In recent years, the utilization of machine learning and data mining techniques for intrusion detection has received great attention by both security research communities and intrusion detection system (IDS) developers. In intrusion detection, the most important constraints are the imbalanced class distribution, the scarcity of the labeled data, and the massive amounts of network flows. Moreover, because of the dynamic nature of the network flows, applying static learned models degrades the detection performance significantly over time. In this article, we propose a new semi‐supervised stream classification method for intrusion detection, which is capable of incremental updating using limited labeled data. The proposed method, called the incremental semi‐supervised flow network‐based IDS (ISF‐NIDS), relies on an incremental mixed‐data clustering, a new supervised cluster adjustment method, and an instance‐based learning. The ISF‐NIDS operates in real time and learns new intrusions quickly using limited storage and processing power. The experimental results on the KDD99, Moore, and Sperotto benchmark datasets indicate the superiority of the proposed method compared with the existing state‐of‐the‐art incremental IDSs.     

基于3G网络安全系统的入侵检测研究

3G（第三代移动通信系统）系统的安全是3G系统正常运行和管理的基本保障,3G信息的安全性和网络资源使用的安全性已成为3G网络安全将面临更大挑战。文中给出入侵侵检测（IDS）技术的概念并对入侵检测系统做了描述和分析。入侵检测系统作为信息安全保障中一个重要环节,采用主动防御策略应对3G网络安全面临的威胁和存在的安全问题,最后提出基于3G入侵检测的防范和对策。     

新的入侵检测数据融合模型——IDSFP

以多传感器数据融合技术为基础,提出了新的入侵检测融合模型——IDSFP。其具有对多个IDS入侵检测系统的警报进行关联、聚合,产生对安全态势判断的度量,从而构成证据的特点。IDSFP应用D-S证据理论来形成对当前安全态势进行评估的信息,并动态地反馈、调整网络中各个IDS(intrusiondetectionsystem),加强对与攻击意图有关的数据的检测,进而提高IDS检测效率,降低系统的误报率和漏报率。     

防火墙与入侵检测相结合的网络安全研究

通过对防火墙技术以及入侵检测技术的介绍,分析了各自的不足,提出一种将入侵检测系统与防火墙结合起来在网络中运行的新方法,将入侵检测系统作为防火墙的一个有益补充,使防火墙通过入侵检测系统及时发现其策略之外的攻击行为,入侵检测系统也可以通过防火墙对来自外部网络的攻击行为进行阻断。     

基于并行关联规则挖掘算法的入侵检测系统的研究

数据挖掘技术已经在入侵检测当中得到应用。为了进一步提高效率。提出将井行关联规则应用到入侵检测的挖掘中，以提高入侵检测的效率。本文提出一个新的分布式的入侵检测系统结构，重点介绍了井行关联规则挖掘算法如何应用于此系统．及其应用于此系统之后的优点。