基于协同的入侵检测模型CIDS

通过对诸多种类的入侵攻击特点的理论分析 ,提出一种基于协同的入侵检测与防范系统的模型CIDS。将其受到的攻击类型以及端口等详细信息发送到源端 (攻击方 )的唯一的出口路由嵌入的 CIDS模块 ;在attacker2所属网络的代理服务器上嵌入所提出的 CIDS模块。设计了 CIDS模型的框架 ,并实现了该模型的主要功能     

基于移动Agent的智能化入侵检测系统结构研究

在对IDS及移动Agent技术进行深入研究的基础上,结合现有的基于Agent的入侵检测模型提出了一种新的基于移动Agent技术的入侵检测系统结构.本结构模型在充分利用基于主机的入侵检测系统和基于网络的入侵检测系统优点的基础上,利用移动Agent技术,克服目前入侵检测系统之间的通信和协同合作方面的弱点,使二者结合在一起,提高入侵检测系统的整体功能和安全性能.分析了系统实现的关键技术和移动Agent自身的安全解决方案.     

主动攻击响应技术研究

本文首先介绍了当前的入侵检测系统在攻击阻断方面所采用的主要技术,并分析了这些技术的局限性。然后提出了一个协同主动攻击响应机制,这种机制通过协同防火墙、入侵检测系统、特定攻击阻断代理、攻击取证与恢复系统等来提高攻击响应能力,特别是主动攻击响应能力。     

基于移动Agent的入侵检测系统技术研究

从入侵检测结构的角度出发,讨论了多Agent合作和协同为基础的入侵检测系统模型.     

一种CORBA中间件的智能入侵检测系统的实现

针对目前入侵检测系统不能适应异构网络环境、缺乏协同响应的不足,提出了一种基于CORBA的分布式入侵检测系统模型,结合人工智能思想,实现了一种基于CORBA的入侵检测系统CMDIDS(Corba MiddleWare Distrubite Intrusion Detection System)。文章详细讨论了系统的体系结构、特点和实现技术等,使所设计的系统能够对大型分布异构网络进行有效的入侵检测,对网络智能化入侵检测系统的设计有一定参考价值,对综合解决网络安全问题是一个有益的探索。     

入侵检测系统设计方案的改进

针对目前入侵检测遇到的一些新问题提出了一些改进方案,主要包括对整个系统的体系结构设计,蜜罐与陷阱子系统设计,入侵检测系统与动态防火墙相协同的框架模型设计,利用双网卡技术和备份监控代理方式提供对入侵检测系统自身的有效安全防护等。     

基于CORBA中间件的智能入侵检测系统

针对目前入侵检测系统不能适应异构网络环境、缺乏协同响应的不足,提出了一种基于CORBA的分布式入侵检测系统模型,结合人工智能思想,实现了一种基于CORBA的入侵检测系统CMDIDS(Corba MiddleWare Distrubite Intrusion Detection System)。详细讨论了系统的体系结构、特点和实现技术等,使所设计的系统能够对大型分布异构网络进行有效的入侵检测,对网络智能化入侵检测系统的设计有一定参考价值,对综合解决网络安全问题是一个有益的探索。     

基于本体的协同式入侵检测系统

经过对现有的入侵检测系统的分析,认为多点协同检测能够使入侵检测系统更加准确、有效地检测入侵。提出一种基于本体的模式匹配方法,同时对协同式入侵检测的体系结构与协调方法进行了讨论,它可以使检测工作更加灵活,另外也提供了全局的信息定位以支持协同检测。     

一种基于移动Agent的分布式入侵检测系统模型MABDIDS

分析了当前的入侵检测技术的发展及存在的主要缺陷,介绍了移动Agent的概念及其优点,提出了一种新的基于移动Agent的分布式入侵检测模型MABDIDS。MABDIDS利用移动Agent的优点,设计了针对主机和网络两种环境而分别具有不同运行机制的两种检测主体,通过将多个监控节点组织成层次结构来协同实现分布式入侵检测,解决了当前分布式入侵检测系统中存在的主要问题。     

入侵检测技术研究综述

入侵检测是一种重要的主动安全防御技术．本文首先概述了入侵检测技术的发展历史及其通用模型和框架CIDF；接着依据不同标准对入侵检测系统进行了分类，井评述了各种入侵检测方法和技术；然后分析了现存的三种入侵检测体系结构．最后预测了入侵检测技术及其产品的发展方向．     

基于深度学习的入侵检测模型综述

随着深度学习技术的不断深入发展,基于深度学习的入侵检测模型已成为网络安全领域的研究热点.对网络入侵检测中常用的数据预处理操作进行了总结;重点对卷积神经网络、长短期记忆网络、自编码器和生成式对抗网络等当前流行的基于深度学习的入侵检测模型进行了分析和比较;并简单说明了基于深度学习的入侵检测模型研究中常用的数据集;指出了现有...     

基于分布式及协同式网络入侵检测技术综述

在当今信息化社会,网络入侵检测技术是信息安全保障领域的重点技术之一。随着大数据时代的到来,网络入侵检测技术正在向着多结构、多方法、多应用领域的方向发展。针对这个发展趋势,综述了网络入侵检测技术的最新研究情况,包括基本概念、系统模型、检测方法、应用领域等,其中重点分析了系统模型和检测算法的研究现状以及存在的问题,并提出发展趋势。同时,也介绍了大数据背景下网络入侵检测技术的新型应用领域。     

基于CORBA的分布式入侵检测模型的设计与实现

针对目前入侵检测系统中面临的平台异构、无统一通信机制和安全策略等问题,将分布式中间件的CORBA技术与入侵检测技术结合在一起,提出了一种新型的基于CORBA的分布式入侵检测系统模型(CDIDS)。从入侵检测系统的发展、分布式入侵检测系统和CORBA技术谈起,详细讲述了基于CORBA的分布式入侵检测系统模型的体系结构、实现方法和安全问题,并解决了基于CORBA的入侵检测系统的异步调用死锁问题。     

应用入侵检测研究与进展

传统的基于网络和主机入侵检测系统有不足，促使应用入侵检测的研究得到重视。本文总结了应用入侵检测技术的研究现状及其进展，指出应用入侵检测技术研究的难点和需要解决的关键问题，对今后的发展趋势进行了分析和展望。     

网络安全中入侵检测算法研究

伴随网络技术的迅猛发展,世界走向移动互联时代,网络安全的地位愈发不可小觑,作为网络安全的核心技术之一,笔者就入侵检测系统中的算法进行了一系列的研究,在文中概述了传统及新兴的检测算法,并对入侵检测系统的发展要点进行了分析。     

基于自编码器的网络异常检测研究综述

网络入侵检测技术是指对危害计算机系统安全的行为进行检测的方法,它是计算机网络安全领域中的必不可少的防御机制。目前,基于有监督学习的网络异常入侵检测技术具有较高的效率和准确率,该类方法获得了广泛关注,取得了大量的研究成果。但是这类方法需要借助大量标注样本进行模型训练。为减少对标注样本依赖,基于无监督学习或半监督学习的网络入侵检测技术被提出,并逐渐成为该领域的研究热点。其中,基于自编码器的网络异常检测技术是这方面技术的典型代表。该文首先介绍了各类自编码器的基本原理、模型结构、损失函数和训练方法。然后在此基础上将其分为基于阈值和基于分类的方法。其中,基于阈值的方法用又可分为基于重构误差和基于重构概率两类。合适的阈值对异常检测技术的成败至关重要,该文介绍了三种阈值的计算方法。接着对比分析了多个代表性研究工作的方法、性能及创新点,最后对该研究中存在的问题做了介绍,并对未来的研究方向做了展望。     

入侵检测技术研究发展

入侵检测是网络安全体系的重要组成部分。本文根据入侵检测的研究主线对这一领域作了全面分析,不但介绍了误用／异常检测、主机／网络入侵检测这些业已成熟的概念,更深入分析了人工智能、关联分析、分布式入侵检测等最新研究进展,探讨这些技术的优缺点以及研究前景,并指出提高入侵检测的准确性、扩展性、伸缩性这三个技术指标仍是当前考虑的重点。提出了进一步研究入侵检测需要解决的若干难题和今后的研究方向。     

DBSL: 一种面向入侵容忍的分布式入侵检测方法

面向入侵容忍的入侵检测是网络安全最前沿的研究热点之一,它是确保系统在威胁性的环境下提供预定服务的重要技术.容侵系统服务于复杂网络环境中,入侵往往在多个终端并发发生,传统入侵检测算法无法有效分析分布式入侵特征并且未对入侵后的系统恢复提供线索,不再适用.该文在研究分布式入侵特征的基础上,结合机器学习思想,提出了一种基于改进的分布式贝叶斯结构学习的入侵检测方法—DBSL方法.该方法特别适合于检测分布式入侵.文中对DBSL方法实现的关键问题进行了详细的讨论和分析.     

网络安全入侵检测:研究综述

入侵检测是近年来网络安全研究的热 点.首先说明入侵检测的必要性,并给出入侵检测的概念和模型,概述了多种入侵检测方法及 体系结构.最后,讨论了该领域当前存在的问题及今后的研究方向.