基于机器学习的网络入侵检测与防御系统设计

设计了一个基于机器学习的网络入侵检测与防御系统，以提高网络安全性和保护信息资产的完整性。针对当前网络环境中不断出现的安全威胁，传统的基于规则和签名的入侵检测系统已经显示出局限性。机器学习技术在处理大规模网络数据和实时分析方面具有独特的优势，可以提供更准确和灵活的入侵检测与防御能力。从机器学习的视角出发，分析了构建网络入侵检测与防御系统。     

入侵检测的可进化模糊规则分类器研究

随着入侵检测技术(IDS)在网络安全领域的作用越来越重要,将多种软计算方法应用到入侵检测技术中是构建智能入侵检测系统的新途径和尝试。本文将模糊数据挖掘技术和遗传算法相结合,提出一种基于遗传算法的模糊规则反复学习的方法,构造具有自适应能力的分类器,并进一步应用到计算机网络的入侵检测中。仿真测试证明了该方法的有效性。     

基于数据挖掘的分布式入侵检测系统

构建了一个基于数据挖掘的分布式入侵检测系统模型。采用误用检测技术与异常检测技术相结合的方法,利用数据挖掘技术如关联分析、序列分析、分类分析、聚类分析等对安全审计数据进行智能检测,分析来自网络的入侵攻击或未授权的行为,提供实时报警和自动响应,实现一个自适应、可扩展的分布式入侵检测系统。实验表明,该模型对已知的攻击模式具有很高的检测率,对未知攻击模式也具有一定的检测能力。     

浅谈网络入侵检测技术

本文主要阐述了网络入侵检测技术的定义,以及主机的入侵检测系统、基于网络的入侵检测系统、混合入侵监测系统的三种入侵检测系统的分类;接着探讨了网络入侵检测的过程;最后分析了网络入侵检测技术方法。例如：遗传算法、数据挖掘、聚类算法、行为模式、神经网络、智能分布等。     

基于机器学习与大数据技术的入侵检测方法研究

为有效检测网络的攻击行为,提出了基于机器学习与大数据技术的入侵检测方法。首先分析当前网络入侵检测算法,描述了大数据分析技术的网络入侵原理,然后将GRU神经网络与SVM分类算法相结合,最后使用网络入侵检测数据集进行实验。实验结果表明基于GRU-SVM模型的网络入侵检测成功率高于其他模型,网络入侵检测整体效果得到改善,保证...     

机器学习在网络入侵检测中的应用

随着网络的快速发展,网络安全成为计算机网络中一个重要的研究方向。网络攻击日益频繁,传统的安全防护产品存在漏洞, 入侵检测作为信息安全的重要防护手段弥补了防火墙的不足,提供了有效的网络入侵检测措施,保护网络安全。然而传统的入侵检测系统存在许多问题,基于机器学习的入侵检测方法实现了对网络攻击的智能检测,提高了入侵检测的效率,降低了漏报率和误报率。本文首先简要介绍机器学习的部分算法,然后对机器学习算法在网络入侵检测中的应用进行深入的分析,比较各个算法在入侵检测应用中的优势和缺点,最后总结了机器学习的应用前景,为获得性能良好的网络入侵检测和防御系统奠定基础。     

基于机器学习的入侵检测技术概述

基于机器学习的入侵检测方法是大规模、高带宽网络环境下实现对网络攻击智能检测的关键技术之一。该文对目前主流的基于机器学习的各种入侵检测方法进行了简要介绍和评述,并结合网络攻击的发展趋势,阐述了入侵检测机器学习方法的发展方向。     

基于机器学习方法的入侵检测技术的研究

入侵检测技术是近20年来才出现的一种有效保护网络系统免受网络攻击的新型网络安全技术.随着网络技术的迅速发展、安全问题的日益突出,传统的入侵检测系统已难以满足对越来越复杂的网络攻击的检测任务,将机器学习的技术引入到入侵监测系统之中以有效地提高系统性能,已成为入侵检测技术的研究热点.本文主要介绍了入侵检测系统的基本结构以及几种机器学习方法在入侵检测中的应用,其中包括:基于贝叶斯分类的方法、基于神经网络的方法、基于数据挖掘的方法与基于支持向量机的方法.     

机器学习在网络入侵检测中的应用

随着网络的快速发展,网络安全成为计算机网络中一个重要的研究方向,基于机器学习的入侵检测方法实现了对网络攻击的智能检测。主要简单介绍和评述了现阶段机器学习的主要方法,然后对在入侵检测当中四种具体的机器学习方法进行了描述,最后和现阶段网络攻击的发展趋势紧密结合在一起,对入侵检测中机器学习方法的发展方向进行了详细的阐述。     

基于深度学习的网络入侵检测系统

入侵检测系统，是一种可以监控网络运输，在发现异常现象时，能够发出警报或者主动响应的一种设备。但传统的机器学习算法以及一些简单的深度学习算法，于是就会出现准确率不够高或者训练速度过慢的问题，因此如何提高入侵检测系统性能成为一个亟待解决的关键问题。随着计算机计算能力的提升，入侵检测技术已经发展到智能分析阶段。在这种情况下，本文提出了一种，采用长短期记忆神经网络记忆模型的LSTM算法进行优化，组合LightGBM算法对入侵行为样本进行采样，减少了内存消耗和数据计算量的LightGBM-LSTM的组合模型，大大提高了效率。与传统算法相比，LightGBM-LSTM入侵检测系统的检测精度更高，训练时间更短。     

基于BP神经网络的智能入侵检测研究

分析了入侵检测技术在计算机网络安全技术中的作用和地位,同时将BP神经网络算法应用于入侵检测当中,建立了基于BP神经网络的智能入侵检测系统.该系统能够通过数据包捕获模块实时抓取网络中传输的数据包,之后通过协议分析模块进行数据包所使用的数据协议的识别,从而能够在BP神经网络模块分别针对采用TCP、UDP、ICMP这三种网络数据传输协议的数据包进行处理.从本文中列出的该系统在Matlab07上的仿真结果可以看出:基于BP神经网络的智能入侵检测系统能够有效地提升入侵检测识别率.     

基于数据挖掘的入侵检测技术

传统的入侵检测系统在网络上存在自适应差、缺乏扩展性、数据过载等问题,而基于数据挖掘的入侵检测技术通过数据挖掘的方法,自动地从训练数据中提取出入侵检测的知识和模式,很好地解决了传统入侵检测系统中存在的问题.本文提出了一种基于数据挖掘的入侵检测系统模型,分析了几种入侵检测技术的数据挖掘方法.     

面向蜂群算法的网络安全检测控制模型优化研究

基于网络入侵检测的蜂群算法优化模式是一个用于网络入侵检测开发的专用编程接口。基于该编程接口,在Linux平台上设计和实现了一个复杂的入侵检测系统。基于网络入侵检测的蜂群算法与差分进化算法(DE)混合,采取数据信息处理模式,可以按照双群结构的要求,进行数据信息独立分析,从而能够产生数据信息交换功能。通过分布式技术对蜂群进行空间分析,通过空间信息搜索工具,保证学习策略功能能够完成。从仿真实验看提高种群解的质量。设计了一种简单入侵检测模式的描述语言,对入侵检测的特征数据库进行优化,对网络异常行为进行入侵检测。     

基于Agent的智能入侵检测系统的开发研究

分析了传统入侵检测系统入侵检测实时性较差,中央数据分析器一旦被阻止运行,网络将得不到应有的保护,并且不同入侵检测系统间难以实现互操作问题,介绍了智能移动Agent不需要统一调度,其可以在不同节点上运行,具有并行求解的能力。结合Agent的特性和工作原理,构造了一个基于Agent的智能入侵检测系统模型,并对其体系结构和各Agent对象的行为机制进行了阐述,给出了实现该系统的关键技术支持和解决方案。该设计大大提高了入侵检测能力,改善了系统性能。     

基于GCN的入侵检测数据预处理方法

入侵检测是一种保障网络安全的有效手段。传统的入侵检测技术依赖于专家数据库，不能应对日益复杂的网络环境，所以许多研究者把机器学习的方法应用到入侵检测领域。GCN(Graph Convolutional Networks)是一种分类效果优秀的机器学习算法，本文用标准的GCN实现入侵检测任务，取得了很好的效果。提出三种数据预处理方法，将UNSW-NB15数据集构建成图结构的数据，去训练GCN算法。实验结果表明，预处理之后的数据使基于GCN的入侵检测算法具有很高的准确率，用三种预处理方法处理过的数据，去训练本文所使用的入侵检测算法，训练后的算法在执行入侵检测任务时分别有98.1%,91.9%,72.8%的准确率。提出的三种预处理方法，可以更快地将网络数据构建为图结构的数据，使入侵检测算法分析数据的速度提高，同时令算法在保证准确率的情况下大大节省计算资源。     

一种新的网络入侵模式提取算法及其应用

该文在分析国内外现有入侵检测技术和系统的基础上,提出了一种基于实时入侵时态知识模型和可变滑动窗口的实时模式提取算法,并在此基础上,实现了基于规则的、层次化的智能入侵检测原型系统(RIDES)。实验结果表明:该系统不仅能快速检测网络入侵,而且具有一定的学习能力,能够适应不同的网络应用环境。     

基于蜂群算法的网络入侵检测模型优化

基于网络入侵检测的蜂群算法优化模式是一个用于网络入侵检测开发的专用编程接口．基于该编程接口,在Linux平台上设计和实现了一个复杂的入侵检测系统．基于网络入侵检测的蜂群算法与差分进化算法（DE）混合,采取数据信息处理模式,可以按照双群结构的要求,进行数据信息独立分析,从而能够产生数据信息交换功能．通过分布式技术对蜂群进行空间分析,通过空间信息搜索工具,保证学习策略功能能够完成．从仿真实验看提高种群解的质量．设计了一种简单入侵检测模式的描述语言,对入侵检测的特征数据库进行优化,对网络异常行为进行入侵检测．     

一种流异常自动检测系统的研究与实现

该文通过分析网络入侵检测的现状,给出了现有网络入侵检测技术的局限性,尤其针对现有网络流定性分析安全技术的不足,在分析了网络流的变化规律的基础上,指出可以利用网络流的灰色特性,预测网络流的异常。论文重点讨论了预测模型——GM(1,1)模型,在此基础上给出了一个基于灰色系统理论的网络流入侵检测系统——FAAD(流异常自动检测)网络监控系统。FAAD使用GM(1,1)模型,通过基于灰色系统理论的网络流异常检测算法,分析预测网络流值与实际网络流的偏差,判定网络是否受到入侵。论文最后给出了实验结果与该系统的评估。     

数据挖掘在多Agent入侵检测系统中的应用

入侵检测是保护网络系统安全的关键技术和重要手段.采用数据挖掘的方法可以从大量信息中提取入侵行为模式,将数据挖掘技术与入侵检测系统相结合,提出了一种基于数据挖掘的多Agent入侵检测系统模型和最大频繁项集挖掘算法.该算法可以自动从大量的网络数据中提取用户的行为和入侵特征模式.实验表明,该方法提高了入侵检测系统中频繁模式的挖掘效率,也提升了整个系统的性能.     

基于粗糙集的分布式网络入侵检测系统设计及实现

随着计算机网络的迅猛发展,单一的集中式的入侵检测系统已不能满足网络安全发展的需要,分布式入侵检测系统应运而生。应用智能代理技术和粗糙集算法,提出一种分布式网络监控系统结构,并进行了形式化分析和实现。系统实验结果表明,所开发的网络入侵检测系统可以稳定地工作在网络环境下,能够及时发现入侵行为,增强了入侵检测系统的检测能力,具备了良好的网络入侵检测性能。