计算机网络入侵检测技术概述

防止网络入侵是网络安全中最重要的问题,网络黑客的入侵导致很多政府机关、企事业单位信息的泄露,因此,提高网络入侵检测的能力被提上了日程。本文对网络入侵检测从理论到实际进行了阐述,重点讨论了入侵检测系统的结构,使其有了很大的实用性。入侵检测是一种动态安全策略,文章从入侵检测技术的发展、检测系统的通用模型和分类以及检测方法四个方面对当前入侵检测的研究进行技术性综述,讨论了现有的入侵检测体系结构,详细分析了各种入侵检测方法,并在文中指出了当前入侵检测研究中存在的问题和今后发展的趋势。     

网络入侵检测系统的研究

入侵检测系统作为一种对网络传输进行即时监视,发现可疑传输时发出警报或者采取主动措施的网络安全设备,在网络环境不断复杂化的今天,入侵检测技术已成为网络安全关注的热点.介绍了入侵检测系统的概念、功能、模式及分类,指出了当前入侵检测系统存在的问题并提出了改进措施,同时预测了入侵检测系统的发展趋势.     

网络安全与入侵检测技术研究

随着网络安全技术的发展,入侵检测系统在网络安全中的应用越来越普遍.文章介绍了常见的入侵的攻击手段及入侵检测技术的概念,分析了入侵检测的方法.并对入侵检测技术的发展趋势进行了探讨.     

协议分析技术在入侵检测系统中的应用

在入侵检测系统中,模式匹配技术是入侵检测系统中常用的分析方法,但是随着网络技术的高速发展,仅仅使用这种检测方法存在一些弊端.在分析了模式匹配的缺点后介绍了一种新的、有效的检测方法,即协议分析技术,协议分析技术作为网络入侵检测中的一种关键技术,当前主要方法是对网络层和传输层协议进行分析.文章最后结合使用协议分析与模式匹配的分析方法,给出一个例子来说明协议分析的实现过程.     

数字校园环境下入侵防御系统的应用研究

随着高校数字化校园建设的推进,传统的防火墙、入侵检测系统已不能满足高校面临的安全问题需要.入侵防御系统,作为一种积极的、主动的入侵防范和阻止系统,弥补了防火墙和入侵检测系统的不足,为网络提供更加全面的安全保护.该文对入侵防御系统原理、结构及在高校校园网的部署和实现进行了阐述.     

基于数据挖掘的网络入侵检测系统的设计与应用

网络攻击工具与手段日趋复杂多样,单纯的防火墙策略已经无法满足对安全高度敏感的部门的需要.将数据挖掘技术应用到网络入侵检测中,能够广泛地收集审计数据来计算模型,从而精确地捕获实际的入侵和正常行为模式,自动生成入侵检测规则,实现入侵检测系统的智能化.在此基础上设计并实现了一个智能化网络入侵检测系统模型,阐述了该系统模型的结构、工作原理及主要功能.该模型为开放的系统模型,具有很好的可伸缩性,可大大减少使用入侵检测系统的代价,有效地解决了入侵检测系统的环境适应性问题.     

入侵检测系统的研究

入侵检测是网络安全技术研究的一个新方向,入侵检测的重点是采用何种检测方法来有效地提取特征数据并准确地分析出非正常网络行为,入侵检测系统是完成对计算机和网络资源上的恶意使用行为进行识别和响应处理的独立系统。文章首先简述了入侵检测系统的发展历史背景及其重要性.然后通过分析常用的各种入侵检测方法的优缺点,指出目前的入侵检测系统存在的不足及其今后的发展趋势。     

神经网络算法在智能体IDS系统中的应用

结合网络入侵和主机入侵方面的检测能力,构建了基于智能体的分布式入侵检测系统的体系结构模型。重点讨论了神经网络入侵检测算法。针对传统的BP网络在入侵检测应用中学习收敛时间和性能上的不足,提出了变速度回归神经网络(采用了批处理技术和动量方法)检测算法,通过对网络数据集的测试表明,该算法较传统BP网络,其学习训练次数大大降低,学习能力显著提高。     

基于Snort的网络安全管理平台入侵检测技术研究

运用轻量级入侵监测系统Snort入侵检测技术,讨论开放源代码功能强大的网络入侵检测系统Snort的报警机制和原理,及运用Unix套接字技术的服务器端接收报警信息的实现方法.讨论在网络安全管理平台中Snort入侵检测技术应用的集成方法和技术,给出在网络通信中采用对称加密,提高网络安全管理平台中入侵检测技术的效率和安全性的办法.     

基于范例推理技术预测网络入侵

提出入侵预测技术模型可用于扩展网络入侵检测系统的功能.还提出了用于描述网络入侵行为的"元事件"、"复合事件"的概念,并从历史数据集中提取"元事件"和"复合事件"来生成"事件库",再利用范例推理技术(Case-based Reasoning)对网络系统中的入侵行为进行预测.实验表明该系统可以比较准确地预测网络入侵行为,具有较高的实用价值.