入侵检测技术的研究与进展

入侵检测系统(IDS)作为一门新兴的安全技术，是网络安全系统中的重要组成部分。该文阐述了入侵检测系统的基本原理和功能模块，从数据源、检测方法和检测定时三个方面描述了入侵检测系统的分类，并对目前国内外入侵检测技术的研究现状作了介绍和分析。随着计算机技术和网络技术的高速发展，海量存储和高带宽的传输技术，都使得集中式的入侵检测越来越不能满足系统需求。由此指出，分布式入侵检测(DID)必将逐渐成为入侵检测乃至整个网络安全领域的研究重点，为进行入侵检测技术的研究提供一定的技术和理论依据。     

高速网络环境下入侵检测技术

当前用于防范黑客攻击的技术，主要有防火墙、网络扫描器、入侵检测系统等工具。所谓入侵检测，就是通过从计算机网络或计算机系统中的若干关键点收集信息并对其进行分析，从中发现网络或系统中是否有违反安全策略的行为和遭到袭击的迹象。进行入侵检测的软件与硬件的组合就是入侵检测系统（Ｉｎｔｒｕｓｉｏｎ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ，简称ＩＤＳ）。入侵检测系统作为一种主动积极而实时动态的网络安全防范技术，越来越受到人们的关注。根据在网络中所处的位置及检测内容的不同，目前入侵检测系统主要分为两种：一种是基于网络的入侵检测系统，一种是基于主机的入侵检测系统。与基于主机的入侵检测系统相比，基于网络的入侵检测系统具有容易部署、占用资源少、隐蔽性好、检测速度快等优势。本文主要探讨基于网络的入侵检测系统。     

浅谈入侵检测系统

主要介绍了入侵检测系统的种类、功能、方法，分析了目前各类入侵检测系统的优缺点和存在的问题，并对入侵检测系统的发展前景做出了展望。     

数据挖掘在入侵检测中的应用

入侵检测是用于检测任何损害或企图损害系统的保密性、完整性或可用性行为的一种网络安全技术。指出当前入侵检测系统存在的问题，并针对现有入侵检测系统漏报、误报率高的问题，提出将数据挖掘技术应用于入侵检测系统。文中论述了常用的数据挖掘算法，提出一个基于数据挖掘技术入侵检测系统模型、描述了模型体系结构及主要功能。实验表明，该模型能提取特征，生成新规则，找到入侵数据，提高入侵检测系统的有效性。     

基于人工免疫的多Agent自适应入侵检测系统

简介了入侵检测系统(IDS)的基本概念，指出了目前的入侵检测系统存在的不足。为了解决传统入侵检测系统中的不足，将人工免疫原理引入入侵检测系统。根据自然免疫系统的特点，提出建立基于人工免疫原理的多Agent网络入侵检测系统，该系统采用了基于多Agent的分布式体系结构，同时应用了阴性选择、克隆选择、基因库进化以及联想记忆等人工免疫原理，使得构造的网络入侵检测系统具有自适应性、分布性、自识别能力和可扩展性的特点。     

基于环型结构的分布式入侵检测系统的设计与实现

分析了目前的分布式入侵检测系统的特点和协作方式，提出了一种基于环型结构分布式入侵检测系统模型和令牌控制机制。论述了环型结构的分布式入侵检测系统的体系结构和功能框架，引入了优先响应和事件可信度的思想，给出了基于环型结构的分布式入侵检测协作算法，解决了目前分布式入侵检测系统中各系统结构复杂、负载不均衡等缺陷。     

基于Agent与数据挖掘的分布式入侵检测系统

针对目前计算机入侵检测系统中存在的不足．文中构建了一个基于Agent和数据挖掘技术的分布式入侵检测系统。这个系统引入移动Agent使入侵检测较好地适应了分布式的环境，采用数据挖掘技术使检测系统能够更加快速有效地发现入侵行为，明显地提高了检测系统的实时性。它还把误用检测和异常检测溶为一体，把基于主机和基于网络的入侵检测进行有机结合，具有良好的可扩展性、灵活性、鲁棒性、安全性、实时性、自适应性和检测的准确性。     

基于联动机制的入侵防御系统

当前的IDS入侵检测系统对于较为复杂的攻击缺乏有效的应对和阻断能力，而防火墙则缺乏针对各种攻击的灵活的过滤策略。文章以snort入侵检测系统和iptables防火墙为实例，构架了一个基于联动机制的入侵防御系统。该系统能够使IDS入侵检测系统与防火墙联动运行，利用IDS的入侵检测能力，动态地为防火墙定制针对各种入侵的过滤规则，实现对入侵行为的实时阻断。     

网络安全防范与入侵检测技术研究

本文介绍了入侵检测系统的体系结构和检测方法，给出了入侵检测系统应具有的功能及分类，分析了现有的入侵检测技术以及多种检测技术在入侵检测系统中的应用。     

粗糙集和决策树方法在IDS中的应用研究

入侵检测系统（IDS）是数据挖掘的一个热门应用领域。为了解决当前建立的入侵检测系统缺少有效性的问题，文中首先介绍入侵检测系统产生的背景和入侵检测系统的特点，分析决策树归纳学习的过程，从数据挖掘的角度，首先使用粗糙集进行属性约简，运用决策树学习方法对入侵检测数据进行归纳学习。从结果看出粗糙集和决策树学习方法在建立入侵检测系统上的有效性和实用性。     

入侵检测系统通用模型的分析与研究

入侵检测是信息安全保障的关键技术之一.本文简要介绍了入侵检测系统的概况和目前入侵检测系统中采用的两种通用模型:通用入侵检测框架(CIDF)和入侵检测信息交互格式(IDMEF),并在技术上对两者的优势与不足做了分析和比较.     

统一通用入侵检测框架的研究与设计

入侵检测是信息安全保障的关键技术之一,本文介绍了目前入侵检测系统中采用的两种通用模型:通用入侵检测框架(CIDF)和入侵检测信息交互格式(IDMEF),在技术上比较了两者的优势与不足,在集中CIDF和IDMEF优点的基础上,提出一种统一的通用入侵检测框架(UCIDF),用于构造统一的安全管理平台。     

基于数据挖掘的入侵检测系统智能结构模型

为了提高对拒绝服务攻击、内存溢出攻击、端口扫描攻击和网络非法入侵等发现的有效性以及对海量的安全审计数据能进行智能化处理,采用数据挖掘的方法从大量的信息中提取有威胁的、隐蔽的入侵行为及其模式.将数据挖掘的聚类分析方法与入侵检测系统相结合,提出了一种入侵检测系统的智能结构模型.实验表明,它能够有效地从海量的网络数据中进行聚类划分,找到相关的入侵数据,从而提高对各种攻击类型网络入侵检测的效率.     

基于免疫Agent入侵检测模型研究

网络安全问题的日益突出对入侵检测技术提出了更高的要求,然而现有的入侵检测技术仍然存在着一些缺陷,入侵检测系统在很多地方还有待改进,如灵活性、效率等方面。该文通过将移动代理技术和免疫原理技术应用到入侵检测系统中,提出了基于免疫Agent的入侵检测模型,并进行了模型整体设计。     

基于IDS的企业信息安全系统设计与应用

企业网络信息系统安全问题是企业信息化工作的一个重要课题.首先分析了传统的入侵检测系统的工作原理,针对证券企业交易网络的安全问题,提出了一种切实可行的企业信息安全系统设计方案.采用P2DR动态安全模型和分布式入侵检测技术相结合,建立了基于IDS的网络信息安全系统.经过实际应用和运行表明,该方案有效地解决了证券企业应用中存在的诸多网络安全问题,极大地提高了企业应用的安全等级,为企业信息系统安全建设提供了借鉴.     

网络入侵检测系统设计中的问题分析

本文结合IDS研究的进展讨论了入侵防护系统IPS、适应IPv6网络的IDS面临的问题、采用协议分析方法实现IDS的问题等。     

入侵检测系统标准化分析研究

IDS(入侵检测系统)是继防火墙、数据加密等传统安全保护措施后新一代的安全保障技术,得到了越来越多的应用.其标准化问题研究,是入侵检测技术和产品发展的必然要求,标准化的制定有利于不同的IDS之间,增强信息共享和交换的能力,加强IDS之间的交流和协作.对公共入侵检测框架CIDF标准和入侵检测消息交换格式IDMEF标准进行了详细的分析研究.对我国标准制定提出了相关的思考.     

智能入侵检测技术发展概貌

首先论述了入侵检测技术的发展历史背景及其重要性,然后分析了两种典型的入侵检测系统（IDS）：NIDES和AAFID。最后讨论了在分布式、宽带网络技术发展的今天,入侵检测技术研究发展的需求,以及一些智能技术如专家系统、神经网络Color－Petri网在入侵检测中的应用。同时通过分析目前存在的各种入侵检测技术的优缺点,提出了一些新技术发展方向。     

Snort体系结构的研究与分析

剖析了开源入侵检测工具Snort的体系结构及其工作配置模式,为中小型网络配置入侵检测系统提供了可行的解决方案.     

一个采用数据挖掘技术的入侵检测系统框架

入侵检测系统是网络安全的重要组成部分,随着网络技术的发展,网络攻击的手段呈现多样化,入侵检测系统自身的误报漏报及海量信息的涌现,使得人们必须谋求突破,使入侵检测系统实现更高的可用性和稳定性。本文提出了一个基于数据挖掘技术的入侵检测系统框架,并举例予以介绍。