混合型入侵检测系统的研究

针对目前的入侵检测系统大多存在误报率高、检测效率低等问题,在研究混合型入侵检测理论的基础上,提出了混合型入侵检测系统的系统构架和功能结构设计,并详细介绍了几个关键模块的理论、设计和部分算法.其特点是在数据源上结合网络和关键主机数据,在检测方法上结合异常分析技术和误用分析技术并提出了二层混合分析方法,同时在系统体系构架上可灵活扩展以适用于不同的网络环境,提高了混合型入侵检测系统的检测能力和检测的准确性.     

采用信息增益率的混合入侵检测模型设计

针对现有混合入侵检测模型仅定性选取特征而导致检测精度较低的问题，同时为了充分结合误用检测模型和异常检测模型的优势，提出一种采用信息增益率的混合入侵检测模型.首先，利用信息增益率定量地选择特征子集，最大程度地保留样本信息；其次，采用余弦时变粒子群算法确定支持向量机参数构建误用检测模型，使其更好地平衡粒子在全局和局部的搜索能力，然后，选取灰狼算法确定单类支持向量机参数构建异常检测模型，以此来提高对最优参数的搜索效率和精细程度，综合提高混合入侵检测模型对攻击的检测效果；最后，通过两种数据集进行仿真实验，验证了所提混合入侵检测模型具有较好的检测性能.     

自适应监督和聚类混合的WSN入侵检测系统设计

无线传感器网络的关键性基础设施监测系统中,为了检测传感器数据聚合阶段受到的已知的和未知的入侵行为,提出一种自适应监督和聚类混合的入侵检测系统(Adaptively Supervised and Clustered Hybrid Intrusion Detection System, AC-IDS)。系统建立在混合IDS框架的基础上,将传感器聚合数据分类后导入到基于机器学习的误用检测子系统和异常检测子系统,两个子系统分别用来检测已知攻击和未知攻击。实验结果表明,该系统的入侵检出率高达98.9%,检测传感器网络中已知和未知的恶意行为的总准确率约为99.80%。     

基于混合数据挖掘方法的入侵检测算法研究

入侵检测技术是一种主动保护自己免受攻击的网络安全技术,入侵检测系统处于防火墙之后,在不影响网络性能情况下对网络活动进行实时监测。传统的入侵检测系统面对海量的信息数据,不能及时有效地分析处理这些数据,而数据挖掘技术的运用正好能够满足入侵检测系统的要求,合理的分析数据,有效处理数据。文章针对目前入侵检测系统中存在的一些问题,重点阐述了数据挖掘算法在异常检测和误用检测中的具体应用。对于异常检测,主要运用了分类算法;对于误用检测,主要运用了聚类算法、关联规则和孤立点等算法。最后根据基于数据挖掘的入侵检测系统的主要优点对目前数据挖掘算法在入侵检测中应用所面临的难点进行了分析,并设计了国内第一个数据挖掘混合技术的入侵检测算法实例。     

入侵检测协作检测模型的分析与评估

目前,入侵检测系统(IDS)存在较高的误报率,这一直是困扰IDS用户的主要问题,而入侵检测系统主要有误用型和异常型两种检测技术,根据这两种检测技术各自的优点,以及它们的互补性,将两种检测技术结合起来的方案越来越多地应用于IDS.通过引入入侵检测能力,从理论上深刻解释了系统协作的必然性,提出了异常检测技术和误用检测技术相结合的IDS模型及其评估方法,降低了单纯使用某种入侵检测技术时产生的误报率,从而提高系统的安全性.     

基于混合检测模式的入侵检测模型研究

本文分析了目前常用的入侵检测技术,并对其性能参数进行了详细的分析,提出了基于混合检测模式的入侵检测模型,该检测模型综合使用异常检测模式和误用检测模式,两种模式的综合使用,弥补各检测模式所存在的不足,基于混合检测模式的使用能够极大的提高入侵检测系统的网络攻击检测率,同时大大的降低了网络攻击检测的误报率,具有较强的实用性.     

入侵检测系统的现状及发展趋势

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。本文阐述了入侵检测系统的基本原理,从入侵检测系统的类型划分这个角度,分析和比较了基于主机和基于网络两种数据源及基于误用和基于异常两种检测方法的优缺点。并对入侵检测系统的现状及存在的问题进行综述,最后,对入侵检测系统的未来发展方向进行了讨论。     

基于混合粒子群优化算法的入侵检测研究

针对在入侵检测方法中常用的模糊聚类方法自身难以克服的对初始值敏感、容易陷入局部最优等问题,提出一种将粒子群优化算法和模糊聚类方法相结合的混合算法.对实验数据进行仿真试验,并将实验结果与其他算法结果相比较,显示出混合算法在入侵检测中能获得较好的检测能力.     

基于snort与免疫原理混合入侵检测系统模型设计

该文对snort入侵检测系统及基于免疫原理的入侵检测技术进行了探讨和研究,利用snort系统作为误用检测系统,把人工免疫的算法应用到异常检测,用于检测未知攻击。在此基础上设计了混合模式入侵检测系统。     

基于snort与免疫原理混合入侵检测系统模型设计

该文对snort入侵检测系统及基于免疫原理的入侵检测技术进行了探讨和研究,利用snort系统作为误用检测系统,把人工免疫的算法应用到异常检测,用于检测未知攻击。在此基础上设计了混合模式入侵检测系统。