基于模糊积分的多神经网络入侵检测模型研究

入侵检测技术是一种主动保护网络安全的技术,它是继防火墙、数据加密等传统的网络安全保护措施后的又一种安全保障技术.但现有的入侵检测系统不但误报率高,且实时性差,这是由于入侵检测需要处理大量数据,数据挖掘技术的优势在于能从大量数据中发现特征和模式.为了提高基于数据挖掘的入侵检测的准确率,将模糊积分和数据挖掘中神经网络技术应用在入侵检测中,提出一种基于模糊积分的多神经网络入侵检测模型.     

基于聚类融合的入侵检测

随着互联网的飞速发展,网络安全的问题日趋严重,传统的网络安全技术已难以应对日益繁多的网络攻击。因此入侵检测便应运而生了,而且其重要性日益提高。基于聚类分析的入侵检测已经成为其主要研究方向。聚类分析是一种有效的异常入侵检测方法,可用以在网络数据集中区分正常流量和异常流量。但单一的聚类算法很难达到预期的效果,为了提高入侵检测的效果,文中采用聚类融合技术,提出一种基于Co—assocition的模糊聚类融合算法,通过实验检测能显著提高检测率和降低误报率。     

基于数据挖掘的网络入侵检测系统

入侵检测是近些年提出了一种保护网络安全的一种技术,而数据挖掘的加入使得其检测网络安全的功能更加强大。本文主要对网络入侵检测技术、基于数据挖掘的网络入侵检测系统、Apriori算法、基于数据挖掘的网络入侵检测系统的优点进行了分析。     

数据挖掘在网络入侵检测中的运用

入侵检测是网络安全技术领域的主要研究方向之一。将数据挖掘技术应用到入侵检测系统中,可以减少手工编写入侵行为模式和正常行为模式的工作量。该文从介绍网络安全技术和入侵检测技术入手,分析了基于数据挖掘的入侵监测技术的特点及其应用。     

数据挖掘在网络入侵检测中的运用

入侵检测是网络安全技术领域的主要研究方向之一。将数据挖掘技术应用到入侵检测系统中．可以减少手工编写入侵行为模式和正常行为模式的工作量。该文从介绍网络安全技术和入侵检测技术入手,分析了基于数据挖掘的入侵监测技术的特点及其应用。     

基于移动智能体技术的入侵检测系统的研究与实现

入侵检测系统在网络安全中占有重要地位,为克服目前入侵检测系统存在的一些缺点,该文把加强了安全机制的移动智能体技术作为入侵检测系统的基础结构,用模糊专家系统技术构建分析引擎,形成了一套有效的入侵检测系统设计方法。     

基于模糊系统的网络入侵检测软件设计与实现

随着互联网技术的迅速发展,网络安全问题日益严重,网络入侵检测成为网络安全领域的重要研究方向。网络入侵检测系统（NIDS）是一种有效的防止和检测恶意网络行为的工具,其主要目标是通过监视网络流量,检测并记录可能的攻击。然而,传统的基于规则或者基于统计的网络入侵检测方法在处理模糊、不确定和不完全的信息时存在很大的不足。因此,如何提高网络入侵检测的准确性和可靠性,减少误报和漏报,一直是网络安全领域的重要研究课题。     

基于数据聚类的网络安全防护态势优化方法

针对传统模糊特征检测方法存在的效率低、精度不高等问题,设计了一种新的网络安全防护态势优化模型;对网络安全状态分布进行建模,并利用数据挖掘技术对网络信息进行挖掘;利用新型入侵识别检测方法对所设计的网络安全估计状态进行自适应特征提取,提取网络安全状况的特征数据集和处理单元;采用模糊C平均数据聚类方法(FCM)提取综合信息;对入侵特征信息流进行分类,根据属性分类结果进行网络安全态势预测,实现安全态势评估;基于不同场景下进行实验,结果表明,所提算法适用于网络安全的场景,准确性和鲁棒性都得到了验证。     

基于模糊支持向量机的入侵技术研究

入侵检测系统是任何一个完整的网络安全系统中必不可缺的部分。日益严峻的安全问题对于检测方法提出更高的要求。传统的入侵检测方法存在误报漏报及实时性差等缺点,将机器学习的技术引人到入侵监测系统之中以有效地提高系统性能具有十分重要的现实意义。支持向量机(SVM)是一种建立在统计学习理论(SLT)基础之上的机器学习方法。被成功地应用到入侵检测领域中。本文讨论了模糊支持向量机优化算法及其在入侵检测中的应用。实验表明,基于模糊支持向量机检测入侵的方法能较大地提高入侵检测系统的性能。     

网络入侵技术及其检测分析

入侵检测是一个比较新的、迅速发展的领域,已成为网络安全体系结构中的一个重要的环节。该文介绍了主要网络入侵技术分析,并结合现有的网络入侵检测技术,重点分析了基于特征的入侵检测技术与基于异常的入侵检测技术,讨论了两种入侵检测技术的优点和存在的问题以及网络入侵检测技术的适用性。     

基于网络的入侵检测系统的设计与实现

入侵检测(IDS)技术是一种新兴网络安全技术,它是一种基于主动策略的网络安全系统,是对传统的安全策略的补充,是网络安全系统中的重要组成部分.入侵检测已经成为网络安全不可或缺的一部分,它为网络提供了一个防御层,在这一层中我们可以预先定义可能的入侵行为以便对网络活动进行监视,当发现在可能的入侵行为是就回报警通知系统管理员.本文将基于网络数据的安全性,论述入侵检测系统的基本概念.并论述如何结合IDS现有的技术,开发一个简单的网络入侵检测系统的模型.     

一种基于分布式网络的混合式入侵检测系统的设计与实现

入侵检测是目前网络安全技术研究的热点,本文在分析了基于主机的入侵检测系统和基于网络的入侵检测系统各自的优缺点的基础上,提出了一种基于分布式网络的混合式入侵检测系统设计与实现方法。     

基于异常的入侵检测技术研究

入侵检测是一个比较新的、迅速发展的领域,已成为网络安全体系结构中的一个重要的环节。本文介绍了入侵检测技术的基本概念和基于异常的入侵检测技术的原理,并结合现有的基于异常的入侵检测系统,重点分析了几种常用的异常检测技术,讨论了基于异常的入侵检测技术的优点和存在的问题。     

基于入侵检测技术的校园网络安全系统设计

文章分析了校园网络安全系统的构建需求及设计目标,基于入侵检测技术设计了校园网络安全系统的框架和校园网络安全系统的4个子系统。设计运用了入侵检测技术及防火墙技术,能够在网络数据流量较高时精准提取异常数据包,并及时检测异常行为,有效防御SYN Flooding攻击,保障校园网络安全系统安全稳定运行。     

基于陷阱机制的网络安全体系的研究

与传统的防火墙技术和入侵检测技术不同,基于陷阱机制的网络安全体系不仅能够发现网络的入侵行为,而且能通过陷阱网络观察和了解入侵者的攻击行为,并以此来提高入侵检测系统的识别网络入侵的能力.本文较为详细地介绍了基于陷阱机制的网络安全体系结构,并对入侵检测系统的各个模块的功能作了全面的描述.     

计算机网络安全的入侵检测技术研究

本文主要针对计算机网络安全方面的入侵检测技术进行研究,内容包括基于误用检测技术、基于异常的检测技术以及基于网络的入侵检测系统、基于主机的入侵检测系统,以期望找到更好的方法提高网络安全性。     

基于入侵诱骗技术的网络安全系统的研究

本文介绍了基于诱骗技术的网络入侵检测系统（IDS）,它是传统入侵检测系统的延伸。描述了入侵诱骗系统的定义及体系结构,系统地分析了基于入侵诱骗的网络安全系统及实现技术。     

基于模糊C均值聚类的网络入侵检测算法

入侵检测已成为网络安全的第二层重要防御线。分析了对新型未知的攻击的入侵检测,提出基于模糊C均值聚类的网络入侵检测算法。用KDD-99数据集的仿真实验结果表明算法的可行性、有效性和可扩展性,并有效提高了聚类检测的检测率,降低了误检率。     

基于人工智能的网络安全技术与应用

本文探讨了基于人工智能的网络安全技术与应用。首先,分析了传统入侵检测系统和恶意代码检测方法的局限性。随后,介绍了基于机器学习和行为分析的入侵检测技术,以及基于深度学习和行为分析的恶意代码检测技术。接着,讨论了传统网络攻击响应存在的问题,并探讨了基于强化学习和自然语言处理的网络攻击响应技术。最后,总结了人工智能在网络安全技术与应用中的重要性和未来发展方向。     

基于异常的入侵检测技术浅析

入侵检测是一个比较新的、迅速发展的领域,已成为网络安全体系结构中的一个重要的环节。详细介绍了基于异常的入侵检测技术的原理和基本流程,并结合现有的基于异常的入侵检测系统,重点分析了几种常用的异常检测技术,讨论了基于异常的入侵检测技术的优点和存在的问题。