分布式入侵检测系统的研究实现

摘要：随着网络技术的发展，对网络安全要求越来越高。传统的入侵检测系统一般局限于单一 的主机或网络结构，对异构系统及大规模网络的检测明显不足。本文主要针对分布式两层网 络入侵检测系统进行研究，应用两种不同层次的入侵行为检测，层与层之间可以共享检测信 息，相互通信，协同工作。适用于异构系统及大规模网络的检测。     

Linux平台下网络入侵防御系统的研究与实现

针对防火墙和入侵检测系统在网络安全防御上存在的缺陷,本文提出了一个在Linux平台下,基于两层防御机制的网络入侵防御系统．该系统扩展了网关防火墙的入侵检测功能．实现了网关防火墙对攻击的最初防御,增加了入侵检测系统Snort的联动响应功能,Snort对逃避了网关防火墙检测的复杂攻击进行再次防御．实验结果证明,两层防御机制对大规模的蠕虫攻击起到了实时抵制作用．     

基于大规模网络的自适应入侵响应模型研究

分析了现有入侵响应的发展状况并给出了一种新的分类方法。采用XML语言描述异构网络中的复杂攻击,提出了基于证据理论的入侵数据融合技术和结合代价响应理论的自适应入侵响应模型。针对大规模网络中入侵响应系统存在的问题进行了讨论。     

基于网络性能异常检测算法的研究

针对目前入侵检测系统不能有效检测未知入侵行为的问题,提出了一种新的入侵检测系统．在结构上采用分布式结构,各个检测器不但具有针对主机的检测功能,还可以联合起来检测大规模的分布式网络入侵行为．对网络数据的检测根据遗传算法在动态环境中的鲁棒性、自适应性强的特点,采取了将遗传算法为主,并借鉴人工免疫系统的思想,给出了一种基于网络性能的异常检测算法．经实验证明,此算法实时性强,能有效地检测未知的入侵行为．     

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.     

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．     

浅谈入侵检测技术

入侵检测技术是新一代集检测、记录、报警、响应于一体的动态安全防范技术，通过采用特征检测和异常检测两种手段来检测入侵行为。其工作模式主要分为基于网络的网络入侵检测系统和基于主机的主机入侵检测系统，目前入侵检测技术的技术难点是检测精确度、检测速度和入侵 检测的互动性。     

基于网格技术的入侵检测异构数据集成的实现

通过引入网格技术,提出了一个入侵检测异构数据集成模型,该模型能高效地集成分布式异构入侵检测数据资源.并在该模型基础上建立了一个实验系统,采用网格开发工具包GT4搭建了一个高效的入侵检测数据共享网格环境,利用网格中间件OGSA-DAI设计了数据访问和集成的网格服务,实现了对分布、异构的入侵检测数据的集成.实验结果表明,应用网格技术能很好地消除入侵检测领域存在的"数据资源孤岛",保证入侵检测数据的完整性.     

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。     

基于网络状态的入侵检测模型

本文提出了一种基于网络状态的入侵检测模型。该模型结合网络入侵的目标和特点，利用有穷自动机理论，基于网络协议来实现进程和操作系统的状态建立，从而可以发现未知的入侵，本文论证了应用该模型的可靠性，并利用通用入侵检测框架CIDF对应用该模型的入侵检测系统进行了描述，最后与其它入侵检测模型进行了比较。     

一种基于傅立叶变换的异常入侵检测方法

利用傅立叶变换对一组从审计记录中获得的离散数据进行处理,介绍了选择傅立叶变换的系数的准则,它用来从一组系数中寻找出一个统一的标准值;并用这个值与一个门槛值相比较,以决定是否有异常情况发生,同时给出了一些测试结果.     

车载自组网中基于交通场景的入侵行为检测机制

为减少车载自组网中的各种入侵行为对司机和乘客的生命财产安全带来的损失,提出了一种基于不同交通场景的混合式入侵行为检测机制(mixed intrusion detection scheme,MIDS)。当车辆在同一道路上行驶时,选择基于消息一致性的MIM (message integrity method) 方法,否则使用VOTE方法,在网络条件允许的情况下,可以申请发送方发送相关的场景信息证明警告消息的真实性。实验结果表明,该方法具有较低的通信时延和较高的检测率,有效克服了现有方法的局限性,能够检测多种入侵行为。     

数据挖掘在入侵检测技术中的应用研究

针对入侵检测系统的特点,分析了数据挖掘在入侵检测技术中应用的研究现状,并利用数据挖掘技术在处理海量警报数据方面的优势,提出了一个入侵警报分析系统模型,通过对入侵检测系统产生的警报进行分析,减少了警报数量,提高了系统的检测效率和实用性。     

入侵检测系统的研究

入侵检测(ID)技术是继“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．入侵检测系统(IDS)是一种基于主动策略的网络安全系统，是对常用的被动策略的逻辑补偿，是网络安全系统中的重要组成部分．介绍了IDS的历史和现状，说明现有IDS的不足以及今后ID技术的发展趋势．     

入侵诱骗模型的建立与应用

网络攻击和入侵事件不断发生,给人们造成了巨大的损失,网络安全问题越来越成为社会关注的热点.Honeypot系统就是入侵诱骗技术中的一种,在网络安全中起着主动防御的作用.在分析了它的实现方式技术基础上,形式化地定义了入侵诱骗系统,提出了入侵诱骗的体系结构,并给出了一个入侵诱骗系统的实现模型.     

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.     

网络入侵检测技术的研究

入侵检测是计算机网络安全研究的热点之一．作为一种新的动态安全防御技术，它是继防火墙之后的第二道安全防线、入侵检测模型、入侵检测方法，介绍了入侵系统应具有的功能和入侵检测系统分类。     

基于聚类的网络入侵检测系统模型

入侵检测中对未知入侵的检测主要是由异常检测来完成的,传统异常检测方法需要构造一个正常行为特征轮廓的参考模型,但建立该特征轮廓使系统的开销巨大.对此,提出一种针对网络入侵检测的聚类算法,该方法的优点在于不需要用人工的或其他的方法来对训练集进行标识.在检测过程中,随着有效信息的不断增加,模型得到了更新,使增量聚类后的新模型与原有模型的检测性能相比,有很大提高.     

基于用户击键数据的异常入侵检测模型

改进了Apriori关联规则算法,通过对正常用户击键数据的规则挖掘,建立用户的正常特征轮廓,并以此对新用户的击键数据实行异常入侵检测. 实验结果表明,本文提出的模型具有一定的入侵检测功能 .     

基于免疫算法的入侵检测系统

文章提出并实现了一种基于异常检测的入侵检测系统，利用生物免疫系统的特点来提高检测入侵行为的能力，使入侵检测系统具有一定的智能性和分布性，同时能发现新的未知入侵方式，与基于特征入侵的系统结合可以达到更高的检测的能力。文章最后给出了在局域网中的性能测试实例。