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基于数据挖掘和变长序列模式匹配的程序行为异常检测 总被引:1,自引:0,他引:1
异常检测是目前入侵检测领域研究的热点内容.提出一种基于数据挖掘和变长序列模式匹配的程序行为异常检测方法,主要用于Unix或Linux平台上以系统调用为审计数据的主机型入侵检测系统.该方法利用数据挖掘技术中的序列模式对特权程序的正常行为进行建模,根据系统调用序列的支持度在训练数据中提取正常模式,并建立多种模式库来表示一个特权程序的行为轮廓.在检测阶段,考虑到审计数据和特权程序的特点,采用了变长序列模式匹配算法对程序历史行为和当前行为进行比较,并提供了两种判决方案,能够联合使用多个窗长度和判决门限对程序行为进行判决,提高了检测的准确率和灵活性.文中提出的方法已应用于实际入侵检测系统,并表现出良好的检测性能. 相似文献
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基于隐马尔可夫模型的用户行为异常检测新方法 总被引:2,自引:0,他引:2
提出一种基于隐马尔可夫模型的用户行为异常检测方法,主要用于以shell命令为审计数据的主机型入侵检测系统。与Lane T提出的检测方法相比,所提出的方法改进了对用户行为模式和行为轮廓的表示方式,在HMM的训练中采用了运算量较小的序列匹配方法,并基于状态序列出现概率对被监测用户的行为进行判决。实验表明,此方法具有很高的检测准确度和较强的可操作性。 相似文献
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基于改进关联规则的网络入侵检测方法的研究 总被引:2,自引:1,他引:1
研究关联规则的高效挖掘算法对于提高入侵检测的准确性和时效性具有非常重要的意义.针对现行的入侵检测方法建立的正常模式和异常模式不够准确、完善,容易造成误警或漏警的问题,本文将改进后的关联规则挖掘算法-XARM和关联规则增量更新算法-SFUP应用于网络入侵检测,提出了新的入侵检测方法,该方法通过挖掘训练审计数据中的频繁项集建立系统和用户的正常行为模型以及入侵行为模型. 相似文献
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异常检测是目前入侵检测系统(IDS)研究的主要方向。该文提出一种基于shell命令和Markov链模型的用户行为异常检测方法,该方法利用一阶齐次Markov链对网络系统中合法用户的正常行为进行建模,将Markov链的状态与用户执行的shell命令联系在一起,并引入一个附加状态;Markov链参数的计算中采用了运算量较小的命令匹配方法;在检测阶段,基于状态序列的出现概率对被监测用户当前行为的异常程度进行分析,并提供了两种可选的判决方案。文中提出的方法已在实际入侵检测系统中得到应用,并表现出良好的检测性能。 相似文献
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异常检测是目前入侵检测系统(IDS)研究的主要方向。该文提出一种基于shell命令和Markov链模型的用户行为异常检测方法,该方法利用-阶齐次Markov链对网络系统中合法用户的正常行为进行建模,将Markov链的状态与用户执行的shell命令联系在一起,并引入一个附加状态;Markov链参数的计算中采用了运算量较小的命令匹配方法;在检测阶段,基于状态序列的出现概率对被监测用户当前行为的异常程度进行分析,并提供了两种可选的判决方案。文中提出的方法已在实际入侵检测系统中得到应用,并表现出良好的检测性能。 相似文献
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多组件协作式网络安全入侵检测系统设计 总被引:1,自引:0,他引:1
《现代电子技术》2017,(22):66-68
为了提高网络安全性能,提出基于多组件协作式检测的网络入侵安全检测系统设计方法。构建网络入侵的信号模型,对信号采用自适应匹配滤波器进行入侵特征检测,采用多组件协作级联滤波方法进行入侵信息过滤,实现入侵检测算法设计,在Matlab 7仿真软件中进行入侵检测系统的软件开发设计。采用硬件抽象组件、综合硬件组件和高层软件组件混合开发方法,实现多组件协作检测。测试结果表明,采用该方法进行网络安全入侵检测,具有较高的准确检测概率,提高了网络安全防护能力。 相似文献
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一种新的基于Markov链模型的用户行为异常检测方法 总被引:3,自引:0,他引:3
提出一种新的基于Markov链模型的用户行为异常检测方法。该方法利用一阶齐次Markov链对网络系统中合法用户的正常行为进行建模,将Markov链的状态同用户执行的shell命令序列联系在一起,并引入一个附加状态;在检测阶段,基于状态序列的出现概率对用户当前行为的异常程度进行分析,并根据Markov链状态的实际含义和用户行为的特点, 采用了较为特殊的判决准则。与Lane T提出的基于隐Markov模型的检测方法相比,该方法的计算复杂度较低,更适用于在线检测。而同基于实例学习的检测方法相比,该方法则在检测准确率方面具有较大优势。文中提出的方法已在实际入侵检测系统中得到应用,并表现出良好的检测性能。 相似文献
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《Digital Communications & Networks》2023,9(1):111-124
With the rapid development of the Internet of Things (IoT), there are several challenges pertaining to security in IoT applications. Compared with the characteristics of the traditional Internet, the IoT has many problems, such as large assets, complex and diverse structures, and lack of computing resources. Traditional network intrusion detection systems cannot meet the security needs of IoT applications. In view of this situation, this study applies cloud computing and machine learning to the intrusion detection system of IoT to improve detection performance. Usually, traditional intrusion detection algorithms require considerable time for training, and these intrusion detection algorithms are not suitable for cloud computing due to the limited computing power and storage capacity of cloud nodes; therefore, it is necessary to study intrusion detection algorithms with low weights, short training time, and high detection accuracy for deployment and application on cloud nodes. An appropriate classification algorithm is a primary factor for deploying cloud computing intrusion prevention systems and a prerequisite for the system to respond to intrusion and reduce intrusion threats. This paper discusses the problems related to IoT intrusion prevention in cloud computing environments. Based on the analysis of cloud computing security threats, this study extensively explores IoT intrusion detection, cloud node monitoring, and intrusion response in cloud computing environments by using cloud computing, an improved extreme learning machine, and other methods. We use the Multi-Feature Extraction Extreme Learning Machine (MFE-ELM) algorithm for cloud computing, which adds a multi-feature extraction process to cloud servers, and use the deployed MFE-ELM algorithm on cloud nodes to detect and discover network intrusions to cloud nodes. In our simulation experiments, a classical dataset for intrusion detection is selected as a test, and test steps such as data preprocessing, feature engineering, model training, and result analysis are performed. The experimental results show that the proposed algorithm can effectively detect and identify most network data packets with good model performance and achieve efficient intrusion detection for heterogeneous data of the IoT from cloud nodes. Furthermore, it can enable the cloud server to discover nodes with serious security threats in the cloud cluster in real time, so that further security protection measures can be taken to obtain the optimal intrusion response strategy for the cloud cluster. 相似文献
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改进型遗传算法在入侵检测系统中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
在信息安全问题日益突出的互联网中,入侵检测技术以其主动防御的特性,得到越来越广泛的重视和应用。遗传算法作为一种人工智能的算法,能够有效的解决传统检测技术中存在的机器学习的问题。设计的改进型遗传算法能够解决传统遗传算法中收敛过快等问题,能够使入侵检测系统更为高效、准确。 相似文献
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《IEEE transactions on systems, man and cybernetics. Part C, Applications and reviews》2008,38(5):649-659
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TIAN Xin-guang GAO Li-zhi SUN Chun-lai DUAN Mi-yi ZHANG Er-yang.School of Electronic Science Engineering National University of Defense Technology Changsha P.R. China .Department of Electronic Engineering Tsinghua University Beijing P.R. China .Research Institute of Beijing Capitel Group Corporation Beijing P.R. China .Institute of Computing Technology Beijing Jiaotong University Beijing P.R. China 《中国邮电高校学报(英文版)》2006,13(2):61-78
1Introduction Intrusiondetectiontechniquescanbecategorizedinto misusedetectionandanomalydetection.Misusedetec tionsystemsmodelattacksasspecificpatterns,anduse thepatternsofknownattackstoidentifyamatchedac tivityasanattackinstance.Anomalydetectionsystems u… 相似文献
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随着互联网络的广泛应用,网络信息量迅速增长,网络安全问题日趋突出,入侵检测已经成为网络安全的重要组成部分.针对传统的入侵检测模型所存在的已知系统漏洞或攻击方法的知识缺陷,分析了当前入侵检测系统所存在的诸多问题,提出了基于入侵检测策略的层次化入侵检测模型,该模型可以监视已知入侵和检测未知入侵,对网络入侵检测系统的设计有一定参考价值,对综合解决网络安全问题是一个有益的探索. 相似文献
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入侵防御系统是网络安全领域为弥补防火墙及入侵检测系统的不足而新发展起来的一种信息安全技术。系统采用NDIS Hooking技术捕获本机进出的网络数据流,通过模式匹配算法可以一次在数据包的负载中查找多个入侵模式。该系统不仅能够实现入侵检测的功能,而且可以在入侵检测的基础上提供有效的阻断。 相似文献
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随着移动互联网的迅猛发展,智能手机越来越普及,其安全问题也随之而来。入侵检测技术能收集信息并进行分析,通过与规则库比较,发现是否含有入侵攻击。由于目前移动互联网监测能力不足,大量木马入侵手机,严重影响了手机用户的生活。提出了一套应用于移动互联网的入侵检测系统,能有效检测到入侵攻击,并及时响应,保证手机安全。 相似文献