基于危险理论的自动入侵响应系统模型

提出了一种基于危险理论的自动入侵响应系统模型(AIRSDT),对网络活动中自体、非自体、免疫细胞、记忆检测器、成熟检测器和未成熟检测器进行了形式化描述,建立了主机和网络实时危险定量计算方程,并根据主机和网络当前所面临攻击的各类攻击和总体网络危险强度,自动调整入侵响应策略。理论分析和实验结果充分表明,模型有助于解决自动入侵响应研究中难以判断真正"危险"的入侵或者攻击行为的问题,降低入侵响应次数和响应综合代价。     

入侵检测系统在网络安全中的应用

1 入侵检测系统与防火墙的关系。目前许多人常常将入侵检测系统与防火墙混为一谈，认为有了防火墙可以了，防火墙可以识别出攻击并且可以加以拦截。事实并非如此。防火墙是用来断开大多数通信，而放开少量需要的通信。即，在安装防火墙的时候，首先是关闭所有通信，然后再谨慎地加上特定的规则允许一些特定的流量通过防火墙。即，防火墙并不是一个动态的防护系统。     

入侵检测系统初探

随着网络技术的发展，传统的安全技术已经不能满足需要。入侵检测作为一种最重要的主动防御技术不但能检测外来的攻击还能检测来自内部的入侵。介绍了入侵检测的原理、技术以及它的发展趋势。     

入侵检测系统的标准化

入侵检测系统(IDS)的标准化是必然要经历的阶段,标准化的制定有利于不同的IDS之间的协作,从而发现新的入侵活动;有利于IDS与访问控制、应急、入侵追踪等系统交换信息,相互协作,形成一个整体有效的安全保障系统.本文首先介绍了网络安全的重要性,并给出了防火墙和入侵检测系统的相关知识,指出了其中存在的问题,从而说明了入侵检测系统标准化产生的背景,接着介绍了国外已经存在的标准草案,之后着重分析了制定IDS标准的意义以及国内制定标准的可行性,最后展望了IDS标准化发展的方向.     

基于网络入侵检测系统的研究与设计

入侵检测系统是近几年来网络安全领域的热门技术。为确保网络的安全,结合实际从实现过程、检测方法、入侵检测算法和系统分类等方面详细地做了分析研究[1]。建立起高效的、智能化的网络安全管理体系,才能有效地保证校园网上关键业务和关键数据的安全,从而提出了更加完善的分布式网络入侵检测系统模型。这为今后深入研究网络入侵检测提供了必要的技术依据和发展方向。     

入侵检测系统中模式匹配算法的研究

互联网的开放性为信息共享和交互提供了极大的便利，但随之而来的网络安全问题也日益明显．入侵检测作为一种主动的信息安全保障措施，有效的弥补了传统安全防护技术的缺陷．主要分析了目前在入侵检测领域常用的模式匹配算法，如KMP算法和BM算法．并在此基础之上，提出了一种新的模式匹配算法．结果表明，改进后的算法具有更高的效率，有利于降低系统的丢包率．     

双向AC算法及其在入侵检测系统中

经过众多伟大科学家不断地研究,我国在算法领域有了进一步的发展,当前相关的科学家已经在经典的多模式字符串匹配算法-AC算法的基础上提出了双向AC算法。这种双向算法的提出能够在预处理阶段建立正向和反向两种状态的自动机,这种自动机在扫描的过程中使用正向有限自动机从中间向右进行,而反向有限自动机从中间向左进行。这种算法与之前相比具有更高的效率,因此得到了更广泛的使用。     

入侵防御系统研究

入侵防御系统是最近网络安全技术领域的一个重要研究方向。本文介绍其概念、工作原理、分类、面临的问题和发展趋势。     

入侵检测系统:原理、入侵隐藏与对策

入侵行为给基于网络的计算机信息系统的安全带来巨大威胁，入侵检测系统（IDS，Intrusion Detection System）作为重要的安全工具而成为研究的热点。文章首先介绍IDS的基本概念和组成，研究各类IDS的工作原理及其优缺点，然后分析当前难以对付的几种隐藏入侵迹象，逃避IDS检测的方法，并进一步探讨相应的对策，对IDS今后的发展方向提出了看法。     

入侵检测系统技术现状及其发展趋势

阐述了入侵检测系统（IDS）的起源、发展和分类，介绍了它的结构和标准化工作，对入侵检测系统存在的问题及发展趋势作了概述。     

基于Linux环境下的IPS实现算法研究及性能测试

入侵防御系统（IPS）是继入侵检测系统（IDS）之后网络安全领域的一个新的研究方向，它既可以用来检测，又可以用来防御和阻止攻击。文中首先讨论了在Linux操作系统下的入侵防御系统，然后给出了建立入侵防御系统的3种算法，并对其性能做了测试、比较和分析，最后讨论了进一步需要研究的问题。     

隐马尔可夫模型应用于入侵检测系统的研究

现在入侵检测系统面临着巨大挑战，越来越复杂的计算机网络系统，越来越高明的入侵手段要求入侵检测技术不断快速向前发展。对于入侵检测的实现手段也要多样化。 本文提出了一种基于隐马尔可夫模型的异常检测新方法——隐马尔可夫状态时延序列嵌入法（HMMTide）。这种方法的主要思想是用HMM模型的隐含状态序列的局部模型，即隐马尔可夫状态短序列，实现对正常行为的特征的刻画。通过对被测行为产生的隐马尔科夫状态序列局部模式与已建立的正常模型进行比较实现异常检测。该方法具有从不完整的数据中进行异常分析的能力，减少了对系统资源的需求。对HMMTjde方法进行了仿真实验，实验结果表明采用HMM方法后，虚警率大大降低了，而且在构建正常行为特征库时，对数据完整性的要求也大大降低了。     

基于并行关联规则挖掘算法的入侵检测系统的研究

数据挖掘技术已经在入侵检测当中得到应用。为了进一步提高效率。提出将井行关联规则应用到入侵检测的挖掘中，以提高入侵检测的效率。本文提出一个新的分布式的入侵检测系统结构，重点介绍了井行关联规则挖掘算法如何应用于此系统．及其应用于此系统之后的优点。     

入侵检测系统中基于变量相似性特征选择

ReliefF是一种在很多场合经常使用的filter式的特征选择方法．然而该方法的一大缺点是不能辨别冗余特征。基于ReliefF算法提出一种混合的有监督的特征选择算法。该算法首先利用ReliefF算法去除与分类无关的以及权重低于一定阈值的特征，然后采用一种变量相似性准则来去除冗余特征。在实际的数据集KDDCUP＇99上进行的实验结果表明该混合特征选择方法较单独使用ReliefF方法在分类精度上有一定的提高。     

一种基于文件访问监控的主机异常入侵检测系统

本文通过对计算机系统行为的分析,提出了以文件系统作为监控对象,采用改进的PAD算法CSSPAD进行异常检测的思想,设计并实现了基于文件访问监控的主机异常入侵检测系统.通过大量实验证明该系统具有检测率高、误报率低、运行负荷小、具有在线检测能力等特点.     

入侵检测系统的联动与功能

主要介绍了入侵检测系统(IDS)与其他多种安全产品的联动以及入侵检测系统的其他功能，并简单展望了入侵检测产品的近期发展方向。     

一种基于数据挖掘的入侵检测系统模型

提出了一种基于数据挖掘技术的入侵检测系统模型,该模型是一个核模型,具有很好的扩展能力和适应能力,该模型因使用了元检测引擎来综合处理来自各个基本检测引擎的数据而提高了检测结果的准确性.文中还构建了一个基于数据挖掘的入侵检测原型系统来分析几种典型的数据挖掘技术的实际应用效果,讨论了数据预处理和特征提取问题.     

一种基于代理技术的分层入侵监测方法

对现有的入侵监测系统做了一些介绍，提出了一个基于移动代理技术来实现入侵监测系统安全的方法．并对此系统的优缺点做了分析，对研究基于移动代理技术的入侵监测系统有一定的指导作用，最后，简单介绍利用代理实现安全的一些方案。