应用入侵检测研究与进展

传统的基于网络和主机入侵检测系统有不足，促使应用入侵检测的研究得到重视。本文总结了应用入侵检测技术的研究现状及其进展，指出应用入侵检测技术研究的难点和需要解决的关键问题，对今后的发展趋势进行了分析和展望。     

浅析基于神经网络的入侵检测技术

文章叙述了入侵检测技术的发展与现状,对目前所采用的入侵检测技术及其特点进行了分析,提出了基于神经网络的入侵检测技术并指出了其优点,最后指出了未来入侵检测技术的发展趋势。     

入侵检测技术的研究与进展

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。该文阐述了入侵检测系统的基本原理和功能模块，从数据源、检测方法和检测定时三个方面描述了入侵检测系统的分类，并对目前国内外入侵检测技术的研究现状作了介绍和分析。随着计算机技术和网络技术的高速发展，海量存储和高带宽的传输技术，都使得集中式的入侵检测越来越不能满足系统需求。由此指出，分布式入侵检测(DID)必将逐渐成为入侵检测乃至整个网络安全领域的研究重点，为进行入侵检测技术的研究提供一定的技术和理论依据。     

入侵检测系统的研究及其发展趋势

入侵检测是网络安全技术研究领域中的热点之一，其重点是采用何种检测方法有效的提取特征数据并准确判断异常或入侵行为。通过分析常用入侵检测方法优缺点，指出目前入侵检测系统的不足及今后发展趋势。     

基于数据挖掘的入侵检测技术研究

当今社会信息安全问题引起了人们的广泛关注。本文介绍了入侵检测的重要性以及传统入侵检测的类型和局限性，指出利用数据挖掘技术可以克服这些局限性。本文给出了数据挖掘技术的定义、入侵检测模型数据挖掘过程、基于数据挖掘的入侵检测框架．最后指出了需要继续研究的几个热点问题。     

入侵检测研究综述

论述和分析了入侵检测产生的原因、入侵检测的定义、当前的入侵检测技术及设计入侵检测系统时所要考虑的问题，指出了当前研究中存在的问题，同时给出了可能的解决途径。     

基于数据挖掘技术的混合入侵检测模型研究

数据挖掘技术在入侵检测系统中的应用已经成为网络安全领域的研究热点。本文介绍了数据挖掘技术在入侵检测技术领域中的相关应用，提出了目前入侵检测系统中的常用的两种检测技术并对其进行分析，指出了入侵检测系统中存在的问题，在此基础上构建了一种基于数据挖掘技术的混合入侵检测模型。     

数据挖掘在入侵检测系统中的应用研究

指出了目前入侵检测系统中存在的问题，并由此提出一个基于数据挖掘技术的自适应入侵检测系统模型。文中详细阐述了其体系结构及主要功能，并通过具体的例子说明将数据挖掘技术应用于入侵检测是有效的。     

入侵检测系统研究

该文首先介绍了入侵检测系统的发展过程,接着阐述了入侵检测系统的概念、功能、模型、分类.然后详细研究了入侵检测系统的检测技术,最后指出了入侵检测系统中目前存在的问题,提出了入侵检测系统的发展前景.     

入侵检测技术研究发展

入侵检测是网络安全体系的重要组成部分。本文根据入侵检测的研究主线对这一领域作了全面分析，不但介绍了误用／异常检测、主机／网络入侵检测这些业已成熟的概念，更深入分析了人工智能、关联分析、分布式入侵检测等最新研究进展，探讨这些技术的优缺点以及研究前景，并指出提高入侵检测的准确性、扩展性、伸缩性这三个技术指标仍是当前考虑的重点。提出了进一步研究入侵检测需要解决的若干难题和今后的研究方向。     

网络安全中入侵检测算法研究

伴随网络技术的迅猛发展,世界走向移动互联时代,网络安全的地位愈发不可小觑,作为网络安全的核心技术之一,笔者就入侵检测系统中的算法进行了一系列的研究,在文中概述了传统及新兴的检测算法,并对入侵检测系统的发展要点进行了分析。     

网络的入侵检测技术应用研究

随着我国Internet的快速发展,入侵检测技术成为了保护计算机信息安全的有效方法方法。该文通过分析入侵检测和入侵检测系统的基本概念,阐述了我国先进常用的入侵检测技术,并指出了入侵检测系统存在的问题和今后的发展趋势。     

神经网络在入侵检测系统中的应用

本文简要分析了当前的几种入侵检测方法,指出了将神经网络应用于入侵检测系统的优越性。重点介绍了LVQ神经网络的结构及其学习算法,提出了将LVQ神经网络用于入侵检测系统的方法,并给出了基于LVQ神经网络的网络入侵检测系统模型结构。最后,用matlab进行了仿真实验。结果表明,运用LVQ神经网络检测入侵,可以达到较高的准确检测率,是一种有效的入侵检测手段。     

基于深度学习的入侵检测模型综述

随着深度学习技术的不断深入发展,基于深度学习的入侵检测模型已成为网络安全领域的研究热点。对网络入侵检测中常用的数据预处理操作进行了总结;重点对卷积神经网络、长短期记忆网络、自编码器和生成式对抗网络等当前流行的基于深度学习的入侵检测模型进行了分析和比较;并简单说明了基于深度学习的入侵检测模型研究中常用的数据集;指出了现有基于深度学习的入侵检测模型在数据集时效、实时性、普适性、模型训练时间等方面存在的问题和今后可能的研究重点。     

入侵检测技术及网络安全的探讨

随着计算机技术尤其是网络技术的发展,使得人们在信息利用和资源共享上带来了很大的便利.与此同时,人们又面临着由于入侵而引发的一系列安全问题的困扰.入侵检测技术是一种主动保护网络资源免受黑客攻击的安全技术.IDS(入侵检测系统)作为对防火墙及其有益的补充,能够帮助网络系统快速发现攻击的发生,提高了信息安全基础结构的完整性.介绍了入侵检测的基本概念,对目前存在的入侵检测技术和方法进行了分类和比较,最后讨论了入侵检测技术存在的问题及其应用前景.     

浅析计算机网络安全与入侵检测技术

计算机网络的安全已成为国家与国防安全的重要组成部分,而入侵检测技术是保证计算机网络安全的核心技术之一。本文在研究入侵检测概念的基础上,对入侵检测的过程进行了分析,并进行了分类,提出了入侵检测技术的发展趋势。     

入侵检测系统的安全性及发展趋势研究

网络入侵随着计算机网络的发展与应用而越加频繁,造成的网络安全问题日益突出。而传统的防火墙以及数据加密技术不能满足网络安全的需要,使得入侵检测技术成为了目前研究的热点。与传统的被动防御不同的是,这种技术能够主动地实时跟踪各种危害系统安全的入侵行为,并做出及时的响应。因此,开展对入侵检测方面的研究更有深远意义。本文主要就入侵检测的安全性进行探讨,并分析目前入侵检测技术存在的问题及未来的发展趋势。     

单类支持向量机在工业控制系统入侵检测中的应用研究综述

通信行为的异常检测是工业控制系统入侵检测的难点问题之一。本文结合工业控制系统的专有协议特点,阐述了工业控制系统入侵检测技术的国内外研究现状,归纳和总结了现存的问题,并指出单类支持向量机(OCSVM)算法在工业控制系统入侵检测中的优越性。分析了已有OCSVM在工业控制系统入侵检测中研究存在的问题和不足之处,结合已有研究基础工作,说明了进一步研究发展的方向。     

网络入侵检测系统的研究

入侵检测是提高网络安全性的有效手段。本文介绍了入侵检测的原理和方法,并详尽分析了几个实际的网络入侵检测系统,最后简要总结了网络入侵检测系统的发展方向。