基于组合算法选择特征的网络入侵检测模型

为了提高网络入侵检测的正确率,提出一种基于组合算法选择特征的网络入侵检测模型(GA-PSO)。首先建立网络入侵特征选择的数学模型,采用遗传算法迅速找到网络入侵的特征子集,然后采用粒子群算法进一步选择,找到最优特征子集,最后采用极限学习机建立网络入侵检测分类器,并采用KDD CUP 99数据集进行仿真测试。结果表明,GAPSO不仅提高了入侵检测速度,而且可以提高网络入侵检测的正确率。     

基于多层交叉熵的网络入侵数据自主防御系统设计

为了提高无线动态压缩感知网络的入侵检测能力,提出一种基于多层交叉熵的网络入侵数据自主防御系统设计方法,构建网络入侵数据检测方法,采用大数据挖掘技术进行无线动态压缩感知网络的入侵大数据挖掘,对挖掘的入侵数据采用频谱超分辨识别方法进行特征提取,构建无线动态压缩感知网络入侵检测的动态多层数据分布结构模型,采用关联映射方法进行网络入侵数据的信号结构重组,结合模糊自适应调度方法进行入侵数据的多层交叉熵调度,根据入侵数据的异常性特征分布实现自主检测和入侵特征定位。采用嵌入式的Linux开发工具进行网络入侵数据自主防御系统设计,结合程序加载和交叉编译实现入侵检测算法的自动读写和检测输出。测试结果表明,采用该方法进行网络入侵数据自主防御系统设计,提高了对入侵数据的检测主动性和准确性,从而提高了网络安全性。     

基于专家系统和神经网络的网络入侵检测系统

研究网络安全问题,网络入侵方式具有多样性和不确定性,当前大多数入侵检测系统检测正确率低,误报和漏报率高的缺陷。为了提高网络入侵检测正确率,保证网络安全,提出一种基于专家系统和神经网络的智能入侵检测系统。首先采用专家系统对已知网络入侵进行检测,然后采用神经网络对专家系统不能发现的未知网络入侵进行检测,最后利用神经网络检测结果对专家系统规则库进行更新。采用网络入侵检测数据库KDD CUP 99进行仿真,结果表明,智能入侵检测系统提高了网络入侵检测的正确率,有效降低了网络入侵的误报率和漏报率,为网络入侵提供了一种新的有效的检测工具。     

基于门限联合判别的同质网络入侵检测仿真

动态同质网络在路由转发控制中节点分布具有动态性,容易受到病毒入侵,提出基于上下门限联合判别的动态同质网络入侵检测算法。以时间均值和谱密度为网络入侵检测的统计特征量,采用宽平稳随机序列分析方法构建网络入侵的统计信号分析模型,对入侵信号采用相关性检测和同态匹配滤波方法进行降噪和盲源分离处理,结合极速学习方法进行动态同质网络的入侵特征量提取,采用上下门限联合判别方法实现动态同质网络的入侵检测。仿真结果表明,采用该方法进行动态同质网络的入侵检测的准确性较高,抗干扰能力较强,对入侵信息的准确检测概率提升效果显著。     

基于特征选取和样本选择的网络入侵检测

为了获得更加理想的网络入侵检测结果, 针对网络入侵特征选取和样本选择问题, 提出一种基于特征选取和样本选择的网络入侵检测模型. 首先提取网络入侵特征, 并进行归一化处理, 然后采用核主成分分析选择入侵特征, 并对样本进行选择, 最后采用极限学习机建立网络入侵检测分类器, 并采用KDD Cup99数据集进行仿真实验. 仿真结果表明, 本文模型得到了理想的网络入侵检测结果, 检测率超过95%以上, 入侵检测效率可以满足网络安全实际应用要求.     

GARBF在网络入侵检测中的应用研究

研究网络安全问题,提高入侵检测效率,针对网络入侵检测传统采用RBF神经网络方法在网络入侵中由于初始权值设定不当导致检测入侵耗时长、正确检测率低,误报和漏报率记的难题,为了解决上述问题,提出了一种GARBF神经网络入侵检测模型.GARBF神经网络模型在网络入侵检测过程中,采用遗传算法对RBF神经网络初始权值进行优化,然后将网络入侵数据输入优化的RBF神经网络中进行学习和检测.结果表明,相比较传统网络入侵检测模型,网络入侵检测误报率、耗时都较低,证明提高网络入侵检测的正确性和效率.     

入侵检测系统的误警问题分析及对策

误报和漏报是影响入侵检测质量的问题之一,必须采用有效的方法和途径解决入侵事件的误报、漏报。本文介绍了传统的入侵检测技术,分析了产生误报、漏报的原因,提出了降低误警率的对策。并介绍了新型入侵检测系统采用的新技术。     

入侵检测系统研究

入侵检测是采用主动防御以保护信息系统安全的重要手段,成为近年来安全领域的研究热点。文中介绍了入侵检测系统的分类和通用入侵检测框架,并详细讨论了各种入侵检测的技术和入侵监测系统标准化,最后指出了目前入侵检测系统存在的不足及未来发展方向。     

基于入侵容忍的IPS模型设计

入侵容忍是信息保障技术、信息保护技术之后的第三代网络安全-信息生存技术的的核心,并且已经变成整个系统的最后防线。而入侵防护是一项新的关于网络安全的技术,在网络安全领域中有举足轻重的地位。本文就是把入侵容忍加载到入侵防护系统中。数据进入内网时,经过入侵防护系统审查,假如漏检,入侵容忍系统可以保护本系统。本论文所设计的模型就是在网络入口处采用带容侵的入侵防护技术,系统的其他组件亦采用忍侵机制来设计。     

网络疑似入侵环境下的最优接口访问控制模型仿真

在网络疑似入侵环境下通过最优接口访问控制实现网络入侵的可靠性拦截,保障网络安全。传统方法采用自由链路分散控制模型进行网络入侵检测和接口访问控制,在受到较大的特征干扰下,入侵访问控制和拦截性能不好。提出一种基于自适应循环堆栈接口调度的网络疑似入侵环境下的最优接口访问控制模型。进行接口访问控制模型总体设计及组件模块分析,接口访问控制系统包括通信库、协议库、核心控制库和资源库,采用小波包自适应波束调制方法进行入侵检测算法设计,作为接口访问控制系统软件核心。通过SDICmdCon寄存器设置网络疑似入侵环境下的最优接口的内核,在嵌入式Linux环境下通过自适应循环堆栈接口调度实现接口访问控制的软件开发。仿真结果表明,采用该模型进行网络入侵检测,准确检测性能较好,通过最优接口访问控制,实现对网络入侵数据的准确识别和拦截。     

局域网络安全的应对决策

各种非法用户入侵、计算机病毒、黑客的不断侵袭等随时威胁局域网的安全,再加上局域网络本身可能存在的安全问题,实施网络安全保护方案以确保计算机网络自身的安全性是每一个计算机网络都要认真对待的一个重要问题。     

局域网络安全的应对决策

各种非法用户入侵、计算机病毒、黑客的不断侵袭等随时威胁局域网的安全,再加上局域网络本身可能存在的安全问题,实施网络安全保护方案以确保计算机网络自身的安全性是每一个计算机网络都要认真对待的一个重要问题。     

基于系统日志的计算机取证技术的分析研究

随着计算机网络技术的发展,计算机网络安全越来越受到人们的关注和重视。计算机取证技术正是在这种背景下发展起来的,它的目标就是对计算机系统和计算机网络中发生的犯罪行为进行取证分析,获取入侵事件的电子证据。本文主要介绍了计算机取证技术,重点研究了基于系统日志的计算机取证技术。     

构建安全的局域网策略

网络安全是一门涉及计算机科学、网络技术、密码技术、信息安全技术、应用数学、教论、信论等多种学科的综合性学科,它涉及的因素主要包括物理安全、系统安全、信息安全和文化安全等范围。局域网络中人为的、非人为的,有意的、无意的;非法用户入侵、计算机病毒、黑客的不断侵袭等随时威胁局域网的安全。随着计算机网络技术迅速发展,网络安全问题也日渐突出。该文分析了威胁局域网安全的主要因素,探讨了从物理环境、网络层、应用层以及管理制度方面,运用VPN、NAT、VLAN、IDS、身份验证等技术构建安全局域网的策略。     

试论计算机网络入侵检测中对免疫机制的有效应用

对入侵系统的检测技术研究和未来的发展方向做了深入的阐述,重点介绍了入侵检测系统免疫机制的有效应用、检测子生成算法的优缺点。     

应用模糊分析法对评价网络信息安全的有效研究

如今网络的普及率令人惊叹,然而由于非法入侵所造成的信息安全隐患时时刻刻都存在着.为了尽量降低非法入侵给网络带来的损害并避免此类安全隐患,如今研发出了一种名为模糊层次分析法的网络安全态势评估模型,首先完成对网络安全指标体系的构建,运用参差分析法对计算机各评估指标进行权重和分析.最后采用模糊分析法来建立一个网络信息安全态势一致性评判标准,最终达到综合评估网络信息安全态势的目的.相关研究结果表明,这种模糊层次分析法能够在很大程度上提升网络信息安全态势评估的准确度,结果更加精确而客观,实用性很强.文章旨在对网络信息安全评估的问题进行研究.     

现代网络信息技术安全与管理问题研究

随着现代计算机网络信息技术的发展,计算机网络逐渐成为人们生活和工作中不可或缺的组成部分.在人们越来越依赖网络的今天,信息安全问题日益突出,海量的信息存储在网络上,随时可能遭到非法入侵,存在着严重的安全隐患.因此,计算机网络的信息安全防护也变得越来越重要.     

计算机网络安全防范技术初探

目前,计算机网络安全防范技术种类繁多,作者根据个人网络管理实践经验以及所掌握的理论知识,把网络安全防范技术进行归纳整理,分析入侵、防毒、加密、容灾、审计等多项防范技术,并根据实践提出了个人建议,以供从事计算机网络安全工作的人员分析、研究、管理计算机网络。     

入侵检测技术

入侵检测（Intrusion Detection）,顾名思义,即是对入侵行为的发觉。它在计算机网络或计算机系统中的若干关键点收集信息,通过对这些信息的分析来发现网络或系统中是否有违反安全策略的行为和被攻击的迹象。进行入侵检测的软件与硬件的组合便是入侵检测系（Intrusion Detection System,简称IDS）。与其他安全产品不同的是,入侵检测系统需要更多的智能,它必须能将得到的数据进行分析,并得出有用的结果。     

入侵检测技术

入侵检测(Intrusion Detection),顾名思义,即是对入侵行为的发觉。它在计算机网络或计算机系统中的若干关键点收集信息,通过对这些信息的分析来发现网络或系统中是否有违反安全策略的行为和被攻击的迹象。进行入侵检测的软件与硬件的组合便是入侵检测系统(Intrusion Detection System,简称IDS)。与其他安全产品不同的是,入侵检测系统需要更多的智能,它必须能将得到的数据进行分析,并得出有用的结果。