基于联动机制的入侵防御系统

当前的IDS入侵检测系统对于较为复杂的攻击缺乏有效的应对和阻断能力，而防火墙则缺乏针对各种攻击的灵活的过滤策略。文章以snort入侵检测系统和iptables防火墙为实例，构架了一个基于联动机制的入侵防御系统。该系统能够使IDS入侵检测系统与防火墙联动运行，利用IDS的入侵检测能力，动态地为防火墙定制针对各种入侵的过滤规则，实现对入侵行为的实时阻断。     

基于异常和特征的入侵检测系统模型

目前大多数入侵检测系统(Intrusion Detection System，IDS)没有兼备检测已知和未知入侵的能力，甚至不能检测已知入侵的微小变异，效率较低。本文提出了一种结合异常和特征检测技术的IDS。使用单一技术的IDS存在严重的缺点，为提高其效率，唯一的解决方案是两者的结合，即基于异常和特征的入侵检测。异常检测能发现未知入侵，而基于特征的检测能发现已知入侵，结合两者而成的基于异常和特征的入侵检测系统不但能检测已知和未知的入侵，而且能更新基于特征检测的数据库，因而具有很高的效率。     

入侵检测系统(IDS)应用分析

入侵检测系统(IDS)是用来监视和检测入侵事件的系统.分析了入侵检测的过程和IDS应用部署.并分析了入侵检测系统的发展趋势.     

入侵检测协作检测模型的分析与评估

目前,入侵检测系统(IDS)存在较高的误报率,这一直是困扰IDS用户的主要问题,而入侵检测系统主要有误用型和异常型两种检测技术,根据这两种检测技术各自的优点,以及它们的互补性,将两种检测技术结合起来的方案越来越多地应用于IDS.通过引入入侵检测能力,从理论上深刻解释了系统协作的必然性,提出了异常检测技术和误用检测技术相结合的IDS模型及其评估方法,降低了单纯使用某种入侵检测技术时产生的误报率,从而提高系统的安全性.     

入侵检测系统的比较

入侵检测系统对已经发生的入侵进行检测并执行相应的对策。安全管理员在选择IDS时会有多种考虑，文章比较了入侵检测系统使用的不同方法，其结果可以协助特定系统选择最合适的单独的或协作的入侵检测系统。     

生物免疫在入侵检测分析引擎中的应用

分析了生物免疫系统在人工智能系统研究中优良的隐喻机理，针对免疫病理转移造成的入侵检测系统(IDS)的安全漏洞，将生物免疫优良的隐喻机理应用于入侵检测分析引擎的研究与开发，设计了一类测度参数优化算法，并在此基础上提出了一类混合入侵检测分析引擎。该方案避免了免疫病理机制转移进入IDS造成的安全隐患以及现有入侵检测引擎虚警与误警率高的缺陷，增强了IDS的实时性、健壮性、高效性、并行性和可适应性。     

智能入侵检测技术述评

入侵检测是网络安全技术研究的一个新方向,入侵检测技术是入侵检测系统(IDS)的核心。智能入侵检测技术由于其具有自学习、自适应等特点,已经成为目前的研究热点。文章首先简述了IDS的发展历史背景及其重要性,概要介绍了IDS常用的两类检测技术,详细介绍了几种常用的智能入侵检测技术,指出目前的智能检测技术存在的不足及其今后的发展趋势。     

基于SNMP的主动入侵检测系统的研究和设计

将网络管理系统（NMS）的思想与入侵检测系统（IDS）及防火墙相结合，提出了一种主动入侵检测系统。系统引入了SNMP、Agent，可以在入侵来临之时实时地控制防火墙作出响应，克服了传统的IDS系统只检测不防护的缺点。给出了系统的具体模型并分析了它的特点。     

网络入侵检测系统的应用分析

病毒防范系统、防火墙系统、入侵检测系统(IDS)组成了一个完整的企业网络安全体系,其中IDS系统对无法预知的异常入侵具有实时分析、检测和预报的能力。IDS中所采取的入侵检测技术的优劣决定了该系统对入侵检测的有效性和实时性。     

一种基于移动Agent的抗攻击性IDS模型

随着入侵检测系统(Inhusion Detection System——IDS)性能的逐步提高，攻击者往往在入侵目标网络之前攻击IDS，使其丧失保护功能。在当前常用的分布式入侵检测系统的基础上，提出了一种能够对抗拒绝服务(Denial of Service——DoS)攻击的IDS模型，并指出了将当前的分布式IDS转换成此模型的配置方法。     

一种基于入侵管理的入侵检测系统

从入侵技术分析开始,简要总结了目前的主流入侵检测技术及入侵检测系统;展望入侵检测系统未来的发展方向.并在现有入侵检测系统基础上提出一种新的基于入侵管理的入侵管理系统构想,对入侵检测系统未来进一步的研究方向有一定的启示.     

MOVIH-IDS: A mobile-visualization hybrid intrusion detection system

A novel hybrid artificial intelligent system for intrusion detection, called MObile-VIsualization Hybrid IDS (MOVIH-IDS), is presented in this study. A hybrid model built by means of a multiagent system that incorporates an unsupervised connectionist intrusion detection system (IDS) has been defined to guaranty an efficient computer network security architecture. This hybrid IDS facilitates the intrusion detection in dynamic networks, in a more flexible and adaptable manner. The proposed improvement of the system in this paper includes deliberative agents characterized by the use of an unsupervised connectionist model to identify intrusions in computer networks. This hybrid IDS has been probed through several real anomalous situations related to the simple network management protocol as it is potentially dangerous. Experimental results probed the successful detection of such attacks through MOVIH-IDS.     

基于NIDS入侵检测模型的研究和探讨

本文首先介绍入侵检测系统的基本原理，包括检测方法和分析技术，然后给出了一个网络入侵检测具体模型和事例，阐述了NIDS的重要性以及将来发展的趋势。     

多代理分布式入侵检测系统在校园网中的应用

近年来，入侵检测系统(IDS)作为信息系统安全的重要组成部分，得到了广泛的重视。可以看到，仅仅采用防火墙技术来构造网络的安全体系是远远不够的，很多攻击可以绕过防火墙。入侵检测技术可以在网络系统受到损害前对入侵行为做出拦截和响应。基于代理的分布式入侵检测系统实现了基于主机和基于网络检测的结合，为网络系统提供更好的安全保护。文中针对防火墙技术的不足，在对入侵检测技术及其通用架构做出分析和研究后，设计了一种基于代理的分布式入侵检测系统，并给出了在某校园网中的实现。     

入侵检测系统的分析与应用

入侵检测系统(IDS)是对防火墙极其有益的补充。本文介绍了入侵检测系统的概念,分析了入侵检测系统应满足的要求,指出了部署入侵检测系统应考虑的问题,预测了入侵检测系统的发展趋势。     

分布式入侵检测系统模型研究

避开入侵检测系统的核心问题——入侵检测算法的具体实现，通过对有关感应器、分析器问题的研究分析，提出了一些有利于提高入侵检测准确率、提高系统吞吐量、提高系统自主学习能力的建议。以此为基础，给出了一种不受具体入侵检测算法限制的分布式入侵 检测模型，分析了该模型的优缺点。     

一种基于数据融合的IDS方法研究*

分析了当前IDS（intrusion detection system）的缺陷,讨论了数据融合技术应用在IDS领域的可行性,提出了一种基于数据融合（data fusion）的IDS（DFIDS）模型,融合决策采用算术平均值的方法,以达到降低漏报率和虚警率的目的,模拟实验证实了这一点。基于数据融合的入侵检测方法是IDS发展的一个重要方向。     

面向滥用检测的反馈预测机制

在高速主干网络环境中的入侵检测系统应该满足两个要求：第一，需要尽早发现入侵企图；第二，要努力降低入侵检测的操作代价。两者的解决办法与入侵检测模型和测度密切相关。本文在一般的滥用检测系统中嵌入反馈预测机制，它不仅能预测用户当前行为是否入侵，而且能大幅度降低该入侵检测系统的操作代价，可适应在高速网络中的实时检测需要。实际测试结果表明反馈预测机制能比较精确地预测入侵，嵌入了反馈预测机制的滥用检测系统的数据处理能力有了较大的改善。     

基于免疫的入侵检测系统可信问题研究

为了降低入侵检测系统的误报率和漏报率,提出了一种基于人工免疫的新型入侵检测系统模型。借鉴生物免疫系统抗体的演化机制,该模型改进了目前基于免疫的入侵检测系统中抗原、抗体的静态描述方式,给出了抗原、抗体的动态描述方式和变化机制,并针对传统固定r连续位匹配方法的不足,提出了一种r可变匹配机制,最后进行了相关仿真实验。理论分析和实验结果表明,该系统具有较低的误报率和漏报率,提高了入侵检测系统的可信性。     

基于数据挖掘的入侵检测系统设计

现有的入侵检测系统大多都是采用手工编码构造的,检测模型的构造过程很大程度上依赖于系统构造者的知识和经验,这样构造出的模型往往存在很大的缺陷。针对传统入侵检测系统构造过程中存在的种种问题,将数据挖掘技术引入入侵检测系统,实现检测模型构造的自动化。介绍了一个运用数据挖掘技术构造入侵检测系统的框架,并考虑到实时检测过程中对检测模型效率的要求,提出了一个提高检测模型检测效率的层叠检测模块方法。应用数据挖掘算法得出的检测模型在检测效率、准确性、可扩展性和自适应性等方面都得到了很大的改进。