警报信息实时融合处理技术研究与实现

针对分布式入侵检测和网络安全预警所需要解决的问题,对多传感器数据融合技术进行了研究.在分析IDS警报信息之间各种复杂关系的基础上,提出了一个警报信息实时融合处理模型,并根据该模型建立警报信息融合处理系统.实时融合来自多异构IDS传感器的警报信息,形成关于入侵事件的攻击序列图,并在此基础上进行威胁评估及攻击预测.该模型中...     

防网络攻击警报信息实时融合处理技术研究与实现

针对分布式入侵检测和网络安全预警所需要解决的问题,文章对多传感器数据融合技术进行了研究.在分析IDS警报信息之间的各种复杂关系的基础上,提出了一个警报信息实时融合处理模型,并根据该模型建立警报信息融合处理系统.实时融合来自多异构IDS传感器的警报信息,形成关于入侵事件的攻击序列图,并在此基础上进行威胁评估及攻击预测.该模型中拓展了漏报推断功能,以减少漏报警带来的影响,使得到的攻击场景更为完整.实验结果表明,根据该模型建立的融合处理系统应用效果好,具有很高的准确率和警报缩减率.     

基于本地决策的多域间合作入侵检测

在大规模多管理域网络环境中，IDS系统间合作检测更多地体现出分布式、本地化的特点。文中提出基于本地安全策略实现信息采集、交换、评估、过滤和关联分析的合作IDS模型，描述了合作IDS间共享信息可信度评估和不完整警报关联分析等方法，实现了大规模多管理域网络环境中合作IDS原型MDCI系统。该系统能够有效降低警报关联分析的误报率和漏报率，提高合作IDS系统的检测性能。     

网络入侵报警信息实时融合处理模型

针对分布式入侵检测和网络安全预警所需要解决的问题,对多传感器数据融合技术进行了研究。在分析IDS警报信息之间的各种复杂关系的基础上,提出了一个警报信息实时融合处理模型,并根据该模型建立警报信息融合处理系统。实时融合来自多异构IDS传感器的警报信息,形成关于入侵事件的攻击序列图,在此基础上进行威胁评估及攻击预测。该模型拓展了漏报推断功能,以减少漏报警带来的影响,使得到的攻击场景更为完整。实验结果表明,根据该模型建立的融合处理系统应用效果好,具有很高的准确率和警报缩减率。     

MDCI:一个分布式检测DDoS攻击的方法

鉴于DDoS攻击分布式、汇聚性的特点，实现分布在大规模网络环境中的多个IDS系统间合作检测有助于在攻击流形成规模前合成攻击全貌并适当反应．MDCI系统首次提出了环形合作模式，即构建一个环重要网络信息资源的IDS系统合作组，通过组内节点同信息共享和警报关联分析，迅速判定DDoS攻击、MDCI系统中，采用报头内容分析和反向散射分析相结合的方法对本地捕获的数据报进行分析并采用统一标准格式对可疑特征进行报警；采用数据流分类概率评估的方法实现合作结点间警报信息的关联分析，从而合成攻击的全貌．通过实验可以看到，该系统有效地提高了针对DDoS攻击的预警速度．     

网络入侵检测系统中的警报聚类

到目前为止,网络管理员对入侵检测系统(IDS)所产生的警报还是以在辅助工具下的手工操作进行整理,从而得到一个高级别的攻击描述。为了有效融合多种入侵检测系统报警信息,提高警告的准确性,警报聚类自动分析工具被建议使用来产生高级别的攻击描述。除此之外,警报聚类自动分析工具还可以有效地分析威胁,融合不同的信息源,例如来自于不同IDS中的信息源。该文提出了新的警报聚类系统,以便把来自于多种IDS所产生的警报进行警报聚类,产生攻击描述。实验结果表明,通过警报聚类模块有效地总结攻击可以产生高级别的警报,并大幅度地减少了要提交给管理员的警报数量。此外,以这些高级别警报为基础还可以进一步地进行威胁分析。     

分布式入侵检测与信息融合方法

该文将入侵检测技术和信息融合技术相结合,针对大型异构网络提出了基于Internet的IDS即CyberIDS的概念,给出了CyberIDS的体系结构和相关融合问题,并提出了分布式检测的信息融合方法,以及设计和实现CyberIDS的相关融合算法,从而为新一代IDS的设计和开发奠定了基础。     

对入侵检测警报关联分析的研究与实践

该文从网络入侵检测系统(NIDS)的工作原理、配置策略和警报格式三方面对其重复警报信息量大、误报多的原因进行了详细分析,指出了因此带来的危害。提出利用对警报信息的关联分析方法来调整IDS的配置策略和确定攻击行为,并结合分析的结论和漏洞扫描的结果对网络配置状况进行了重新评估,指出网络中存在的问题,使网络安全管理员及时解决问题,加固系统,提高了网络入侵检测系统的准确性、实用性。     

入侵检测系统报警信息融合模型的设计与实现*

开展入侵检测系统报警信息融合技术的研究,对解决目前入侵检测系统(IDS)存在的误报、漏报、报警信息难管理、报警信息层次低等问题,以及提高网络预警能力等均具有十分重要的意义。首先分析了目前入侵检测系统存在的问题,提出了进行报警信息融合的必要性,最后提出并实现了一个入侵检测系统报警信息融合的可视化模型。     

两层网络入侵检测系统的研究

传统的入侵检测系统一般局限于单一的主机或网络架构,对异构系统及大规模网络的检测明显不足,同时不同的入侵检测系统之间不能协同工作,为此,需要分布式入侵检测技术。本文主要针对两层网络入侵检测系统进行研究,应用两种不同层次的入侵行为检测,层与层之间可以共享检测信息,相互通信,协同工作,从而集成各种IDS使之协同工作。适用于异构系统及大规模网络的检测。     

基于代理的分级MANET入侵检测系统

针对分级移动自组织网络（MANET）中的安全检测问题,拓展分布式协作IDS,提出一种基于代理的分级MANET入侵检测系统。该系统采用分簇检测和簇间联合检测的方法,为分级MANET防护提供一种新的入侵检测方案。实例分析和实验仿真结果证明,该检测系统有效。     

基于移动代理和免疫原理的IDS模型研究

目前的入侵检测系统大多是等级结构的,容易出现单点失效和网络拥塞问题,把移动代理技术和人工免疫原理应用到入侵检测系统(IDS)中,充分结合二者的优点,使IDS具有更高的容错性和健壮性。     

Modeling intrusion detection system using hybrid intelligent systems

The process of monitoring the events occurring in a computer system or network and analyzing them for sign of intrusions is known as intrusion detection system (IDS). This paper presents two hybrid approaches for modeling IDS. Decision trees (DT) and support vector machines (SVM) are combined as a hierarchical hybrid intelligent system model (DT–SVM) and an ensemble approach combining the base classifiers. The hybrid intrusion detection model combines the individual base classifiers and other hybrid machine learning paradigms to maximize detection accuracy and minimize computational complexity. Empirical results illustrate that the proposed hybrid systems provide more accurate intrusion detection systems.     

一种分布式入侵检测模型的设计

传统的基于异常的或基于误用的入侵检测总是在正常和非正常间作出一个绝对的选择，这种结果丢弃了大量有价值的信息，导致检测效果的不理想，尤其是在复杂的分布式网络环境中更加如此。针对此不足，文中提出基于模糊理论的模糊决策引擎(FDE)，它是分布式入侵检测系统中检测代理的一部分，能够在判定入侵行为时，基于模糊理论综合的考虑各种因素。带有FDE的分布式入侵检测系统的综合评估过程是一个层次结构，拥有分析来自于检测代理的各类信息的能力。这样的入侵检测系统拥有高精确的入侵检测、高效的决策过程以及系统资源消耗低的优点。     

一种基于数据挖掘技术的入侵检测模型研究

入侵检测系统是一种检测网络入侵行为并能够主动保护自己免受攻击的一种网络安全技术,是网络防火墙的合理补充。文中分析了入侵检测系统的通用模型,介绍了入侵检测系统的分类,给出了传统的网络检测技术,在此基础上,详细讨论了数据挖掘技术及其在入侵检测系统中的应用,提出了一个基于数据挖掘技术的入侵检测模型,该模型采用了数据挖掘中的分类算法和关联规则。经过实际测试,该模型能够使网络入侵检测更加自动化,提高检测效率和准确度。     

基于校园网协作式入侵检测系统模型研究

该文通过对现有校园网络安全及入侵检测技术的分析,提出一种基于协议分析的分布式入侵检测方法,采用分布收集信息,分布处理多方协作的方式,将基于主机的IDS和基于网络的IDS结合使用,构筑面向大型网络的IDS;然后通过全局安全网络协作,收集拨号用户的信息,检查个体计算机是否存在漏洞、病毒,如果发现有就阻止其接入网络,强制其用到可信的网络修复系统或更新最新的病毒库后才可以正常接入校园网。这样通过网络和个体来确保整个校园网络的安全运行。     

一种基于主动网络的入侵检测系统ANIDS

提出了一种基于主动网络的入侵检测系统框架ANIDS,它结合了基于主机的和基于网络的入侵检测系统的思想,具有灵活性好、可扩展性强以及高效率等优点。同时,由于主动网络的可编程特性,ANIDS还是一个集入侵检测、网络管理、网络监控三位一体的系统。     

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。     

基于校园网协作式入侵检测系统模型研究

该文通过对现有校园网络安全及入侵检测技术的分析,提出一种基于协议分析的分布式入侵检测方法,采用分布收集信息,分布处理多方协作的方式,将基于主机的IDS和基于网络的IDS结合使用,构筑面向大型网络的IDS;然后通过全局安全网络协作,收集拨号用户的信息,检查个体计算机是否存在漏洞、病毒,如果发现有就阻止其接入网络,强制其用到可信的网络修复系统或更新最新的病毒库后才可以正常接入校园网。这样通过网络和个体来确保整个校园网络的安全运行。     

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。