基于P2P多Agent数据融合入侵检测模型研究

首先分析了网络结构变化带来的问题,以及传统的C/S模型的不足,简述了P2P和多Agent数据融合,在此基础上提出了基于P2P多Agent数据融合入侵检测模型,并重点分析了系统最关键的部位:分析器。最后指出了模型的优势和缺陷,并提出了相应对策。     

基于P2P和移动代理的入侵检测系统研究

介绍了现有入侵检测系统在计算机以及网络安全中的意义和现有入侵检测系统的局限性,简述了移动代理和P2P技术的优点,提出了一种采用移动代理技术和P2P结构的入侵检测系统,避免了当前分布式入侵检测系统存在的单点失效和传输瓶颈问题,提高了系统的自身安全性和各结点的协同检测能力。该系统能够根据环境的变化来进行调整,具有较强的可伸缩性。重点介绍了该系统的结构以及判断入侵的方法。     

基于P2P和移动代理的入侵检测系统研究

介绍了现有入侵检测系统在计算机以及网络安全中的意义和现有入侵检测系统的局限性，简述了移动代理和P2P技术的优点，提出了一种采用移动代理技术和P2P结构的入侵检测系统，避免了当前分布式入侵检测系统存在的单点失效和传输瓶颈问题，提高了系统的自身安全性和各结点的协同检测能力。该系统能够根据环境的变化来进行调整，具有较强的可伸缩性。重点介绍了该系统的结构以及判断入侵的方法。     

基于移动Agent的智能化入侵检测系统结构研究

在对IDS及移动Agent技术进行深入研究的基础上,结合现有的基于Agent的入侵检测模型提出了一种新的基于移动Agent技术的入侵检测系统结构.本结构模型在充分利用基于主机的入侵检测系统和基于网络的入侵检测系统优点的基础上,利用移动Agent技术,克服目前入侵检测系统之间的通信和协同合作方面的弱点,使二者结合在一起,提高入侵检测系统的整体功能和安全性能.分析了系统实现的关键技术和移动Agent自身的安全解决方案.     

P2P网络分布式入侵检测系统

本文介绍了P2P技术以及基于P2P的Gnutella网络模型，提出把P2P技术应用于入侵检测系统中，从而使分散的对等体中的入侵检测系统联合起来形成一个整体，协同合作入侵检测和共享日志信息，最后介绍了该系统的设计实现。     

Agent技术在分布式入侵检测系统中的应用

提出一种基于移动Agent的分布式入侵检测系统,讨论了该系统的结构及其Agent机制;深入探究了移动Agent技术在分布式入侵检测系统中的应用和存在的问题;最后预测了未来入侵检测系统的发展趋势。     

基于移动Agent的分布式入侵检测系统设计与实现

分析了几种典型的分布式入侵检测系统模型,针对当前入侵检测系统的不足提出了一种基于移动Agent的分布式入侵检测系统模型,该系统将新型分布式处理技术移动Agent与入侵检测融为一体,实现了基于该模型的分布式入侵检测系统,并提出了进一步的研究方向。     

一种基于移动Agent的入侵检测系统

由于基于主机的入侵检测系统的局限性，使得基于移动Agent的入侵检测技术显得日益重要。本文从讨论基于主机的入侵检测系统的局限性出发，分析了入侵检测系统中主机检测器基于移动Agent的技术，提出了一种基于移动Agent的入侵检测系统模型，并对模型进行了详细分析和设计。     

基于移动Agent的分布式入侵检测系统研究

本文在分析目前入侵检测系统问题的基础上，结合移动Agent技术，提出一种基于移动Agent的分布式入侵检测系统的模型。     

移动Agent技术在入侵检测系统的应用研究

本文从讨论基于主机的入侵检测系统的局限性出发,分析了入侵检测系统中主机检测器基于移动Agent的技术,提出了一种基于移动Agent的入侵检测系统模型,并对模型进行了详细分析和设计。     

入侵检测中数据挖掘技术的应用

本文阐述了入侵检测,分析了入侵检测引入数据挖掘的优势,详细介绍了入侵检测中的数据挖掘研究方法,之后提出了一种自适应的入侵检测系统,该系统采用数据挖掘中关联／序列规则和分类算法,能使入侵检测更加自动化,提高检测效率和准确度,最后对入侵检测中数据挖掘技术进行了展望。     

基于免疫原理的层次入侵检测模型

针对当前入侵检测系统普遍存在的误报、漏报和缺乏自适应性问题,以人体免疫系统的多层防御结构为基础,结合了误用检测和异常检测两种检测技术,提出了一种基于免疫原理的层次入侵检测模型,详细阐述了该模型的体系结构、工作原理和运行流程.最后给出了自适应检测层的成熟检测规则生成算法、自适应识别算法和检测规则的进化原理.利用此进化原理能不断对规则库里的检测规则实施进化,使之始终保持最有效的检测规则,从而使该模型具有自适应性、动态性和准确性等特点,因此它比其它方法更能满足基于网络的入侵检测系统的要求.     

实现系统安全的技术方案分析

首先讨论了安全模型P2DR的理论概念及其体系结构,依据安全模型的四要素关系及时间值概念,给出了系统安全的定义公式。对安全防御技术和入侵检测技术分别进行了优缺点分析,得出两种技术需有效结合才能符合P2DR安全模型的安全要求。安全联动技术是当前系统安全研究的热点,属于一种新型的安全整合技术,提出了该技术在研究过程中需要解决的相关问题,以满足技术的开放性要求。     

基于Matlab的RBF入侵检测模型研究

针对目前入侵检测系统不能有效检测未知攻击行为、学习能力较差的问题,根据RBF神经网络的自学习、收敛速度快的特性,将RBF神经网络与入侵检测技术相结合,提出了一种RBF入侵检测模型,并对模型各个组成部分进行了分析,最后采用DAR-PA入侵检测数据库中的部分数据,在Matlab下进行了仿真实验。实验结果表明,此模型具有较高的检测率和较低的误报率,可有效地检测出已知和未知攻击行为,有一定的应用价值。     

一种基于对等网络的入侵检测系统

本文设计了一种基于P2P网络的分布式入侵检测系统,有效地实现分布式入侵检测,各个IDS子系统分别监视部分网络通信,协同工作以提高系统的安全性。     

基于Agent的分布式入侵检测系统

针对现有入侵检测系统存在的问题,论文提出了一个基于Agent的分布式入侵检测系统模型,该系统模型结合目前几种主要的入侵检测技术和数据挖掘技术,实现了入侵检测和实时响应的分布化,同时增强了入侵检测系统的灵活性、可伸缩性、鲁棒性、安全性以及入侵检测的全面性。文末给出了根据该系统模型实现的入侵检测系统的实验测试结果,证明了该系统对入侵检测的有效性和合理性。     

网络入侵检测模型及其体系结构

入侵检测技术是近年来兴起的网络安全技术,入侵检测系统是不同于防火墙的主动保护的网络安全系统。介绍了入侵检测的概念、分类,给出了具有通用价值的入侵检测模型和体系结构,最后分析了目前研究的热点及未来发展方向。     

数据挖掘在入侵检测中的应用

入侵检测是用于检测任何损害或企图损害系统的保密性、完整性或可用性行为的一种网络安全技术。指出当前入侵检测系统存在的问题,并针对现有入侵检测系统漏报、误报率高的问题,提出将数据挖掘技术应用于入侵检测系统。文中论述了常用的数据挖掘算法,提出一个基于数据挖掘技术入侵检测系统模型,描述了模型体系结构及主要功能。实验表明,该模型能提取特征,生成新规则,找到入侵数据,提高入侵检测系统的有效性。     

基于P2P的入侵警报发布/订阅系统

针对集中式发布/订阅系统不可扩展性的问题,本文提出一种构建于结构化P2P网络的入侵警报发布/订阅系统,节点之间通过发布/订阅机制分享入侵情报信息,以形成对于当前网络威胁的全局观点;提出了一种多属性的警报关联方案,从初级入侵警报中提取重要的入侵模式;在Pastry上实现了一个原型系统,通过Witty蠕虫数据集对系统进行仿真评估。实验结果表明,该方案具有良好的负载均衡特性。