数据挖掘技术在入侵检测系统中的应用

入侵检测系统是近年来出现的网络安全技术。该文首先介绍了入侵检测系统的相关技术和评测指标,然后着重介绍了将数据挖掘技术应用于入侵检测系统,在此基础上设计了一个入侵检测系统结构框图,并提出了一种基于数据挖掘技术的入侵检测系统自适应产生模型,从而说明将数据挖掘技术应用于入侵检测是有效的。     

浅析入侵检测

介绍了入侵检测系统的分类,描述了入侵检测系统的性能指标,探讨了入侵检测系统面临的挑战。     

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。     

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.     

入侵检测技术探讨

本文首先介绍了入侵检测系统的概念、功能、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。     

入侵检测系统概述

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功能、模型、分类,并在入侵检测系统的结构和标准化上做了深入的探讨。然后详细研究了入侵检测系统的检测技术,最后指出了目前入侵检测系统中存在的问题,提出了入侵检测系统的发展前景。     

网络安全防范与入侵检测技术研究

本文介绍了入侵检测系统的体系结构和检测方法,给出了入侵检测系统应具有的功能及分类,分析了现有的入侵检测技术以及多种检测技术在入侵检测系统中的应用。     

入侵检测系统研究综述

本文介绍了入侵检测的概念,概述了入侵检测技术的发展历史及现状,阐述了入侵检测系统的通用入侵检测模型,并根据不同的标准对入侵检测系统进行了分类,详细论述了各种入侵检测技术。文章的最后指出了当前入侵检测系统存在的主要问题,并预测了入侵检测技术未来的发展趋势。     

数据挖掘在入侵检测中的应用探析

介绍了入侵检测系统的基本概念和相关技术,阐述了数据挖掘在入侵检测系统研究中常用的技术,提出了基于数据挖掘的入侵检测系统和一种改进的Apriori算法,并详细介绍了其中的检测分析系统。     

数据挖掘在网络入侵检测系统中的应用

为了提高入侵检测系统的效率,将数据挖掘技术应用于网络入侵检测。介绍了入侵检测系统的基本概念,阐述了数据挖掘在入侵检测系统研究中常用的技术,提出了基于数据挖掘的入侵检测系统和一种改进的基于k-means算法。     

基于高速网络的入侵检测系统研究

目前基于网络的入侵检测系统已经无法适应高速增长的网络速度,因此研究在高速以太网上实现的网络入侵检测系统是十分必要的。介绍了两种基于高速网络的入侵检测系统。一种是基于FPGA的高速网络入侵检测系统,另一种是基于数据分流的高速网络入侵检测系统。     

A survey of intrusion detection techniques in Cloud

In this paper, we survey different intrusions affecting availability, confidentiality and integrity of Cloud resources and services. Proposals incorporating Intrusion Detection Systems (IDS) and Intrusion Prevention Systems (IPS) in Cloud are examined. We recommend IDS/IPS positioning in Cloud environment to achieve desired security in the next generation networks.     

认识和使用SNORT

入侵检测已经日益成为网络安全中不可或缺的一部分，它为网络提供了一个防御层，在这一层中我们可以预先定义可能的入侵行为以便对网络活动进行监视，当发现在可能的入侵行为时就会报警通知系统管理员，现在计算机安全市场上有许多入侵检测系统，但它们都面临一个共同的问题，就是难于配置而且一般价格不菲，Snort相对于它们来说在这方面有相当大的优势。     

基于RBF神经网络的入侵检测优化算法研究

入侵检测系统在保障信息安全方面起着重要的作用,对入侵检测系统智能性的研究是当前信息安全领域的研究热点.针对入侵检测系统存在的离漏报率和误报率等缺点,在对RBF(Radial Basic Functions径向基函数)神经网络优化算法进行对比研究的基础上,利用遗传算法优化传统RBF算法的网络初始权重,成功地将GA-RBF...     

协议分析技术在入侵检测系统中的应用

入侵检测作为一种动态的网络安全技术,是计算机安全不可缺少的组成部分。目前的入侵检测系统大都采用模式匹配算法,针对高速网络环境下此类系统的检测引擎所面临的性能瓶颈问题,介绍了基于协议分析的入侵检测技术的实现原理,提出利用网络协议的高度规则性快速探测攻击的方法,借此减少虚警和误判的可能性,并提高了网络入侵检测系统的性能和效率。     

基于Levenberg-Marquardt算法的主机入侵检测系统研究

入侵检测系统是当前信息安全领域的研究热点，在保障信息安全方面起着重要的作用。对BP神经网络优化算法进行对比研究的基础上，利用Lvenberg-Marquardt 算法对传统BP算法进行改进，成功地将LMBP算法运用到基于Windows操作系统的主机入侵检测中去，建立LMBP-HIDS入侵检测系统模型。实验结果表明，运用Levenberg-Marquardt算法优化BP神经网络进行主机入侵检测．可以较好地提高学习速率，缩短训练过程。     

Hybrid intrusion detection and signature generation using Deep Recurrent Neural Networks

Neural Computing and Applications - Automated signature generation for Intrusion Detection Systems (IDSs) for proactive security of networks is a promising area of research. An IDS monitors a...     

基于关联分析的IDS报警信息的研究与设计

入侵检测系统的大部分报警事件之间都存在某种联系,通过对这些报警信息的关联分析,对解决目前入侵检测系统所存在的误报、漏报、重复报警、报警信息层次低等问题,具有重要的意义。该文基于因果关联方法,建立了一个入侵检测系统关联分析模型,该模型的关联分析过程分为聚合和关联分析,可以对不同入侵检测系统产生的报警信息进行关联分析。     

入侵检测系统负载问题的一种解决方案

日益突出的网络安全问题促进了入侵检测系统(IDS)的研究。在高负载的情况下,入侵检测系统会出现来不及分析审计数据的现象,从而可能遗漏恶意数据,产生漏报。这个问题严重地影响了IDS的性能和使用范围。文章详细讨论了目前各种IDS在负载方面解决办法的优缺点。文章综合分析各种因素,把关键资源作为评判系统负载的指标,采取分布式的体系结构、动态划分计算量以及最近最少攻击的过滤策略,提出了一种较全面的负载解决方案。并根据IDS的数据特点讨论了该方案的负载平衡算法。