基于免疫技术与数据挖掘的IDS研究

本文探讨了现有入侵检测系统的特点,将免疫系统特性综合和数据挖掘技术综合运用于入侵检测系统中,充分利用人工免疫系统的自适应性,记忆性和高效性,提高数据挖掘的效率,降低入侵检测系统的误报率和提高其自适应性,在最后本文构建了基于免疫系统技术与数据挖掘的入侵检测系统模型。     

利用人工免疫系统防范网络入侵与攻击

人工免疫系统是一个相对年轻的研究领域,在不同领域得到了广泛应用。本文以人工免疫算法为线索,介绍人工免疫系统在信息安全中研究现状和应用。首先介绍基于传统算法的免疫安全系统,包括反病毒系统、多Agent入侵检测和网络入侵检测。然后总结否定算法及其特点和基于否定算法的网络免疫系统。随后对危险理论基本原理及其在信息安全领域的应用进行系统综述。最后分析了人工免疫系统方法存在的问题,并指出进一步研究方向。     

基于危险理论的网络入侵检测系统研究

由于现在网络攻击的复杂性和多样性,迫使网络入侵检测系统产品需要从一个简单机械的产品发展成为智能化的产品.基于人工免疫理论的入侵检测系统是一种根据自然免疫原理法则、具有智能的入侵检测系统.首先介绍入侵检测系统的发展情况,并针对当前入侵技术在检测入侵的不足,系统地介绍了生物免疫系统的组成、功能,以及免疫系统的两大理论自我/非我理论和危险理论的内容.从而根据免疫空间模型,提出了一种基于危险理论的免疫系统模型及算法,将其应用到网络入侵系统中,最后基于KDD-CUP99数据库的实验验证了系统的有效性.     

基于免疫机理的入侵检测研究

;入侵检测系统(简称"IDS")是一种对网络传输进行即时监视,在发现可疑传输时发出警报或者采取主动反应措施的网络安全设备.它与其他网络安全设备的不同之处便在于,IDS是一种积极主动的安全防护技术.生物免疫系统是机体保护自身的一种防御性结构,入侵检测系统与生物免疫系统有着许多相似之处.本文在简要介绍免疫机理在入侵检测研究现状的基础上,着重探讨一种针对当前计算机及其网络运行的人工免疫系统(artificial immune system,AIS)的理论模型,以及一种基于免疫机理的入侵检测系统的多子系统、多代理的体系结构.     

基于危险理论的入侵检测系统的研究

入侵检测系统的首要功能就是能够区分正常行为和异常行为(活动)的不同.传统的基于自体-非自体思想的人工免疫系统存在许多弊端和错误,危险理论指出机体实际上更多关注有威胁的入侵,基于这种最新免疫理论,本文提出了一种入侵检测系统的模型.     

免疫原理及其在入侵检测中的应用

通过对免疫系统的免疫原理的研究，介绍了基于免疫原理的入侵检测方法。着重说明了肯定检测和否定检测分别在基于主机的入侵检测系统和基于网络的入侵检测系统中的应用。     

基于免疫系统的入侵检测系统

根据生物免疫系统与入侵检测系统的相似性,提出了基于免疫系统的入侵检测系统模型,并对其主要功能模块和关键算法进行了描述。     

仿生算法在信息安全中的应用研究

本文介绍了仿生算法的基本概念,仿生算法在密码学组件设计,密码分析,安全协议设计,入侵检测与人工免疫系统的一些应用,分析了这些方法的优缺点。     

免疫原理在入侵检测中的应用

简要介绍入侵检测系统和人体免疫系统的基本概念.基于人体免疫系统的3个进化阶段,将两者有机结合,提出了一个免疫网络入侵检测系统模型,对模型主要功能模块进行了描述.     

基于人工免疫的NIDS数据库模型

结合关系数据库的常用方法，提出了一种网络入侵检测模型。该模型是根据人工免疫系统分布式自组织特征建立的。研究了人工免疫系统中的入侵、选择、交叉和复制的特征，给出了R位连续匹配算法。实验结果表明该模型是有效的。     

人工异常在入侵检测中的应用

异常检测由于自身的原因很难在商业入侵检测系统中得到应用。文中构造了入侵检测系统模型，并且给出了产生人工异常的算法，结果表明模型经过人工异常训练后，能够检测绝大多数系统未知的入侵类型。在检测已知入侵方面，模型也有不俗表现。     

基于移动Agent的免疫入侵检测模型及算法

结合移动agent技术和免疫系统的特性,从实际应用的角度出发,将两者的优势引入网络入侵检测系统的设计,提出了一个基于移动agent的免疫入侵检测系统MAgentIDS模型,并对其做了较为深入的研究。重点分析了用于入侵检测系统的免疫耐受模型,改进了检测分析agent采用的否定选择核心算法。开发了原型系统并模拟一些典型入侵行为,完成入侵检测系统的检测任务,实验结果表明该模型较原有的方法具有更好的适应性。     

人工免疫算法在网络入侵检测中的应用

研究网络安全问题,由于网络受到各类攻击,当前入侵检测系统的最大问题是不能快速检测出新出现的异常入侵和较高的误报率.为了提高网络入侵检测正确率,提出一种人工免疫的网络入侵检测算法.网络入侵检测算法模拟了人工免疫系统中的匹配、否定选择、记忆等机制,通过人工免疫的“自我”和“非自我”识别能力对网络入侵行为进行检测.最后在Matlab平台上,对KDD CUP1999网络入侵数据集进行验证性测试,实验结果表明,提出的算法简单,检测准确,能识别出未知入侵信息,提高了检测效率,为设计提供了依据.     

基于人工免疫的网络入侵检测技术

目前,受生物免疫系统启发而产生用于网络安全的人工免疫系统(Artificial Immune System,AIS)的研究正在兴起.通过把人工免疫机理引入到网络入侵检测技术中,出现了一个新兴的研究方向:基于人工免疫的网络入侵检测.本文详细讨论了目前基于人工免疫的入侵检测技术的现状,对反病毒模型、非选择性算法、基于免疫自主体的入侵检测框架和分层模型等进行了分析,最后对研究中存在的问题给出了分析,并指出需要改进和注意的问题.     

基于生物免疫原理的网络入侵检测研究

针对目前网络入侵检测系统普遍存在的误报、漏报及自适应差等问题,将生物免疫原理应用于网络入侵检测系统中,构建了一个新的基于生物免疫原理的网络入侵检测模型.介绍了生物免疫系统的原理,论述了生物免疫原理在网络入侵检测中的应用,详细阐述了该模型的工作原理及流程,并对该模型使用的否定选择算法和克隆选择算法进行了描述和分析.实验结果表明,该模型系统提高了入侵检测率,降低了虚警率,整体检测性能较好.     

基于免疫原理的多代理网格入侵检测系统体系结构研究*

为设计具有高检测率和低误报率的网格实时入侵检测系统,借鉴人类免疫系统与网格安全系统的相似性特征,在建立体系结构设计原则的基础上,确立了群体agent实现网格入侵检测系统的交互决策机制;在选定免疫模型与免疫算法的基础上,给出了人类免疫系统与网格入侵检测系统组件间的具体映射关系,从而实现了概念的逻辑移植;在建立agent网格体系结构基础上,设计了网格入侵检测系统的具体模块框架,详细阐释了与模块对应的具体agent结构与功能,从而完成了逻辑实体的物理移植。体系结构的建立为设计功能完善的网格入侵检测系统提供了一种     

基于生物免疫原理的网络入侵检测研究

针对目前网络入侵检测系统普遍存在的误报、漏报及自适应差等问题,将生物免疫原理应用于网络入侵检测系统中,构建了一个新的基于生物免疫原理的网络入侵检测模型。介绍了生物免疫系统的原理,论述了生物免疫原理在网络入侵检测中的应用,详细阐述了该模型的工作原理及流程,并对该模型使用的否定选择算法和克隆选择算法进行了描述和分析。实验结果表明,该模型系统提高了入侵检测率,降低了虚警率,整体检测性能较好。     

一种基于人工免疫理论的入侵检测模型

基于智能技术的异常检测正成为IDS研究的一个重要方向,其研究目标主要是提高检测系统的准确性、实时性、高效性以及自适应性,借鉴生物免疫系统的计算机免疫系统将成为解决入侵检测问题的有效手段。本文分析了生物免疫系统的原理,结合生物免疫理论,提出一种基于检测代理的分布式网络入侵检测免疫模型。     

基于BAM网络和遗传免疫的入侵检测算法

通过结合人体免疫系统的出色功能和免疫原理在网络入侵检测模型中的应用,将遗传算法和BAM网络嵌入其中,提高了数据检测的匹配速度和检测子的覆盖率,使得入侵检测系统的检测率、误报率及漏报率得到明显的改观.从仿真试验中可以看出,相比单一应用人工免疫的入侵检测算法,该算法有较强的多样性、适应性和鲁棒性等优良特性.     

基于人工免疫的网络入侵检测

文章根据生物免疫系统的原理、体系结构,进行了基于人工免疫的网络入侵检测的研究,以改进现有网络入侵检测系统的性能。