基于IPS的校园局域网安全体系研究与实现

在网络安全方面,入侵防御系统IPS是为了弥补网络防火墙及入侵检测系统IDS的不足而诞生的一种防御性质的网络安全技术.不同的入侵防御系统实现的方式各不一样,但其共同点是在威胁进入局域网之前进行防御检测。文章论述了目前校园局域网存在的安全隐患、IPS的概念和分类,校园中如何部署IPS及其IPS的优势。     

入侵防御系统的研究与分析

首先介绍了入侵防御系统的概念并总结了特点。然后对其分类、部署方式及工作原理进行了深入的探讨,同时比较了基于网络和基于主机两类入侵防御系统的特性并对其实现方法进行了讨论。最后针对入侵防御系统面临的问题,对其发展趋势进行了展望。     

基于事件驱动与定时迁移的平台动态防御策略

为解决入侵检测系统漏检后的网络安全防御问题,利用平台层动态目标防御技术,设计一种新的平台动态防御(PDD)策略。结合隔离区PDD系统,分析PDD运行原理,考虑平台响应入侵检测告警的随机选择平台迁移以及漏检情况下固定时间间隔的主动迁移,给出PDD策略和防御效能评估指标。仿真结果表明,该策略在异常事件和入侵检测系统漏报率增多的情况下能够始终保持较高的费效比,可有效解决防御收支不平衡和入侵检测系统漏报带来的安全隐患问题。     

基于模式匹配的计算机网络入侵防御系统

现今计算机网络信息入侵已经成为了常见的网络安全问题,面对日益严峻的网络安全威胁,各种网络防御技术成为了网络安全防护的重要手段,因此设计出了模式匹配下的计算机网络入侵防御系统。对系统当中的硬件和软件进行设计,使其能够实现数据包处理、安全响应、入侵事件检测等功能模块,最终利用模式匹配代码实现防御功能。通过仿真对比实验能够得出结论:设计出的防御系统在检测率方面高出传统系统20%,在误报率方面更低更稳定。     

主动出击胜过亡羊补牢

恶意入侵行为和病毒、蠕虫传播是危害信息安全的重要威胁。针对入侵行为的防范,过去重点在于检测,也就是采用入侵检测系统(IDS),并且寄希望于入侵检测系统和防火墙联动实现对入侵的主动切断,在检测的同时起到防御的效果。但是由于技术原因这样的联动还不能实现很好的效果,由此就诞生了专门的入侵防御系统(IPS)。     

基于贪心迭代算法的网络信息传输安全威胁动态识别方法

网络信息传输安全威胁识别过程中易出现漏检现象,影响网络入侵特征检测的准确性,为此,提出基于贪心迭代算法的网络信息安全威胁识别方法。采用动态网关入口节点监测方法,采集网络信息传输的动态数据集,提取多帧频谱特征量;结合网络拓扑结构重组方法,实现对网络传输信息的动态特征分布式重构,根据组合频域因素分布式融合技术,实现对网络信息传输的动态迭代处理,采用离散傅里叶变换,实现对网络性安全威胁的时间序列频域转换控制,根据网络攻击类型进行网络入侵特征检测和分类识别,根据贪心算法迭代结果,实现对网络信息安全威胁的动态识别和监测。实验结果表明,该方法在网络信息安全威胁识别方面具有优秀的特征检测能力,能够根据不同的入侵威胁程度对安全威胁进行有效的分组识别,该方法的漏检率最低仅为0.021。     

基于吸收Markov链的网络入侵路径分析方法

从攻击者角度对网络进行入侵路径分析对于指导网络安全防御具有重要意义。针对现有的基于吸收Markov链的分析方法中存在的对状态转移情形考虑不全面的问题和状态转移概率计算不合理的问题,提出了一种基于吸收Markov链的入侵路径分析方法。该方法在生成攻击图的基础上,根据攻击图中实现状态转移所利用的漏洞的可利用性得分,充分考虑了非吸收节点状态转移失败的情况,提出了一种新的状态转移概率计算方法,将攻击图映射到吸收Markov链模型;利用吸收Markov链的状态转移概率矩阵的性质,计算入侵路径中节点的威胁度排序和入侵路径长度的期望值。实验结果表明,该方法能够有效计算节点威胁度排序和路径长度期望;通过对比分析,该方法的计算结果相比现有方法更符合网络攻防的实际情况。     

基于神经网络的校园网入侵检测系统建设

简要列举了当前校园网络安全的主要威胁,并介绍了在神经网络技术基础上根据已有的校园网和其基本防御体系构建一个入侵检测系统的设计方案,最后对该系统的实现作了简要说明。     

基于机器学习和NetFPGA的智能高速入侵防御系统

当前网络安全面临着日益多样化的威胁和挑战。入侵防御系统作为一种新兴的、能够动态监视并及时阻断异常网络传输行为的网络安全设备,成为目前主要的研究方向。目前主流的入侵防御系统主要通过人工预设的入侵规则集合对网络流进行匹配来发现、处理入侵,这种方法效率低下、维护困难,且存在严重的处理速度与成本的矛盾。针对上述问题,文章提出了结合基于硬件的网络数据流高速捕获过滤、经典机器学习技术以及当前人工智能领域前沿的深度学习自编码技术的入侵检测新思路,实现了基于NetFPGA的智能、高速的网络入侵防御系统,并在测试中取得了优于其他同一成本水平入侵检测系统的结果。     

网络入侵防御系统的设计与关键技术实现

入侵防御系统（IpS）作为一种主动的安全防护系统,不仅能检测来自外部的入侵行为,同时也能监督内部用户的未授权活动,并且能够成功阻止入侵。在保护计算机网络系统的安全中,入侵防御系统发挥了防火墙和入侵检测系统无法达到的重要的作用。该文对防火墙技术和入侵检测技术进行了系统研究,并且分析了两种技术的缺点,进而对入侵防御系统进行了分析与研究,并提出其关键技术的实现思路。     

一种策略分流的入侵防御及恢复系统架构

通过充分利用入侵检测各类产品的安全防护特点,本文设计了一种策略分流的入侵防御及恢复系统架构.采用双NIDS系统作为前端检测模块,通过策略分流,使得双NIDS系统全面覆盖入侵检测的各个协议层,充分发挥两种NIDS系统的检测优势,实现高效的入侵检测.并结合HIDS的主机日志防护机制及关键内容恢复机制,在即便出现入侵破坏数据的情况下,仍可保证系统的关键部位安全.     

一个基于Multi-Agent的分布式入侵防御系统模型

从入侵防御技术的基本概念出发,讨论了入侵防御系统构造所涉及的关键技术,提出了一个基于Multi—Agent的分布式入侵防御系统模型．该系统模型结合目前几种主要的入侵检测、入侵防御、免疫原理和数据挖掘技术,实现了入侵检测和实时响应防御的分布化,同时增强了入侵防御系统的灵活性、可伸缩性、鲁棒性、安全性以及入侵防御的全面性。     

基于入侵容忍的IPS模型设计

入侵容忍是信息保障技术、信息保护技术之后的第三代网络安全-信息生存技术的的核心,并且已经变成整个系统的最后防线。而入侵防护是一项新的关于网络安全的技术,在网络安全领域中有举足轻重的地位。本文就是把入侵容忍加载到入侵防护系统中。数据进入内网时,经过入侵防护系统审查,假如漏检,入侵容忍系统可以保护本系统。本论文所设计的模型就是在网络入口处采用带容侵的入侵防护技术,系统的其他组件亦采用忍侵机制来设计。     

基于入侵容忍的IPS模型设计

入侵容忍是信息保障技术、信息保护技术之后的第三代网络安全-信息生存技术的的核心,并且已经变成整个系统的最后防线.而入侵防护是一项新的关于网络安全的技术,在网络安全领域中有举足轻重的地位.本文就是把入侵容忍加载到入侵防护系统中.数据进入内网时,经过入侵防护系统审查,假如漏检,入侵容忍系统可以保护本系统.本论文所设计的模型就是在网络入口处采用带容侵的入侵防护技术,系统的其他组件亦采用忍侵机制来设计.     

一个分层的入侵防御系统模型

天侵防御系统是网络安全技术领域一个重要研究内容。提出了一种分层的入侵防御系统模型,在该模型中按网络协议类型对数据包进行分类．利用分类多过滤器实现对数据过滤,提高了系统效率,实现了系统的防御能力。     

网络诱捕式入侵防御模型的设计

在研究分析Honeypot相关技术的基础上,提出了一个网络诱捕式入侵防御模型。入侵防御系统从主动防御的角度去解决网络安全问题,从而将黑客入侵行为引入到一个可以控制的范围,消耗其时间,了解其使用的方法和技术,跟踪其来源,记录其犯罪证据。     

一个千兆网络入侵防御系统的设计与实现

随着网络速度的日益提高和网络入侵行为的越来越复杂化，高速高性能的网络入侵检测和防御系统越来越受到重视，但是目前绝大部分研究都集中在网络入侵检测系统方面．但是由于入侵检测系统的局限性，同时不具有实时阻断的功能，目前入侵防御技术和系统更受人们的重视．由于入侵防御系统涉及很多关键技术和技术难点，因此目前千兆级的实用的入侵防御系统并不多见，论文提出了一个实现网络入侵防御系统的基于硬件的框架，这个框架实现了网络入侵防御系统的所有功能．测试表明具有实用性．     

一种网络入侵预防系统NIPS的设计

入侵预防系统是近两年新兴起的一种网络安全技术。它比防火墙和入侵检测系统具有更高的主动性,具备一定程度的智能性,能够保护计算机网络系统免受未知类型的攻击。本文介绍了一种NIPS系统的设计与实现。本系统主要考虑了两大基础检测技术的实现:深度内容搜索技术和行为分析技术,这两项技术实现了IPS的基础同时也是主体的检测功能,其它检测技术的实现大多要建立在这两项技术基础之上。     

基于免疫的多通道入侵防御模型*

提出了一种基于免疫的多通道入侵防御模型,按网络协议类型对数据包进行分类,利用多过滤器技术优化网络流的实时分析处理,模拟生物免疫系统发现和杀死病原体的原理,采用免疫细胞的特殊机理实现入侵防御功能,建立受保护网络或主机的指纹特征库,减少过滤器分析和处理的数据量,提高网络入侵防御的效率。实验结果表明,本系统提高了入侵防御的智能化程度,能发现未知攻击,并能对未知攻击作出一定的处理。     

基于免疫的多通道入侵防御模型*

提出了一种基于免疫的多通道入侵防御模型,按网络协议类型对数据包进行分类,利用多过滤器技术优化网络流的实时分析处理,模拟生物免疫系统发现和杀死病原体的原理,采用免疫细胞的特殊机理实现入侵防御功能,建立受保护网络或主机的指纹特征库,减少过滤器分析和处理的数据量,提高网络入侵防御的效率。实验结果表明,本系统提高了入侵防御的智能化程度,能发现未知攻击,并能对未知攻击作出一定的处理。