基于协议分析的网络入侵检测系统研究

传统基于模式匹配的入侵监测系统存在计算量大、准确率低等缺点。该文在协议分析的基础上,提出了基于协议树结构的新的入侵检测系统。提高了入侵检测系统的检测速度、准确性并减少了系统的漏报和误报。     

基于协议分析的网络入侵检测系统的研究

传统基于模式匹配的入侵监测系统存在计算量大、准确率低等缺点.该文在协议分析的基础上,提出了基于协议树结构的新的入侵检测系统.提高了入侵检测系统的检测速度、准确性并减少了系统的漏报和误报.     

基于BP神经网络的入侵检测系统设计

传统的入侵检测技术在建立统计模型、规则库管理和检测性能等方面存在着缺陷和不足,影响了入侵检测系统的实际应用效果。本文提出并利用Matlab神经网络工具箱建立一个基于BP神经网络的入侵检测系统。实验结果表明,该算法在提高入侵检测系统的检测准确率、降低误报率和漏报率等方面具有一定的优越性,收敛速度较快。     

基于多检测技术的入侵检测系统模型

针对当前入侵检测系统和入侵检测分析方法的弱点,提出了一个融合多检测技术的基于Multi-Agent的分布式入侵检测系统模型,采用了基于移动Agent的文件完整性检测技术.该模型实现了入侵检测的分布化,具有很好的扩充性,增强了入侵检测的准确率,提高了入侵检测系统的性能,能更好地满足大规模分布式网络环境的安全要求.     

分布式入侵检测系统模型研究

避开入侵检测系统的核心问题——入侵检测算法的具体实现，通过对有关感应器、分析器问题的研究分析，提出了一些有利于提高入侵检测准确率、提高系统吞吐量、提高系统自主学习能力的建议。以此为基础，给出了一种不受具体入侵检测算法限制的分布式入侵 检测模型，分析了该模型的优缺点。     

一种混合式网络入侵检测系统

入侵检测系统通常采用单一的检测模式,难以有效地处理漏报和误报问题。该文分析不同类型网络流量的分布特征,提出一种将异常检测和误用检测相结合的混合式网络入侵检测系统,从总体上克服了单一模式的不足。实验结果表明,该方法能有效地提高入侵检测系统的检测率和准确率。     

基于Linux的高速网络环境下入侵检测技术

针对现有入侵检测系统在高速网络环境下存在的弊端，本文介绍了一些前沿技术及实现原理，并设计新型的基于Linux的高速网络入侵检测防护系统。采用了高速数据采集技术和协议分析技术，提高了检测的速度和准确率。     

基于混合基因表达式编程的入侵检测算法

为了提高入侵检测的准确率和效率,本文结合粗糙集属性约简理论,提出基于混合基因表达式编程的入侵检测算法（Intrusion Detection Based on Hybrid Gene Expression Programming,ID-HGEP）。仿真实验表明,针对复杂网络入侵数据集,与传统GEP算法相比,ID-HGEP算法的收敛速度提高了约1.2倍,入侵检测准确率提高了约12.04%,同时算法的平均耗时下降了约1.17倍。     

网络入侵检测系统中的模式匹配算法优化研究

在网络安全问题的研究中,模式匹配是网络安全入侵检测中一种常用检测算法,由于网络规模越来越大,传统的模式匹配算由于入侵数目和空间消耗太大,常出现无效匹配和漏配现象,导致检测准确率低等难题.为了提高检测准确率及加快检测速度,提出了一种改进的模式匹配网络入侵榆测算法(IACBM).IACBM 首先在侵检测中引入了BMH和QS算法的跳跃思想,简化跳跃规则,有效防止了无效匹配和漏配,然后匹配方式采用单模式匹配(BM)算法和多模式匹配(AC)算法相结合的混合方式,增强了入侵检测算法的灵活性,最后利用DARPA网络入侵数据对IACBM算法进行验证性实验.实验结果表明,相对于传统网络模式匹配入侵检测算法BM、AC和ACBM,IACBM入侵检测速度加快,同时检测准确率平均提高5%以上.IACBM算法是一种高效、安全的网络入侵检测算法.     

基于改进贝叶斯分类算法的入侵检测系统模型的构建

根据分类技术建立入侵检测系统的思路,构造了一个基于贝叶斯分类的入侵检测系统模型。本文提出了利用未标记数据提高贝叶斯分类器性能的方法,可以大大提高入侵检测系统准确率和效率。     

多代理技术在分布式入侵检测系统中的应用研究*

分析传统入侵检测模型和现有的分布式入侵检测模型的不足。提出了一个基于主机多代理的入侵检测模型,并详细分析了各组件的功能。该模型增加了一些安全代理模块,提高了入侵检测系统的安全性及准确性。     

内置入侵检测功能的防火墙设计

给出了内置入侵检测功能的防火墙设计方案,将入侵检测功能与用户设置安全策略集成一体。即使安全策略允许所有通信流量传输,入侵检测功能仍具备检测和拦截极具攻击性的行为和企图,增强了防火墙的功能,为网络防卫带来了灵活性。     

基于具有重构功能MAS的入侵检测系统*

针对基于MAS（MultiAgent System）的入侵检测系统在自身异常情况下普遍存在单点失效甚至系统崩溃的缺点,提出的MAS在系统自身异常情况下具有系统重构功能,增强了入侵检测系统在系统级上的健壮性。详细介绍了基于具有重构功能MAS的入侵检测系统的体系结构、系统中各Agent的功能、分工,重点介绍了在自身异常情况下MAS的重构过程。     

异常点检测算法在入侵检测中的应用研究

在对入侵检测技术研究的基础上,分析了数据挖掘技术在入侵检测中应用的可行性.并且建立了一种基于数据挖掘的IDS模型.经过分析入侵检测中应用的几种异常点检测算法,归纳和总结了它们的特点,为其他研究者提出新的算法提供了依据.     

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.     

入侵检测系统的研究与展望

入侵检测是近十几年来出现的一种主动保护自己以免受黑客攻击的新型网络安全技术。入侵检测被认为是防火墙后的第二道安全阀门,它在不影响网络性能的情况下对网络进行监测,从而提供对内部攻击、外部攻击和误操作的实时保护。文章从网络入侵检测概念入手,重点对入侵检测系统的类型和入侵检测方法进行分析与阐述,最后对当前的入侵检测系统的不足之处给出了分析。     

基于B样条的改进型Harris角点检测算法

在研究Harris角点检测算法时发现由于该算法采用高斯低通滤波进行平滑,因而对一些图像进行角点提取时,存在角点信息丢失和位置偏移等现象,而B样条函数可以收敛于高斯函数,并具有良好的逼近能力和紧支性等一些优秀的性质,从而基于B样条函数提出了一种改进的Harris角点提取方法.实验表明,该方法对提取角点非常有效.     

视频图像检测中嘴部错检的自动更正算法

提出一种应用于视频序列图像的新的嘴部检测算法．该算法能克服现有的嘴部检测算法的缺陷,利用视频中相邻帧图像之间的高度相关性,能探测到现有算法中的误检、漏检,并自动作出纠正,得到正确的人嘴检测结果。实验结果显示,该算法能大大提高视频序列图像中嘴部检测的正确率。     

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。     

入侵检测研究综述

本文介绍了入侵检测的起因、入侵检测的相关定义,论述了设计入侵检测系统时所要考虑的问题,并对当前的入侵检测技术进行分析,指出了当前研究中存在的问题,并给出了通行的解决办法。