基于网络的入侵检测方法研究

综述了基于网络的入侵检测系统(NetworkBasedIntrusionDetectionSystem,NIDS)研究方面的一些最新的工作,分析了NIDS的体系结构、NIDS的典型技术,并着重论述了大型网络入侵检测所面临的问题,包括NIDS体系结构的可扩展性、基于知识的NIDS、NIDS的海量数据处理技术及其进一步的研究方向。     

网络入侵检测系统的性能分析

网络入侵检测系统(NIDS)的流行使NIDS的性能评估也逐渐变得很有挑战性。测试评估入侵检测系统比较复杂，涉及到操作系统、工具、软件、硬件和数据库等方面的问题，而NIDS的性能评估又会涉及到一些实验参数，如流量特征、规则集、匹配算法和处理器结构等。本文主要从入侵辨认能力和传感器的吞吐能力两方面对NIDS的性能进行讨论。     

利用对称多处理器提高NIDS的性能

网络入侵检测系统(NIDS)通过捕获和分析网络数据包判断是否存在攻击行为。由于网络带宽越来越高,NIDS的处理能力越来越难以跟上网络的速度。该文提出了一种利用对称多处理器(SMP)提高NIDS处理能力的方法,通过多个CPU并行的处理网络数据包改善系统的性能。经过对NIDS处理过程的分析,设计了一种有效的并行处理结构,保证在不同CPU上运行的线程能够高度并行的执行。此外,该文提出的线程同步方式既保证了程序功能的正确,又避免了对共享资源的互斥访问,进一步提高了线程的并行度。实验证明,在具有双CPU的SMP结构上实现的NIDS的性能比单CPU系统提高了80%。     

分布式入侵检测系统中自保护代理的系统设计

采用分布式结构的基于网络的入侵检测系统(NIDS)自身的安全性已经成为一个重要问题。在分析了已有NIDS的技术特点的基础上，根据其特性引入了报文过滤、进程控制、报文确认和安全通信的思想，提出了面向NIDS的向保护代理(Sclf-protcction Agent)的模型，并给出了SPA的体系结构与详细设计。在与已有的基于代理的入侵检测系统结合后，SPA可以提高NIDS的安全性。     

基于Netfilter框架的分布式网络入侵检测系统

针对网络入侵检测系统（NIDS）的处理速度无法跟上网络通讯及其数量的增长速度,提出了基于Netfilter的分布式NIDS系统和负载均衡算法,在Netfilter上实现了数据包的分流,使得分配到每一个NIDS的数据包的集合是一个特定攻击的特征集合。实验表明,分布式NIDS中每个NIDS的负载基本相等,漏检率减少到了单个NIDS的1/4。     

网络入侵检测系统NIDS的Snort工具的研究

随着互联网的迅速普及,其安全技术的重要性已经日益突出,IDS(IntrusionDetectionSystem)是网络安全技术的重要组成部分之一。NIDS是基于审计的IDS,通过被动地分析网络的流通信息包括数据包的报头和数据信息以达到检测网络异常行为的发生。Snort是一个基于libpcap的数据包嗅探器并可以作为一个轻量级的网络入侵检测系统(NIDS)。本论文通过介绍NIDS中Snort工具的检测规则、功能结构、程序结构以及与其它NIDS工具的比较,讨论了Snort的不足之处,并对其的改进提出了一些建议性的思路,以期能在进一步的研究中起到抛砖引玉的作用。     

基于特征检测的分布式网络报警系统

分析当前网络入侵检测系统NIDS的主要思想和实现方法，针对传统NIDS的不足，提出了一种基于特征检测的分布式网络报警系统模型，并且详细地描述了该模型的结构和实现。该模型将规则匹配与案例分析以及集中控制与分布检测相结合，在保证网络安全的基础上，有效地提高了NIDS的动态性和自适应性。     

利用机群技术实现高带宽网络环境入侵检测

目前基于网络的入侵检测系统(NIDS)面临普通单机检测设备的数据包处理能力不能适应网络带宽发展需求的问题,本文介绍了利用NIDS机群在高速网络环境下实现入侵检测的方法,本文从NIDS机群体系结构的角度出发就利用NIDS机群进行数据分流实现入侵检测的方法及进行了探讨,提出了NIDS机群的框架结构,和适用于NIDS机群的负载均衡策略。     

入侵检测中一种节约内存的多模式匹配算法

模式匹配既是网络入侵检测系统（NIDS）的关键,也是NIDS中消耗资源最多的部分。随着网络速度和入侵检测规则的持续增长,模式匹配正在成为NIDS的性能瓶颈。提出了一种基于非确定有限自动机结构的Aho-Corasick算法,通过压缩状态表,把状态和状态变迁存储在一个单一向量中,显著降低了内存需求,获得了良好的cache性能。测试表明,与其他Aho-Corasick 算法相比,MEAC的内存消耗平均减少了92.3%~98.4%,同时保持了Aho-Corasick算法的良好性能。     

网络入侵检测系统NIDS的Snort工具的研究

随着互联网的迅速普及，其安全技术的重要性已经日益突出，IDS（Intrusion Detection System）是网络安全技术的重要组成部分之一。NIDS是基于审计的IDS，通过被动地分析网络的流通信息包括数据包的报头和数据信息以达到检测网络异常行为的发生。Snort是一个基于libpcap的数据包嗅探器并可以作为一个轻量级的网络入侵检测系统（NIDS）。本论文通过介绍NIDS中Snort工具的检测规则、功能结构、程序结构以及与其它NIDS工具的比较，讨论了Snort的不足之处，并对其的改进提出了一些建议性的思路，以期能在进一步的研究中起到抛砖引玉的作用。     

基于系统呼叫和网络数据包的两层入侵检测模型

由于每种检测手段都有各自的优缺点,任何一种单独的检测手段或方式都不能够检测出所有的入侵行为.为了弥补这些缺陷和不足,该文提出了一种基于系统呼叫和网络数据包的两层入侵检测模型,这种模型有机地把两种入侵检测技术融合在一起,极大地提高了系统的安全性能.结果也表明,这种检测模型具有更好的检测效果和健壮性.     

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。     

基于分布式及协同式网络入侵检测技术综述

在当今信息化社会,网络入侵检测技术是信息安全保障领域的重点技术之一。随着大数据时代的到来,网络入侵检测技术正在向着多结构、多方法、多应用领域的方向发展。针对这个发展趋势,综述了网络入侵检测技术的最新研究情况,包括基本概念、系统模型、检测方法、应用领域等,其中重点分析了系统模型和检测算法的研究现状以及存在的问题,并提出发展趋势。同时,也介绍了大数据背景下网络入侵检测技术的新型应用领域。     

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。     

网络入侵检测系统的研究

入侵检测是提高网络安全性的有效手段。本文介绍了入侵检测的原理和方法,并详尽分析了几个实际的网络入侵检测系统,最后简要总结了网络入侵检测系统的发展方向。     

针对网络入侵检测系统的分析

入侵检测是提高网络安全性的有效手段。本文介绍了入侵检测的原理和方法,并详尽分析了几个实际的网络入侵检测系统,最后简要总结了网络入侵检测系统的发展方向。     

网络入侵检测技术浅析

随着网络技术的飞速发展,入侵检测技术已成为网络安全关注的热点。该文介绍了入侵检测的基本概念和入侵检测系统的通用模型,详细地阐述了入侵检测系统的分类,探讨了入侵检测技术面临的主要问题及其发展趋势。     

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.     

基于对手思维建模的分布式入侵检测模型

研究网络入侵和入侵检测系统的现状和发展趋势,将对手思维建模和意图识别技术引入入侵检测系统,提出了一个基于对手思维建模的入侵检测模型(IRAIDS),为解决大规模、分布式、智能化入侵提供了解决方法.     

基于信息融合的入侵检测方法

为了更全面地检测到在系统和网络中的入侵行为,本文将信息融合技术用于入侵检测．首先,利用支持向量机进行分类,将基于主机的审计数据和基于网络的流量数据包分别训练,然后利用D—s证据理论按照一定的规则对两个支持向量机的预测结果进行决策层的融合。把基于主机的入侵检测和基于网络的入侵检测结合起来将大大提升入侵检测的性能,降低漏报率,提高准确率。