免疫机制在网络入侵检测中的应用

首先对当前入侵检测中所应用的免疫机制进行了简要的介绍，提出了一个基于免疫原理的入侵检测系统模型，并给出了相关的检测子生成过程和误报的消除，分析了免疫机制在入侵检测上应用的优缺点并提出了进一步研究的方向。     

基于免疫机理的自适应Agent在网络入侵检测系统中的应用

传统的入侵检测系统主要采用的是异常检测和误用检测的方法，误报率和漏报率较高，自适应性较差．难以满足当前的网络安全需求。文章针对当前入侵检测系统存在的这些问题提出了一种基于免疫机理的．利用自适应Agent技术实现的入侵检测系统模型，该系统采用了三种Agent．一种是预警Agent．它们通过监听流量发现异常，发出入侵预警警报；一种是评估Agent，它们通过收集各个Agent对于当前事件的预测建议得出是否是入侵的结论；管理Agent处于系统的最高层，在进行系统训练时发挥作用，判定评估Agent的结论是否正确．并给出反馈意见，评估Agent根据管理Agent的反馈意见对预警Agent的权值进行修正．该系统结合了异常检测和误用检测的优点，具备在线升级自身的抗体权值的能力．从而提高了系统抵御攻击的能力和自适应性。     

免疫机制在计算机网络入侵检测中的应用

现阶段网络技术呈现出极快的发展趋势,且网络已经渗透至生活的方方面面,给大众的生活及社会的发展带来便利,但是伴随科学技术的不断进步,网络系统规模性也得以延伸,然而由于网络系统的复杂及多变性,导致网络系统相对比较脆弱,这就意味着网络系统极易遭到非法入侵,出现网络信息被盗情况的发生。因而计算机网络必须采取相应的应对措施,这其中免疫机制的应用能够有效避免计算机网络入侵,本文中具体论述了计算机网络入侵检测中免疫机制的实际应用,以期获得良好的应用效果。     

免疫机制在网络入侵检测系统中的应用

在对现有的入侵检测系统和生物免疫系统进行研究的基础上,对基于免疫的入侵检测模型进行了探讨,得出改进现有入侵检测系统的方法,将生物免疫系统的原理、结构和算法,应用于网络入侵检测系统的设计与实现.     

计算机网络入侵检测应用免疫机制的效果探讨

近年来,伴随着计算机网络的迅速扩大,信息安全面临着不断增多的非法入侵等巨大考验.免疫机制的出现,改变了传统的防火墙和权限管理对网络信息安全的保护不足的问题,是一种全新的网络安全保障措施.本文针对免疫机制在计算机网络入侵检测中的应用展开了具体的分析,以供大家交流探讨.     

基于网络的入侵检测技术应用研究

随着近几年网络攻击的事故频频出现,其影响范围越来越广泛,入侵检测作为一种主动的安全防御手段,通过对网络上的数据流进行实时分析,发现潜在的入侵威胁,最大限度地提高网络的安全保障能力。文章在分析入侵检测系统概念的基础上,设计并分析了基于网络的入侵检测系统的主要模块,并指出了入侵检测系统的不足与发展趋势。     

网络入侵检测方法

本阐述了入侵检测方法的发展过程，提出了一个被错误引用的概念，对现有的网络入侵检测方法进行了分类并分析了各类方法的特殊功能和缺陷，在此基础上指出了入侵检测方法的发展趋势。     

基于计算机免疫技术的入侵检测系统研究

计算机免疫技术是直接受到生物免疫机制的启发而提出的。作为一项新的技术它已经引起了人们对它的广泛注意。入侵检测是监测计算机网络和系统以发现违反安全策略事件的过程。它作为一种积极主动的安全防护技术,在网络系统受到危害之前拦截和响应入侵。所以入侵检测在计算机安全方面起着非常重要的作用,同时对它的技术要求也就非常高。本文主要介绍了计算机免疫技术以及将其应用到入侵检测方面的想法。     

网络入侵检测方法研究

本论文从网络安全现状出发,介绍了入侵检测的原理和基本技术,随后就企业如何在已有网络的基础上建立一个可扩展的网络入侵检测系统以及整个方案的设计、实现作了相关阐述,同时强调了安全意识在网络安全中的重要性。     

基于免疫原理的入侵检测系统研究

生物免疫系统能够使自身主动地抵御外来病毒的攻击，它在生物体内的作用与计算机领域的安全系统非常相似。这里借鉴生物免疫原理，设计了一个计算机入侵检测系统，使计算机系统能够主动的防御外来攻击，并在可靠的安全环境中工作。     

能耗均衡的无线传感器网络的入侵检测机制

针对无线传感器网络中能量有限和安全问题,本文提出了一种基于能耗均衡的无线传感器的入侵检测机制.首先在无线传感器现有的分簇模型上划分若干Sector,然后在某些节点上部署IDS,提出入侵检测的算法,利用仿真验证了本文所提出的模型与算法,结果表明可使网络节点的能耗得到有效的降低,同时提高了检测错误数据和异常节点的准确率.     

基于神经网络的改进算法在入侵检测中的应用

为解决传统BP算法在网络入侵安全检测中耗时比较长、容易陷入局部最小、均方误差降低率振动剧烈的问题,提出一种BP神经网络的改进算法,通过改变传统中固定学习率或通过某一常数改变学习率,引入动态变化,根据均方误差的变化而改变学习率。最后通过仿真实验,解决了传统算法中收敛速度较慢、均方误差下降时震动剧烈的问题。     

基于神经网络的改进算法在入侵检测中的应用

为解决传统BP算法在网络入侵安全检测中耗时比较长、容易陷入局部最小、均方误差降低率振动剧烈的问题,提出一种BP神经网络的改进算法,通过改变传统中固定学习率或通过某一常数改变学习率,引入动态变化,根据均方误差的变化而改变学习率.最后通过仿真实验,解决了传统算法中收敛速度较慢、均方误差下降时震动剧烈的问题.     

动态聚类算法在网络入侵检测中的应用

为了进一步提高网络入侵检测技术的检测率,降低误报率和漏报率.针对普通聚类算法存在的聚类结果对随机选取初始聚类中心敏感、分类结果不稳定,从而造成的检测率低、漏报和误报率高的特点.提出一种基于动态聚类算法的网络入侵检测模型,实验结果表明通过在K-均值聚类算法的基础上增加动态迭代调整聚类中心,使聚类结果更稳定更准确.与K-均值聚类等算法相比提高了网络入侵检测的性能,从而表明该算法的可行性,有效性.     

Honeypot技术在网络入侵检测系统中的应用

入侵检测是近几年发展起来的新型网络安全策略,它实现了网络系统安全的动态检测和监控,但是它具有漏报、误报和无法检测新型攻击的缺点,蜜罐的引入使得这种情况得到改善。介绍了Honeypot技术的原理和分类,并提出了一种可行的设计方案,通过Honeypot和入侵检测系统的结合应用来增强入侵检测系统的性能。     

改进支持向量机在网络入侵检测中的应用

为提高网络安全性,提出一种改进支持向量机的网络入侵检测算法.首先采用核主成分分析提取网络数据重要特征,加快网络入侵检测速度,然后采用粒子群算法对支持向量机参数进行优化,提高网络检测正确率.仿真实验结果表明,改进支持向量提高网络入侵检测正确率,降低漏检率,同时加快了网络入侵检测速度,是一种有效、实时性较强的网络入侵检测算法.     

浅谈网络入侵检测技术

介绍了网络入侵检测系统的概念及分类，阐述了IDS的工作原理及技术，对IDS的发展方向提出了建议。     

网络入侵检测方法

本文阐述了入侵检测方法的发展过程,提出了一个被错误引用的概念。对现有的网络入侵检测方法进行了分类并分析了各类方法的特殊功能和缺陷,在此基础上指出了入侵检测方法的发展趋势。     

入侵检测系统中的网络监测

文章介绍了一种在内部网络中使用的入侵检测方法。通过放置在内部网络的网络监测节点收集网络中的连接信息和流量信息，并且将收集的结果进行分析整理帮助网管人员发现和防范外部攻击和内部的越权操作，结合防火墙建立起一个完整的网络安全环境。     

网络流量与入侵检测研究

文章先介绍了入侵检测技术在国内外的发展和现状,进而针对目前入侵检测技术报警信息量大、响应速度慢的缺点,提出了一种新的网络流量分析应用于入侵检测的方法.利用ARIMA模型对网络的流量进行预测,通过实验结果表明对短期流量预测能够达到比较好的效果;这样在用ARIMA模型可以预测出异常网络流量的前提下,可以快速使用本文提到的入侵检测模型检测到已知和未知入侵并预警,预期该方法可以有效提高网络预警的速度.