面向混合入侵检测策略的应用模型研究

入侵检测是为了确保计算机系统和网络系统的安全而设计和配置的,其设置入侵检测系统通过寻找恶意行为的迹象来监控计算机网络.基于入侵检测的准确性和完备性考虑,给出了一种面向标志入侵检测和异常入侵检查测的混合入侵检测系统模型,并说明了相关的设计与实现技术.分析表明该模V)相对于单策略的检测手段,具有更好的检测效果.     

网络入侵检测实验研究

计算机网络系统的复杂化和网络数据的海量化,给网络入侵检测带了极大的困难。在对数据挖掘技术、网格技术和入侵检测技术深入研究的基础上,采用基于数据挖掘的入侵检测系统结构模型提高入侵检测的正确率,再集成网格技术提高入侵检测的处理效率。     

数据挖掘技术在网络入侵检测中的应用

网络安全作为计算机网络技术发展的重心,网络用户也采取多种防护技术来保护计算机网络,比如,防火墙、入侵检测技术等。本文对网络入侵检测技术进行分析研究,找出现有入侵检测技术中存在的问题,提出将数据挖掘技术应用到入侵检测中,探讨如何将数据挖掘算法应用到入侵检测系统中去,设计出一个基于数据挖掘的网络入侵检测系统。     

计算机网络入侵检测系统发展趋势

回顾了计算机网络入侵检测系统发展的过程，从入侵检测系统的类型划分这个角度，描述了基于主机和基于网络两种数据源、基于滥用和基于异常两种检测方法，并对各自的优缺点进行了比较。从体系结构、数据源和数据分析技术三个方面对入侵检测系统的当前研究现状进行了详细的论述。最后，对入侵检测系统的未来发展方向进行了讨论。     

数据融合在入侵检测系统中的应用

入侵检测系统在计算机网络安全领域所占的地位越来越重要，规模比以前有了很大扩展。传统的手工管理维护方式已经无法适应需求。本文在分析入侵检测系统中应用的数据融合和数据挖掘技术的基础上，提出了基于上述技术的入侵检测系统架构模型。     

基于web检测网络入侵安全管理研究

基于web检测网络入侵安全管理机制就是通过搜集和分析计算机网络系统中的那些关键点的网络通信信息情况,从而检测相应的计算机网络系统中是否存在遭到网络内部和外部网络入侵以及违背相关网络安全策略行为的一种运行方式,该机制的实现对提高当前网络系统的安全性,发挥了非常重要的作用。本文从基于web检测网络入侵安全管理的相关概念谈起,然后就基于web检测网络入侵安全管理的设置进行剖析,最后就基于web检测网络入侵安全管理的部署进行说明。     

一种改进的生物模糊记忆入侵检测模型

入侵检测技术是保证计算机网络安全的核心技术之一,在网络安全领域内发挥着重要的作用。但是目前的入侵检测系统不够完善,文章通过对记忆原理和模糊理论的分析将其应用在已有的入侵检测系统中,提出了一种新的基于生物模糊记忆的入侵检测系统模型,并用实验证明该模型具有更好的检测效果。     

基于网络流量的入侵检测研究

首先给出计算机网络正常和异常的概念,接着介绍入侵检测中的误用检测和异常检测。然后对网络流量中的主要入侵检测方法进行介绍。最后基于网络流量的特点,简单介绍了网络流量在入侵检测中的发展趋势和主要研究方向。     

解析计算机网络入侵与防御技术

计算机网络攻击一直是阻碍计算机技术发展的关键问题,一旦计算机网络被入侵,那么人们的隐私也会受到侵害。基于此,笔者针对计算机网络入侵问题进行分析,在简单介绍计算机网络入侵特点和危害后,结合实际情况分析常见入侵方式,从漏洞扫描、防火墙技术、访问技术、数据备份、入侵检测等方面入手提出应对计算机网络入侵的防御技术,以供参考。     

入侵检测技术在计算机网络安全维护中运用探讨

0前言入侵检测从狭义上来理解是:计算机网络安全维护人员通过相关技术,识别不法分子对计算机网络进行恶意攻击和破坏计算机网络的行为。入侵检测技术的存在,准确识别了外来的攻击,为计算机网络安全维护提供了宝贵的反应时间,从而采取防御措施,拦截外来入侵。1入侵检测系统由两大类组成入侵检测系统由入侵检测和入侵防御两大类组成。入侵检测主要负责实时监测计算机网络的运行状态,尽量在外来入侵程序     

基于数据开采技术的入侵检测系统

介绍了入侵检测系统在计算机以及网络安全中的作用和现有入侵检测系统的局限性,提出了一种采用数据开采技术的入侵检测系统。     

入侵检测技术的研究与进展

入侵检测系统(IDS)作为一门新兴的安全技术，是网络安全系统中的重要组成部分。该文阐述了入侵检测系统的基本原理和功能模块，从数据源、检测方法和检测定时三个方面描述了入侵检测系统的分类，并对目前国内外入侵检测技术的研究现状作了介绍和分析。随着计算机技术和网络技术的高速发展，海量存储和高带宽的传输技术，都使得集中式的入侵检测越来越不能满足系统需求。由此指出，分布式入侵检测(DID)必将逐渐成为入侵检测乃至整个网络安全领域的研究重点，为进行入侵检测技术的研究提供一定的技术和理论依据。     

数据挖掘技术在入侵检测中的应用研究

随着Internet迅速发展,许多新的网络攻击不断涌现。传统的依赖手工和经验方式建立的基于专家系统的入侵检测系统,由于面临着新的攻击方式及系统升级方面的挑战,已经很难满足现有的应用要求。因此,有必要寻求一种能从大量网络数据中自动发现入侵模式的方法来有效发现入侵。这种方法的主要思想是利用数据挖掘方法,从经预处理的包含网络连接信息的审计数据中提取能够区分正常和入侵的规则。这些规则将来可以被用来检测入侵行为。文中将数据挖掘技术应用到入侵检测中,并对其中一些关键算法进行了讨论。最后提出了一个基于数据挖掘的入侵检测模型。实验证明该模型与传统系统相比,在自适应和可扩展方面具有一定的优势。     

数据挖掘与端口扫描技术在入侵检测中的应用

介绍了一种用数据挖掘技术构造的入侵检测系统,研究了端口扫描技术在入侵检测系统中的应用,在此基础上,提出了一种结合数据挖掘及端口扫描技术的入侵检测系统原型。     

数据挖掘在入侵检测系统中的应用

入侵检测是近年来出现的网络安全技术,将数据挖掘技术和入侵检测结合是网络安全领域的一个研究课题.介绍了入侵检测系统的基本概念和相关技术,阐述了数据挖掘在入侵检测系统研究中常用的技术,提出了基于数据挖掘的入侵检测系统和一种改进的Apriori算法,并对系统结构及各部分的功能进行了分析.该算法应用于此系统来提取用户行为特征和入侵模式特征,提高了整个系统的性能.     

基于数据挖掘的分布式网络入侵检测系统设计及实现

提出基于数据挖掘的入侵检测系统模型、改进的FP-Gmwth的关联分析算法和基于分箱统计的FCM网络入侵检测技术.系统实验结果表明,所开发的网络入侵检测系统可以稳定地工作在以太网络环境下,能够及时发现入侵行为,有效地解决了数据挖掘速度问题,增强了入侵检测系统的检测能力,具备了良好的网络入侵检测性能.     

数据挖掘在入侵检测系统中的应用

入侵检测技术已经成为网络安全领域的研究热点。数据挖掘是从大量数据中发掘出新的、有用模式的过程。把它用于入侵检测,可发掘警报日志信息和审计数据特有的模式,实时分析,寻找黑客入侵的规律,提高入侵检测系统的警报精确度,降低系统管理员的工作强度。并给出了基于数据挖掘的入侵检测系统模型。     

网络入侵检测技术综述

入侵检测工作应在计算机网络系统中的关键节点上。介绍入侵检测的基本概念,阐述两类基本的检测技术,详细地论述了入侵检测过程及检测技术面临的挑战与发展趋势。     

计算机入侵检测技术应用研究

介绍了计算机入侵检测技术的基本原理和过程,分析了基于数据挖掘、神经网络、支持向量机等最新技术应用于入侵检测的情况,提出了未来工作方向。     

基于数据挖掘的入侵检测技术

入侵检测技术是一种重要的网络信息安全主动防御技术。将数据挖掘技术应用于入侵检测中,有利于提高入侵检测的准确率,成为入侵检测领域的研究热点。对基于数据挖掘的入侵检测技术进行阐述、分析和比较,并对数据挖掘领域中的新技术（GEP）应用于入侵检测系统进行了展望。