一种网络入侵检测模型的研究

入侵检测系统(IDS)是目前动态安全工具的主要研究和开发方向。Agent是人工智能领域里发展起来的新型计算模型。该文提出了基于Agent的网络入侵检测模型,将大大减少系统的通信负载,并且能够检测到新的或未知形式的攻击。     

基于移动Agent的分布式网络入侵检测系统模型

入侵检测是网络安全的一个重要方面，提出了基于移动Agent的分布式入侵检测系统，具有良好的分布性、可扩展性、实时响应等优点，并给出了该入侵检测系统的模型。     

网络黑客入侵检测的研究与实施

在总结黑客入侵的方法和入侵检测系统的原理的基础上,对现有的入侵检测系统进行了分类,分析了入侵检测系统的优缺点,讨论了入侵检测系统的发展趋势和研究的方向。     

基于神经网络的入侵检测方法研究

在传统BP算法的基础上,提出对BP算法的改进方法,并对KDDCup99数据集进行预处理,以达到提高检测效率、降低误检率的效果。利用决策树ID3算法在筛选属性方面的优势,对KDDCup99数据集属性进行筛选,并将结果进行标准化与归一化处理,使训练数据和测试数据更加符合网络训练的数值特征。最后通过Matlab进行编程,将结果与传统BP算法加以比较,证实了该方法的有效性。     

一种基于模式匹配的入侵检测模型

这里提出了一种基于模式匹配的入侵检测模型,通过跟踪安全系统内的数据流和权限流来识别操作安全引起的上下文入侵。它是异常检测模型的有益补充。     

入侵检测系统分析与探讨

入侵检测系统是新一代的动态安全防范技术.文章介绍了入侵检测技术的概念、分类和通用入侵检测模型,并分析了入侵检测系统的弱点和局限性.最后对入侵检测技术的发展做了讨论.     

基于Magician平台的主动入侵检测模型

首先分析了当前入侵检测系统的研究现状和存在的一般缺陷,然后在分析主动网络平台Magician的体系结构和传输与执行Smart包原理的基础上,提出了一个基于Magician平台的主动入侵检测模型;最后对基于主动网络平台的入侵检测系统将来的研究领域作了一些探讨.     

Ad-hoc网络入侵检测特征值选择分析研究

本文针对基于规则、基于统计、基于数据挖掘及基于神经网络四种异常入侵检测技术的共同缺点之一训练数据质量的问题,也就是选择合适特征值的问题,在分析Ad-hoC网络路由攻击的基础上,通过对有自私节点、全部正常节点及高负载几种场景用opnet仿真,对收集的统计量进行比较,说明了选择合适特征值的可行性.     

基于核电厂实时信息系统的入侵检测与管理系统

随着计算机技术不断发展,网络规模不断扩大,带来的网络安全问题也日益突出。入侵检测是网络安全领域的研究热点,对防护核电领域的网络安全同样具有重要意义。本文根据核电厂实时信息监控系统(KNS)的具体网络环境,分析了KNS网络安全现状,针对网络中存在的安全问题提出一个分布式的入侵检测与管理系统框架,并详细介绍系统中各个模块的功能,最后总结入侵检测与管理系统的特点和将来的研究方向。     

一种基于粗糙集理论的入侵检测方法

入侵检测系统的高检测率、低误报率一直是研究的重点,基于此,本文提出了一种基于粗糙集的研究方法。在粗糙集理论中,根据属性的重要性来确定属性是否为规则属性,为规则属性则保留,为非规则属性则删除。对此方法进行了研究,应用于入侵检测系统中,通过对入侵数据的预处理,属性约简导出规则。最后,通过实验证明了该方法的有效性。     

基于波分复用的光纤入侵探测系统

提出在光纤入侵探测系统中应用波分复用(WDM)技术,以进一步精简系统架构。该系统将不同干涉子系统通过不同波长加以区分,并利用波分复用技术将不同波长的干涉子系统复用同一干涉模块。在信号接收端,利用解复用的方式,将各个不同波长干涉子系统信号分开,从而获得不同干涉子系统中相对独立的时域信号。     

一种适用于WIA-PA网络的分层入侵检测方法

工业无线技术是满足工业应用高可靠、低能耗等特殊需求的一类无线传感器网络技术。针对WIA-PA(wireless net-works for industrial automation-process automation)工业无线网络的特点,分析了工业无线网络入侵检测的重要性,设计了一种基于全信道分析仪的分层WIA-PA网络入侵检测和安全数据处理架构,提出了一种适用于WIA-PA网络的分层入侵检测方法,在此基础上,设计并实现了基于WIA-PA的安全管理系统。测试表明,基于全信道分析仪的入侵分析系统能够有效检测网络入侵攻击,基于安全管理者的设备安全入网、密钥管理和安全服务能够在无线环境中得到较好的应用,有效地解决了工业无线网络内部资源受限的问题,提高了WIA-PA网络通信的安全性能。     

基于 FRL-Net 的高鲁棒性多尺度小样本轨道入侵异物检测方法研究

针对轨道入侵异物严重威胁行车安全,而基于广义深度学习的目标检测方法无法打破大数据驱动的训练壁垒、小样本目标检测方法在复杂轨道环境中对多尺度入侵异物检测能力差、鲁棒性低等问题,本文提出了一种高鲁棒性多尺度小样本轨道入侵异物检测模型。该模型采用元学习策略,通过多尺度小样本入侵异物特征提取模块增强模型对于不同尺度小样本异物特征的表达能力。使用轨道入侵异物元特征精准重加权模块对小样本异物的元特征进行精准优化。提出小样本轨道入侵异物检测优化模块进一步提升模型的检测性能。实验结果表明,该模型在7-way 30-shot的小样本轨道异物检测任务中的平均检测精度为81.8%,比FSRW高3.2%,更适合在实际轨道环境中检测多尺度小样本入侵异物。     

基于ICT图像与设计模型的制造误差检测方法

使用二维CT图像与设计模型通过比对进行制造误差分析时,必须知道CT图像在设计模型中的位置,而位置的确定往往需要在工件上找到一个和设计模型相匹配的基准位置,并对该位置进行精加工,这增加了工件加工的周期和制造成本.针对该问题,本文提出一种自动搜索CT图像的设计模型来完成工件制造误差检测的方法.该方法首先提取CT图像的边缘,...     

基于混合高斯模型与小波变换的火灾烟雾探测

本文提出了一种基于混合高斯模型和二维离散小波变换的图像型火灾烟雾探测方法.在RGB空间使用混合高斯模型对背景进行建模,通过当前图像与背景参考模型的比较提取可疑区域,分割可疑图元.对可疑图元进行特征提取:在灰度空间通过二维离散小波变换提取高频和低频能量特征值;在HSV空间提取颜色饱和度特征值;利用图像帧序列提取边界闪烁频率特征值.综合各特征值进行烟雾判断.使用烟雾视频图像进行烟雾判断实验,结果证明了此种方法的有效性.     

高速网络入侵检测系统中包头解析方法

针对高速网络传输速度快、协议配置灵活的特点,提出了一种利用硬件进行包头解析的方法。该方法基于有限状态机技术设计四总线框架,可灵活配置多种协议解析模块,解决夹层协议嵌套问题;采用流水线技术优化模块状态迁移任务,使其能够在单时钟周期内完成数据解析与状态管理,提高了包头解析性能。该方法保证了高速网络入侵检测系统的包头解析性能和对可嵌套夹层协议的支持,经过FPGA中综合、布线及静态时序分析,验证该方法具有处理能力强、占用资源少的特点。     

基于LGF-Net的全天候轨道入侵异物智能检测系统

针对轨道入侵异物为行车安全带来巨大威胁,而现有的轨道目标检测模型检测精度和速度难以平衡、复杂轨道环境中多尺度目标检测鲁棒性差等问题,提出了一种全天候高精度实时多尺度轨道入侵异物检测模型。该模型通过使用双分支结构和线性特征变换提升模型的特征提取速度;通过改进Transformer结构使轻量型模型能够建模全局上下文信息;通过设计高丰富度特征融合结构和轻量型注意力机制进一步提升模型的多尺度目标检测能力。此外,本文将该模型进行嵌入式移植并研制智能检测系统。实验结果表明,本文所提出的模型在实际轨道场景采集的数据集中检测精度和速度分别为94.93%和132 fps,比YOLOv5s高3.09%,能够满足在复杂轨道场景中高精度实时检测多尺度入侵异物的应用需求。