基于免疫遗传算法的网格入侵检测模型

分析研究了网格安全的特点以及网格环境下的入侵检测技术,并针对传统入侵检测技术难以适应动态的网格计算环境等问题,根据生物免疫原理提出了一种基于免疫遗传算法的网格入侵检测模型.该模型采用了一种将免疫算法和遗传算法结合使用的混合算法,与标准遗传算法相比,该算法既保留了遗传算法随机全局并行搜索的特点,又在很大程度上避免了未成熟收敛,确保快速收敛于全局最优解;算法具有较好的效率和收敛性,提高了该模型的多样性和自适应性.     

一种基于网格的入侵检测系统

基于网格的动态性、虚拟性、分布性、资源共享性,传统的入侵检测系统已经很难有效解决现有的网格安全问题。结合带有超级结点P2P网格结构的特点,本文设计出一种面向网格的入侵检测系统。并提出了相应的告警信息预处理的算法思想。     

基于带有超级结点P2P模式的网格入侵检测系统研究

基于网格的动态性、虚拟性、分布性、资源共享性,传统的入侵检测系统很难有效解决现有的网格安全问题。结合带有超级结点P2P网络结构的特点,本文设计出一种面向网格的入侵检测系统。并提出了相应的告警信息预处理提出算法思想。     

智能网格入侵检测系统

结合智能检测技术,并采用先进的分布式体系结构是当前入侵检测研究的一个主要方向.通过对网格与智能检测技术的深入研究,提出了一种智能网格入侵检测系统(intelligent grid intrusion detection system,简称GIDS).该系统部署于网格环境并采用基于神经网络的检测技术;为了实现各数据分析引擎的负载平衡,采用基于资源可用度的调度算法决定任务的分配;为了减少告警数量,采用基于乘性递增线性递减(multiplicative increase linear decrease,简称MILD)的动态窗口调整算法进行警报合成.该入侵检测系统不仅能够充分利用网格上的资源进行入侵行为的发现,而且实现了资源使用的负载均衡,在网络流量大的情况下能够获得较高的检测效率.最后介绍了相应的实验结果分析,表明了该系统的优越性.     

基于智能网格模型的入侵检测系统

针对网格平台的异构性、动态性和分布性等特点,结合智能Agent技术,提出了一种智能网格模型(Intelligent and Corporative Grid Model,ICGM).ICGM具有自组织、自管理和智能协作等特性,能很好地适应复杂网格环境,有效地屏蔽网格平台中的不利特性.在分析网格中入侵检测需求后,设计了基于ICGM的网格入侵检测系统(IDS based on ICGM,gIDS).gIDS具有较好的智能性、灵活性和扩展性,能有效地检测网格中的入侵行为,确保网格平台的安全.对比实验表明,基于智能网络模型的gIDS在检测率、误报率及检测速度方面具有良好的性能,也体现出智能Agent技术与网格技术的整合能从一定程度上解决网格自身存在的问题.     

基于网格的两级动态负载平衡算法

网格系统具有异构性、动态性和分布性的特点,且资源数量巨大,这使得网格中的任务调度十分复杂.针对网格的特点,在两级树型网格结构的基础上,设计了一种基于该结构的两级负载平衡算法,针对传统的负载平衡算法考虑资源因素单一,难以满足复杂的网格环境的要求,该算法使用了多种负载参数来衡量网格节点的负载状况.     

基于免疫原理的多代理网格入侵检测系统体系结构研究*

为设计具有高检测率和低误报率的网格实时入侵检测系统,借鉴人类免疫系统与网格安全系统的相似性特征,在建立体系结构设计原则的基础上,确立了群体agent实现网格入侵检测系统的交互决策机制;在选定免疫模型与免疫算法的基础上,给出了人类免疫系统与网格入侵检测系统组件间的具体映射关系,从而实现了概念的逻辑移植;在建立agent网格体系结构基础上,设计了网格入侵检测系统的具体模块框架,详细阐释了与模块对应的具体agent结构与功能,从而完成了逻辑实体的物理移植。体系结构的建立为设计功能完善的网格入侵检测系统提供了一种     

基于人工免疫的入侵检测模型研究

根据人工免疫原理,采用阴性选择算法和r-连续位匹配算法,建立了一个新的入侵检测模型,该模型具有智能化入侵检测系统所要求的自组织、自学习、自适应等特点.研究表明,该模型可有效提高入侵检测系统的检测率,降低其误警率.     

基于危险模式的IDS异常检测模型

针对当前入侵检测技术在检测新入侵的不足,分析了危险模式理论应用于异常检测的可行性,提出了一个新型的基于危险模式的自适应IDS异常检测系统模型以及相关算法.该系统有效地降低了误报率和漏报率,具有自适应、自学习、自组织和分布性特点.     

利用KNN算法实现基于系统调用的入侵检测技术

该算法来自一种文本分类算法-KNN算法,文中给出了用该算法实现的入侵检测系统模型.利用该算法实现的基于系统调用的异常入侵检测系统,克服了传统基于系统调用入侵检测方法的缺陷,实验结果体现了该方法的有效性和检测的高效性。