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人工智能在入侵检测系统中的应用 总被引:5,自引:0,他引:5
人工智能技术在滥用检测和异常检测中都起了重要作用。文章介绍了目前应用于入侵检测系统中的主要的人工智能技术即专家系统、人工神经网络、数据挖掘技术、人工免疫技术、自治Agent、数据融合等技术,可以相信入侵检测和人工智能的紧密结合必会极大地提高现有入侵检测系统的性能,同时促进更多人工智能算法的提出并应用于入侵检测这个新的领域。 相似文献
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本文在入侵检测系统中引入了数据融合的技术,设计了基于数据融合的入侵检测模型,采用D-S证据理论技术进行数据融合,最后采用实验验证数据融合效果. 相似文献
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基于D-S理论的入侵检测系统 总被引:2,自引:0,他引:2
单一的检测方法很难对所有的入侵获得很好的检测结果。所以,怎样将多种安全方法结合起来,为网络提供更加有效的安全保护,已经成为当前安全领域的研究热点之一。提出了一种基于数据融合的入侵检测系统,并将证据理论引入到网络安全中的入侵检测领域。该系统能够有效地解决单一检测算法无法对所有入侵都有很好检测效果的缺陷,并且相对于单一检测方法系统具有更好的可扩展性和鲁棒性。 相似文献
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吕秀华 《数字社区&智能家居》2009,(22)
该文对snort入侵检测系统及基于免疫原理的入侵检测技术进行了探讨和研究,利用snort系统作为误用检测系统,把人工免疫的算法应用到异常检测,用于检测未知攻击。在此基础上设计了混合模式入侵检测系统。 相似文献
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吕秀华 《数字社区&智能家居》2009,5(8):6119-6121
该文对snort入侵检测系统及基于免疫原理的入侵检测技术进行了探讨和研究,利用snort系统作为误用检测系统,把人工免疫的算法应用到异常检测,用于检测未知攻击。在此基础上设计了混合模式入侵检测系统。 相似文献
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将数据融合理论引入到入侵检测过程,提出基于数据融合的入侵检测系统模型,并在系统模型的实现过程中应用了多Agent技术,使整个模型具有良好的扩展性。在聚类、合并、关联的数据融合过程中应用了D-S证据理论,在一定程度上解决当前入侵检测系统中存在的告警洪流、误报率高、告警之间的关联性差等问题,提高了分布式入侵检测系统的检测性能。 相似文献
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基于SVM主动学习和数据融合的入侵检测系统的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
入侵检测技术是继"防火墙"、"数据加密"等传统安全保护措施后的新一代安全保障技术。随着病毒木马越来越猖獗、越来巧妙,人们迫切需要一个既能节约资源方便操作又能保障系统安全性能的入侵检测系统。文章给出了一种与传统入侵检测系统不同的基于SVM主动学习和数据融合的入侵检测系统。在文章中,首先提出了传统入侵检测系统存在的问题和一种新型入侵检测系统的需要,然后回顾了IDS、SVM、主动学习及数据融合的相关背景知识,最后给出新型入侵检测系统的模型及改进的算法实现。 相似文献
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Biologically-inspired methods such as evolutionary algorithms and neural networks are proving useful in the field of information fusion. Artificial immune systems (AISs) are a biologically-inspired approach which take inspiration from the biological immune system. Interestingly, recent research has shown how AISs which use multi-level information sources as input data can be used to build effective algorithms for realtime computer intrusion detection. This research is based on biological information fusion mechanisms used by the human immune system and as such might be of interest to the information fusion community. The aim of this paper is to present a summary of some of the biological information fusion mechanisms seen in the human immune system, and of how these mechanisms have been implemented as AISs. 相似文献
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针对分布式入侵检测和网络安全预警所需要解决的问题,对多传感器数据融合技术进行了研究。在分析IDS警报信息之间的各种复杂关系的基础上,提出了一个警报信息实时融合处理模型,并根据该模型建立警报信息融合处理系统。实时融合来自多异构IDS传感器的警报信息,形成关于入侵事件的攻击序列图,在此基础上进行威胁评估及攻击预测。该模型拓展了漏报推断功能,以减少漏报警带来的影响,使得到的攻击场景更为完整。实验结果表明,根据该模型建立的融合处理系统应用效果好,具有很高的准确率和警报缩减率。 相似文献
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基于信息融合入侵检测系统的体系结构研究 总被引:1,自引:0,他引:1
从用户的角度描述了现有IDS存在的虚警太多的问题.提出用信息融合的方法解决这个问题。为此设计了一个基于信息融合技术的入侵检测系统的体系结构。 相似文献
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本文介绍了分布式入侵检测系统的重要性和现有分布式入侵检测系统的局限性,提出了一种基于数据融合和数据挖掘的分布式入侵检测系统模型(DIDSFM),叙述了数据融合和数据挖掘应用于分布式入侵系统的意义,并详细说明了系统的体系结构和工作原理。 相似文献
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针对分布式入侵检测和网络安全预警所需要解决的问题,文章对多传感器数据融合技术进行了研究.在分析IDS警报信息之间的各种复杂关系的基础上,提出了一个警报信息实时融合处理模型,并根据该模型建立警报信息融合处理系统.实时融合来自多异构IDS传感器的警报信息,形成关于入侵事件的攻击序列图,并在此基础上进行威胁评估及攻击预测.该模型中拓展了漏报推断功能,以减少漏报警带来的影响,使得到的攻击场景更为完整.实验结果表明,根据该模型建立的融合处理系统应用效果好,具有很高的准确率和警报缩减率. 相似文献