基于人工智能技术的网络入侵检测的若干方法

网络入侵检测已成为计算机界研究的热点问题之一.介绍了若干用于网络入侵检测的人工智能方法,着重介绍了基于Agent的入侵检测技术,并客观分析了这些方法的优点和不足,同时列举了一些基于人工智能方法的网络入侵检测系统.最后展望了目前的发展趋势.     

针对网络入侵检测系统的分析

入侵检测是提高网络安全性的有效手段。本文介绍了入侵检测的原理和方法,并详尽分析了几个实际的网络入侵检测系统,最后简要总结了网络入侵检测系统的发展方向。     

基于入侵诱骗技术的网络安全研究与实现

介绍了基于诱骗技术的网络入侵检测系统(IDS)，它是传统入侵检测系统的延伸。首先讨论了基于网络和基于主机的入侵检测系统，然后分析了入侵诱骗技术和Honeypot技术，最后讨论了基于诱骗技术的入侵检测系统的设计和实现，特别是重定向模块和诱骗网络的设计和实现。     

免疫原理及其在入侵检测中的应用

通过对免疫系统的免疫原理的研究，介绍了基于免疫原理的入侵检测方法。着重说明了肯定检测和否定检测分别在基于主机的入侵检测系统和基于网络的入侵检测系统中的应用。     

分布式入侵检测系统研究与实现

该文提出了综合多种入侵检测与防范技术的分布式网络入侵检测系统平台(DistributedIntrusionDetectionSystemsPlatform,DIDSP)的总体框架,并对基于网络和基于主机的入侵检测系统的实现方法进行了详细讨论。系统采用插件机制,可以很容易地集成新的入侵检测技术,具有良好的可扩展性。     

计算机网络安全的入侵检测技术研究

本文主要针对计算机网络安全方面的入侵检测技术进行研究,内容包括基于误用检测技术、基于异常的检测技术以及基于网络的入侵检测系统、基于主机的入侵检测系统,以期望找到更好的方法提高网络安全性。     

基于机器学习方法的入侵检测技术的研究

入侵检测技术是近20年来才出现的一种有效保护网络系统免受网络攻击的新型网络安全技术.随着网络技术的迅速发展、安全问题的日益突出,传统的入侵检测系统已难以满足对越来越复杂的网络攻击的检测任务,将机器学习的技术引入到入侵监测系统之中以有效地提高系统性能,已成为入侵检测技术的研究热点.本文主要介绍了入侵检测系统的基本结构以及几种机器学习方法在入侵检测中的应用,其中包括:基于贝叶斯分类的方法、基于神经网络的方法、基于数据挖掘的方法与基于支持向量机的方法.     

入侵检测系统的现状及发展趋势

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。本文阐述了入侵检测系统的基本原理，从入侵检测系统的类型划分这个角度，分析和比较了基于主机和基于网络两种数据源及基于误用和基于异常两种检测方法的优缺点。并对入侵检测系统的现状及存在的问题进行综述，最后，对入侵检测系统的未来发展方向进行了讨论。     

入侵检测系统的现状及发展趋势

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。本文阐述了入侵检测系统的基本原理,从入侵检测系统的类型划分这个角度,分析和比较了基于主机和基于网络两种数据源及基于误用和基于异常两种检测方法的优缺点。并对入侵检测系统的现状及存在的问题进行综述,最后,对入侵检测系统的未来发展方向进行了讨论。     

基于入侵诱骗技术的网络安全系统的研究

本文介绍了基于诱骗技术的网络入侵检测系统（IDS）,它是传统入侵检测系统的延伸。描述了入侵诱骗系统的定义及体系结构,系统地分析了基于入侵诱骗的网络安全系统及实现技术。     

网络安全技术的研究

该文系统地介绍了网络安全的概念。对安全协议的基本原理,主要特点进行了较为深入的研究,并就网络的安全性问题剖析了三种安全协议:IPsec协议、SLL协议和SET协议。并讨论了计算机网络面临的各种安全威胁;内部网络的安全问题是每个建网单位面临的最大问题,可以认为防火墙技术是解决网络安全的一个主要手段,该文研究了防火墙的原理及其实现手段;作为一种主动的防御措施,入侵检测系统(IDS)作为网络系统安全的重要组成部分,得到了广泛的重视,IDS对计算机和网络资源上的恶意使用行为进行识别和响应,不仅检测来自外部的入侵行为,也监督内部用户的未授权活动:虚拟专用网(CVPN)技术的出现,为实现网络间的连接提供了快速安全但又相对便宜的手段,较深入地探讨了实现VPN的隧道技术,并对VPN的概念、功能、实现途径、基本构成、关键技术及发展前景等问题进行了全面论述。     

基于网络入侵分析

随着网络的高速发展,网络信息安全问题不断暴露出来。本文主要对入侵检测系统中的网络入侵检测系统(NIDS)的进行分析,对网络入侵的各模块都进行了分析,并分析了系统的优缺点和发展趋势。     

基于入侵检测系统(IDS)的分析与研究

本文介绍了入侵检测系统的发展概况,并对入侵检测技术进行了分类介绍,指出了入侵检测系统中存在的问题和不足,并对IDS的研究现状和发展趋势做了分析。     

802.11无线局域网入侵检测技术的研究与应用

无线局域网(WLAN)因其无线信道的特殊性,较传统有线网更易受到攻击。入侵检测是较主动的安全监控技术,能防止外部的入侵还能检测内部的非法使用。研究将入侵检测应用于WLAN,将会提高WLAN的主动防御能力。据WLAN工作协议IEEE802.1的特点,选择其媒体接入MAC层和LLC层的关键字段作入侵检测的分析对象,提出了WLAN下入侵检测数据包捕获和入侵分析方法。针对WLAN不同类别的入侵检测事件进行了入侵检测方案设计。对经典入侵工具NetStumbler、Wellenreiter的入侵机理进行分析,找到了入侵检测的方法。据WLAN的两种基本工作模式,提出了基于主机检测和网络检测相结合的分布式入侵检测模型,并给出了实现的模块框架图。结合实例的WLAN入侵检测方案设计具有较强的针对性和实用性。     

基于IDS的企业信息安全系统设计与应用

企业网络信息系统安全问题是企业信息化工作的一个重要课题.首先分析了传统的入侵检测系统的工作原理,针对证券企业交易网络的安全问题,提出了一种切实可行的企业信息安全系统设计方案.采用P2DR动态安全模型和分布式入侵检测技术相结合,建立了基于IDS的网络信息安全系统.经过实际应用和运行表明,该方案有效地解决了证券企业应用中存在的诸多网络安全问题,极大地提高了企业应用的安全等级,为企业信息系统安全建设提供了借鉴.     

IPv6数据包生成器IPSender6的设计与实现

传统的基于IPv4的入侵检测系统(IDS)和网管系统(NMS)必须升级以支持IPv6。在IDS和NMS的升级过程中,需要获得各种不同特征的IPv6数据包,尤其是在IP层互异的数据包来测试和验证其功能性。该文在实验的基础上,设计并实现了IPv6数据包生成器IPSender6作为提供IPv6测试数据的工具,用于网管系统和IDS系统的研究测试。实测证明了IPSender6在提供测试数据方面的灵活性和有效性。     

面向IDS的可变长检测器生成算法研究

在基于人工免疫的入侵检测系统（IDS）中,检测器集合直接影响检测结果的效率和准确度。针对目前基于人工免疫的IDS中检测效率和漏警率问题,提出了一种可变长检测器生成算法。该算法相对于已有的算法,降低了黑洞区域,减少了冗余检测器,提高了检测器生成效率和检测效率。给出了算法的设计思想、具体步骤以及在入侵检测系统中的具体实现。对算法的分析和实验表明,本算法用于入侵检测系统,提高了检测的准确率,降低了漏警率。同时,对各种异常检测向题具有一定的适用性。     

基于Levenberg-Marquardt算法的主机入侵检测系统研究

入侵检测系统是当前信息安全领域的研究热点,在保障信息安全方面起着重要的作用。对BP神经网络优化算法进行对比研究的基础上,利用Lvenberg-Marquardt 算法对传统BP算法进行改进,成功地将LMBP算法运用到基于Windows操作系统的主机入侵检测中去,建立LMBP-HIDS入侵检测系统模型。实验结果表明,运用Levenberg-Marquardt算法优化BP神经网络进行主机入侵检测．可以较好地提高学习速率,缩短训练过程。     

一种改进的基于数据挖掘的网络入侵算法

入侵检测系统作为一种主动的信息安全防御措施,有效地弥补了传统安全防护技术的不足,利用数据挖掘善于从大量数据中提取有用规则的特点,提出了一种改进的FP-Growth关联分析算法的网络入侵检测防御系统模型,该方法可以极大地提高数据挖掘的速度和节省数据挖掘中数据存储的空间。     

基于snort与免疫原理混合入侵检测系统模型设计

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。