一种实现网络入侵检测的高效算法及其实现架构

为了实现网络入侵检测系统中的精确字符串匹配,本文提出了一种基于叶子-附加和二叉搜索树的字符串匹配算法及其实现架构;首先采用叶子-追加算法来对给定的模式集进行处理,以消除模式之间的重叠。然后采用二叉搜索树算法提取叶子模式及其匹配向量来构建二叉搜索树,并根据每个节点的比较结果,通过左遍历或右遍历来实现字符串的精确匹配;为了进一步提高字符串匹配算法的内存效率,提出了级联二叉搜索树;最后給出了实现精确字符串匹配的总体架构和各个功能模块的架构;实验结果表明,本文提出的设计不仅在内存效率和吞吐量方面优于目前先进的设计技术,而且具有灵活的可扩展性。     

网络入侵检测系统结构模型的探讨

该文阐述了网络入侵检测系统基本结构,讨论了其现有的缺陷,并提出了一种使用多层控制结构,充分结合了分布式和集中式优点的网络入侵检测系统的结构模型以弥补这些缺陷。     

网络入侵检测模型及其体系结构

入侵检测技术是近年来兴起的网络安全技术,入侵检测系统是不同于防火墙的主动保护的网络安全系统。介绍了入侵检测的概念、分类,给出了具有通用价值的入侵检测模型和体系结构,最后分析了目前研究的热点及未来发展方向。     

一种分布式入侵检测系统结构

近年来 ,入侵检测系统作为信息系统安全的重要组成部分 ,得到了广泛的关注 ,也出现了一些新的检测技术。提出了一种基于多自治代理的入侵检测系统结构 ,并实现了一个基于该结构的原型系统。提出的结构 ,不仅能够避免分布式系统中存在的单点失效问题 ,还可以平衡计算并提高系统整体的效率 ,使入侵检测系统能够适应计算机及互联网络的迅速发展     

分布式入侵检测系统体系结构分析

入侵检测系统的3种基本结构,重点对分布式入侵检测系统的体系结构进行了分析,论述了分布式网络入侵检测系统的入侵检测方式及安全防范措施。     

VMM入侵检测系统体系结构

针对现存入侵检测系统存在的问题,提出一个运行于虚拟机监控器之上的入侵检测系统。由虚拟机监控器来虚拟硬件接口,在单一的硬件实体上运行多个系统实例,因为虚拟机监控器处于操作系统和硬件之间,从而使得这个入侵检测系统位于监控所有对操作系统的入侵事件的最佳位置,并处于一个独立于操作系统之外的受保护的空间内,增强了入侵检测系统的独立性和检测能力,是传统的基于主机和网络的入侵检测系统优点的完美结合。     

基于Mobile Agent的入侵检测架构

本文针对在物理上与Internet网完全隔离的计算机网络应用环境,提出基于Mobile Agent的多层次入侵检测架构,利用自组织映射网络方法,在不同层次的Agent中建立二维网格的自组织映射网络模型,分别检测目标系统不同层次上的异常情况。     

基于人工免疫模型的网络入侵检测系统

首先介绍了入侵检测系统的两种体系结构,并分析了它们存在的问题。随后给出一种基于人工免疫模型的入侵检测方法。文章详细介绍了人工免疫模型的工作原理和结构框架,并且对它的系统特性进行了分析。     

基于免疫的网络入侵检测技术研究

目前,受生物免疫系统启发而产生的人工免疫系统（Artifial Immune System,AIS）正在兴起。人工免疫系统是借鉴和利用生物免疫系统（主要是人类的免疫系统）的各种原理、机制和特征而发展的各类信息处理技术、计算技术及其在工程和科学中应用而产生的各种智能系统的统称。生物免疫系统是一种复杂的分布式信息处理系统,具有免疫防护、免疫耐受、免疫记忆功能,且有较强的自适应性、自组织、多样性、学习、识别和记忆等特点,其特点及机理所包含的丰富思想为工程问题的解决提供了新的契机,引起了国内外研究人员的广泛兴趣,它的应用领域也逐渐扩展到模式识别、智能优化、数据挖掘、机器人学、自动控制和故障诊断等诸多领域。     

一种用于网络入侵检测的免疫克隆策略

网络入侵检测当前面临的主要问题是如何迅速有效地检测出未知模式的入侵。借鉴生物免疫系统中的自进化学习机制,我们设计一种免疫克隆算法,该算法以生物免疫的自我非我识别为基础。进一步引入免疫克隆学习机制以提高算法对入侵模式识别的效率和正确率。论述参数的设置,并且系统不再简单地丢弃穷举法中与self匹配的候选检测器,而是对它们进行进化,引导它们偏离self集合,生成检测器。论述免疫克隆算法的具体细节,并完成相应的验证实验。实验表明该算法具有较好的识别未知模式的能力。     

一种基于网络处理器的入侵检测系统

针对目前入侵检测系统的处理速率远远不能满足网络的高速发展,通过对现有IDS的体系结构和算法进行重新设计,提出了一种新的网络入侵检测体系结构。新的体系结构采用网络处理器在网络底层实现数据的采集与分析,提高了IDS的运行速度和效率,能较好地适应高速网络环境下的入侵检测。     

入侵检测系统(IDS)剖析

入侵检测系统(Intrusion Detection System IDS)是现代网络安全的重要组成部分,通过监视特定的计算机或N-fit,检测可能的攻击并做出反应,保护系统及信息的安全。IDS不仅帮助系统对付外来网络攻击,还可以查知内部合法用户的非法操作,扩展系统管理员的安全管理能力,是防火墙之后的第二道安全阀门。文章叙述了入侵检测技术的发展状况和关键技术,对现有系统进行了分类。     

网络入侵及检测

本文介绍了黑客入侵计算机网络系统尤其是入侵因特网的一些手段,以及为提高网络的安全性所采取的防护措施及检测方法等。     

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。     

基于神经网络集成的入侵检测系统

目前,较为成熟的入侵检测系统普遍存在检测率偏低、对新的入侵不够敏感等问题,影响了系统的整体性能。在深入研究的基础上,本文提出了一种基于神经网络集成的入侵检测方法。该方法采用神经网络集成分类技术,在去除冗余数据的基础上对成员网络进行训练,并通过动态的方法确定成员网络的个数,最终通过神经网络对成员网络结果进行融合,以提高系统的整体性能。理论和实验表明,该方法能在保证成员网络差异性的同时提高入侵的检测率,具有较好的应用前景。     

基于SOM网络的智能入侵检测系统

随着网络技术的不断发展,入侵检测技术作为安全防护的重要手段,显得日益重要.针对现有入侵检测系统识别率低、误报率高的问题,将SOM神经网络结合Agent技术应用到入侵检测系统.结合模糊逻辑的思想对SOM网络的学习算法进行了模糊化改进,利用SOM网络的自组织特性对网络数据流量强度进行建模和聚类;使用Agent技术进行实时监控网络环境的安全状况、入侵企图的识别等.提出一个基于自组织神经网络的智能入侵检测模型,描述了模型体系结构及其工作流程.通过实验进行仿真,实验证明系统有较好的识别率和较低的误报率.     

一种基于主动网络的入侵检测系统ANIDS

提出了一种基于主动网络的入侵检测系统框架ANIDS,它结合了基于主机的和基于网络的入侵检测系统的思想,具有灵活性好、可扩展性强以及高效率等优点。同时,由于主动网络的可编程特性,ANIDS还是一个集入侵检测、网络管理、网络监控三位一体的系统。     

分布式入侵检测体系结构研究

随着高速网络的快速发展、网络信息量的迅猛增长、网络攻击方式的不断翻新,网络入侵检测系统经过了由集中式处理到分布式处理、由简单软件结构到通用功能模块设计、由数据信息流动到代码移动的变化过程。文中给出了网络入侵检测体系结构发展的一个概貌,并重点分析了利用Agents技术的分布式网络入侵检测系统结构,最后给出了当前分布式网络入侵检测系统结构的研究内容和方向。     

大规模分布式入侵检测系统的体系结构模型

分析了大规模分布式入侵检测系统的特点,提出了大规模分布式入侵检测系统应包含的模块,在此基础上提出了大规模分布式入侵检测系统的分层体系结构模型,并概括了其特点,最后给出了今后的研究方向。     

高速网络环境下入侵检测系统结构研究

提出了一种高速网络环境下的入侵检测系统体系结构,通过综合原始信号的耦合技术(捕包技术和流重组技术)、汇聚均衡技术以及高效的数据流引擎,有效地解决了在多线路、大带宽骨干网线路上进行网络安全分析的处理性能问题．并且该体系结构具有很好的层次,具有高可伸缩性和适应性,可以适应从低速接入网到高速骨干网(oc48以上多链路)的复杂网络环境和各种不同的接口形式．当配置16个数据流总线时,能以线速处理八路OC48接口的网络数据,突破了公开报导的同类系统的最好水平．