浅谈网络安全中的入侵检测技术

入侵检测技术是一种用于检测计算机网络中违反安全策略行为的技术。入侵检测是设在防火墙后的第二道防线。本文从入侵检测技术的概念,入侵检测的主要技术,入侵检测系统的分类,入侵检测的新技术、入侵检测的发展趋势等几个方面介绍入侵检测技术。     

入侵监测系统现状与展望

入侵检测技术经过二十多年的理论发展与实际应用,正不断趋向于成熟。入侵检测系统按照不同标准可分为主机入侵检测系统和网络入侵检测系统或异常入侵检测系统和误用入侵检测系统。在入侵检测系统的标准化工作方面．其重要的成就在于通用入侵检测模型的提出,为以后入侵检测的发展奠定了基础。     

入侵检测系统研究综述

本文介绍了入侵检测的概念,概述了入侵检测技术的发展历史及现状,阐述了入侵检测系统的通用入侵检测模型,并根据不同的标准对入侵检测系统进行了分类,详细论述了各种入侵检测技术。文章的最后指出了当前入侵检测系统存在的主要问题,并预测了入侵检测技术未来的发展趋势。     

入侵检测系统的分析

本文探讨入侵检测技术在网络安全中的重要作用和所在层次,探讨了入侵检测系统检测常用的检测方法以及入侵检测系统的组成、入侵响应技术和入侵检测系统的框架,针对常见的入侵检测系统,分析其有关的理论和实践,指出入侵检测系统今后的发展方向。     

数据挖掘技术在网络安全中的应用

研究网络安全问题,网络入侵方式具有多样性.未授权滥用网络资源,给网络安全带来影响,对网络入侵检测系统实时性要求比较高.而当前网络入侵检测系统存在检测速度慢,检测正确率低,不能适应网络入检测发展.为了保证网络安全,根据入侵检测系统要求和人工免疫原理提出一种基于人工免疫原理的网络入侵检测系统,用于弥补目前在网络入侵检测方面的一些缺陷.最后对网络入侵检测系统进行构建和仿真.仿真结果表明,人工免疫原理的网络入侵检测系统加快了网络入侵检测速度,提高了入侵检测的正确率,有效的降低入侵漏报率,为网络入侵检测提供了一种新的检测工具.     

入侵检测技术的研究

入侵检测是保护信息系统安全的重要途径。介绍了入侵检测的过程和常用的入侵检测方法 ,指出了入侵检测系统应具有的功能 ,介绍了现有入侵检测系统的分类 ,展望了入侵检测技术的发展     

网络入侵检测技术研究综述

入侵检测是保护信息安全的重要途径,对网络应用的发展具有重要意义与深远影响。本文介绍了入侵及入侵检测的概念,指出了入侵检测系统具有的功能及入侵检测的过程,并对入侵检测系统的分类与入侵检测的方法进行了简要分析,最后提出了入侵检测技术的主要发展方向,为进一步研究提供参考。     

一种基于入侵管理的入侵检测系统

从入侵技术分析开始,简要总结了目前的主流入侵检测技术及入侵检测系统;展望入侵检测系统未来的发展方向.并在现有入侵检测系统基础上提出一种新的基于入侵管理的入侵管理系统构想,对入侵检测系统未来进一步的研究方向有一定的启示.     

浅析入侵检测系统存在问题及发展趋势

入侵检测（Intrusion Detection,ID）是对入侵行为的检测,即对企图入侵、正在进行的入侵或者已经发生的入侵进行识别的过程。入侵检测能够对于面向计算机和网络资源的恶意行为的识别和响应,它不仅能够检测来自外部的入侵行为,同时也能检测倒内部用户的入侵活动。自1980年提出入侵检测概念起,入侵检测系统逐步在实际中得到了较为广泛的应用,但仍有一些问题有待进一步解决。     

GARBF在网络入侵检测中的应用研究

研究网络安全问题,提高入侵检测效率,针对网络入侵检测传统采用RBF神经网络方法在网络入侵中由于初始权值设定不当导致检测入侵耗时长、正确检测率低,误报和漏报率记的难题,为了解决上述问题,提出了一种GARBF神经网络入侵检测模型.GARBF神经网络模型在网络入侵检测过程中,采用遗传算法对RBF神经网络初始权值进行优化,然后将网络入侵数据输入优化的RBF神经网络中进行学习和检测.结果表明,相比较传统网络入侵检测模型,网络入侵检测误报率、耗时都较低,证明提高网络入侵检测的正确性和效率.     

基于专家系统和神经网络的网络入侵检测系统

研究网络安全问题,网络入侵方式具有多样性和不确定性,当前大多数入侵检测系统检测正确率低,误报和漏报率高的缺陷。为了提高网络入侵检测正确率,保证网络安全,提出一种基于专家系统和神经网络的智能入侵检测系统。首先采用专家系统对已知网络入侵进行检测,然后采用神经网络对专家系统不能发现的未知网络入侵进行检测,最后利用神经网络检测结果对专家系统规则库进行更新。采用网络入侵检测数据库KDD CUP 99进行仿真,结果表明,智能入侵检测系统提高了网络入侵检测的正确率,有效降低了网络入侵的误报率和漏报率,为网络入侵提供了一种新的有效的检测工具。     

数据挖掘技术在网络入侵检测中的应用研究

在网络安全管理中入侵检测技术是防止黑客入侵网络的有效方法之一,其通过对入侵事件的识别,当发现异常数据时及时报警并采取相应的措施阻隔非法数据入侵。在网络入侵检测中,数据挖掘技术对于检测的能力尤为重要,因此对数据挖掘技术和入侵检测技术进行研究,设计基于数据挖掘的网络入侵检测系统,并将聚类分析算法、Apriori算法引入入侵检测,提出算法的优化,提高入侵检测率和降低误报率。     

入侵检测系统自适应的研究

首先阐述入侵检测系统自适应性重要作用,接着比较两类入侵检测系统自适应性,从机器学习角度提出基于数据挖掘自适应入侵检测系统框架,并对常用机器学习在入侵检测自适应能力进行比较。通过比较有助于设计入侵检测系统,选择适当学习算法提高分析检测能力,改善入侵检测系统自适应能力。     

基于Agent的分布式入侵检测系统

针对现有入侵检测系统存在的问题,论文提出了一个基于Agent的分布式入侵检测系统模型,该系统模型结合目前几种主要的入侵检测技术和数据挖掘技术,实现了入侵检测和实时响应的分布化,同时增强了入侵检测系统的灵活性、可伸缩性、鲁棒性、安全性以及入侵检测的全面性。文末给出了根据该系统模型实现的入侵检测系统的实验测试结果,证明了该系统对入侵检测的有效性和合理性。     

孤立点挖掘在入侵检测中的应用研究

随着网络技术的迅速发展,入侵检测（Intrusion Detection,ID）是对网络入侵攻击行为的检测,是网络安全的核心技术之一。利用入侵检测技术,不但能检测到外部攻击,而且能检测到内部攻击或误操作。本文将数据挖掘中的孤立点挖掘应用到入侵检测系统中,用来识别变种的或未知的网络入侵行为,使得入侵检测系统具有可扩展性和实时性,提高入侵检测系统的检测能力。     

入侵检测系统自适应的研究

首先阐述入侵检测系统自适应性重要作用,接着比较两类入侵检测系统自适应性,从机器学习角度提出基于数据挖掘自适应入侵检测系统框架,并对常用机器学习在入侵检测自适应能力进行比较.通过比较有助于设计入侵检测系统,选择适当学习算法提高分析检测能力,改善入侵检测系统自适应能力.     

入侵检测系统概述

该文首先介绍了入侵检测系统的发展过程,接着阐述了入侵检测系统的功能、模型、分类,并在入侵检测系统的结构和标准化上做了深入的探讨。然后详细研究了入侵检测系统的检测技术,最后指出了目前入侵检测系统中存在的问题,提出了入侵检测系统的发展前景。     

网络入侵特征的关联检测算法

正确表示和分析入侵信息,并能有效地识别入侵是入侵检测系统的核心。分析了关联检测和网络入侵特征,给出了入侵检测的分层知识表示和量化方法,并在此基础上提出了网络入侵检测的关联算法。     

基于数据挖掘的入侵检测技术

入侵检测技术是一种重要的网络信息安全主动防御技术。将数据挖掘技术应用于入侵检测中,有利于提高入侵检测的准确率,成为入侵检测领域的研究热点。对基于数据挖掘的入侵检测技术进行阐述、分析和比较,并对数据挖掘领域中的新技术（GEP）应用于入侵检测系统进行了展望。     

计算机网络入侵检测技术探究

目前计算机网络日益普及,网络入侵已成为一个重大的社会性问题,入侵检测技术也应运而生。随着科学技术的飞速发展,入侵检测技术也日益成熟。文章阐述了网络入侵以及入侵检测的基本概念,介绍了当前使用较多检测技术,重点分析了人工免疫的入侵检测模型。