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随着计算机和网络在人们生活和工作中的普遍应用,网络环境下数据的传输不断受到攻击和篡改,网络安全已变得越来越重要。网络安全风险防范的要求不断提高,针对目前的入侵检测系统准确度不高、自适应性差、检测效率低等问题,该文基于决策树分类算法,设计了一个基于决策树的入侵检测系统模型,将决策树算法作为分类器应用于入侵检测的过程中,提高了入侵检测系统的性能。 相似文献
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伴随网络技术的迅猛发展,世界走向移动互联时代,网络安全的地位愈发不可小觑,作为网络安全的核心技术之一,笔者就入侵检测系统中的算法进行了一系列的研究,在文中概述了传统及新兴的检测算法,并对入侵检测系统的发展要点进行了分析。 相似文献
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首先介绍了网络入侵对网络安全造成的威胁,接着分析了入侵检测技术的不足。然后阐述了神经网络算法在网络入侵检测中的应用。最后展望了神经网络技术在入侵检测中的发展趋势和主要研究方向。 相似文献
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网络入侵检测技术是网络安全研究的热点,对近年来误用入侵检测和异常入侵检测方法的研究成果进行了回顾,介绍了其模型和算法,对未来的研究方向进行了展望。 相似文献
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人工免疫算法在网络入侵检测中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
研究网络安全问题,由于网络受到各类攻击,当前入侵检测系统的最大问题是不能快速检测出新出现的异常入侵和较高的误报率.为了提高网络入侵检测正确率,提出一种人工免疫的网络入侵检测算法.网络入侵检测算法模拟了人工免疫系统中的匹配、否定选择、记忆等机制,通过人工免疫的“自我”和“非自我”识别能力对网络入侵行为进行检测.最后在Matlab平台上,对KDD CUP1999网络入侵数据集进行验证性测试,实验结果表明,提出的算法简单,检测准确,能识别出未知入侵信息,提高了检测效率,为设计提供了依据. 相似文献
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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. 相似文献
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朱俚治 《计算机技术与发展》2015,(2)
当今攻击网络的手段是多种多样的,为保护用户在访问网络资源时不受黑客的攻击,因此需要网络安全设备和网络安全技术。入侵检测技术是一种安全技术,该技术能够检测出网络中数据包的行为属性,是正常还是异常。目前入侵检测技术有两种:误用检测和异常检测。这两种技术都能够阻止网络攻击行为。但要想阻止网络的攻击行为,必须检测出攻击行为。文中在简述了入侵检测技术、粒子群的某些概念后,提出了基于粒子群技术在入侵检测中的应用,最后给出了数据包属性的匹配算法。 相似文献
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网络入侵检测系统中的模式匹配算法优化研究 总被引:1,自引:0,他引:1
在网络安全问题的研究中,模式匹配是网络安全入侵检测中一种常用检测算法,由于网络规模越来越大,传统的模式匹配算由于入侵数目和空间消耗太大,常出现无效匹配和漏配现象,导致检测准确率低等难题.为了提高检测准确率及加快检测速度,提出了一种改进的模式匹配网络入侵榆测算法(IACBM).IACBM 首先在侵检测中引入了BMH和QS算法的跳跃思想,简化跳跃规则,有效防止了无效匹配和漏配,然后匹配方式采用单模式匹配(BM)算法和多模式匹配(AC)算法相结合的混合方式,增强了入侵检测算法的灵活性,最后利用DARPA网络入侵数据对IACBM算法进行验证性实验.实验结果表明,相对于传统网络模式匹配入侵检测算法BM、AC和ACBM,IACBM入侵检测速度加快,同时检测准确率平均提高5%以上.IACBM算法是一种高效、安全的网络入侵检测算法. 相似文献
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互联网快速发展使得网络空间越来越复杂,网络入侵导致网络安全问题备受关注。为提升网络入侵的检测效率和精度,构建了基于支持向量机的网络入侵检测模型。支持向量机模型的惩罚系数和核函数参数直接影响入侵模型的检测精度,采用麻雀搜索算法对惩罚系数和核函数参数进行优化,提出了基于麻雀搜索算法和支持向量机的网络入侵检测模型。将提出的网络入侵检测模型应用于实际的网络入侵检测中,并与PSO-SVM和SVM模型进行对比。结果表明,所提出的网络入侵检测模型能够有效降低网络入侵的误报率,这对确保网络安全具有一定的现实意义。 相似文献
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为有效检测网络的攻击行为,提出了基于机器学习与大数据技术的入侵检测方法。首先分析当前网络入侵检测算法,描述了大数据分析技术的网络入侵原理,然后将GRU神经网络与SVM分类算法相结合,最后使用网络入侵检测数据集进行实验。实验结果表明基于GRU-SVM模型的网络入侵检测成功率高于其他模型,网络入侵检测整体效果得到改善,保证... 相似文献
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网络入侵随着计算机网络的发展与应用而越加频繁,造成的网络安全问题日益突出。而传统的防火墙以及数据加密技术不能满足网络安全的需要,使得入侵检测技术成为了目前研究的热点。与传统的被动防御不同的是,这种技术能够主动地实时跟踪各种危害系统安全的入侵行为,并做出及时的响应。因此,开展对入侵检测方面的研究更有深远意义。本文主要就入侵检测的安全性进行探讨,并分析目前入侵检测技术存在的问题及未来的发展趋势。 相似文献
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彭仁旺 《自动化技术与应用》2021,40(3):92-95,101
为了可以对计算机网络安全进行有效的保护,同时提高计算机网络入侵检测的功能及其效率,提出多模式匹配算法在网络入侵自动检测中的应用.首先快速检测引擎初始化,快速有效地区别规则集合;其次构造模式匹配链表,读取系统配置文件的规则;最后检测网络数据包,确保计算机网络安全.通过实验结果的对比,可以明显看出,相比于传统算法,多模式匹... 相似文献
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杨永国 《网络安全技术与应用》2014,(10):81-82
本文主要对计算机网络安全产生的根源和存在的风险进行了初步分析,对目前常用的网络安全技术进行了较为深入的研究,并阐述了防火墙技术与入侵检测技术在计算机网路中联合部署的方法和步骤. 相似文献
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随着网络技术和规模的不断发展,信息安全已成为用户必须面对且不可避免的问题,基于数据挖掘的网络实时入侵检测模型依据数据挖掘的算法建立入侵检测机制,可以有效地进行入侵检测,从而保护用户信息安全。 相似文献