机器学习在网络安全入侵检测中的应用

网络入侵检测技术能够对系统进行实时检测或事后检测,及时发现、防范各种复杂多变的网络攻击企图、攻击行为与攻击结果。同时网络入侵检测技术也是网络空间安全中一个具有挑战性的网络安全问题,机器学习对入侵检测技术性能的提高成为热门研究内容。文章综述了近些年来几种典型的群体智能优化算法,及其与支持向量机相结合的网络入侵检测技术,最后对机器学习在网络安全入侵检测中的未来发展前景进行展望。     

一种校园智能综合入侵防范周界系统的设计与实现

在分析目前主流周界防范系统优缺点的基础上,应用电子围栏周界和智能视觉周界设计并实现了一种具有物理阻挡和视频智能分析功能的综合入侵防范周界系统。综合入侵防范周界系统提高了入侵报警信息的准确率和协调联动能力,能克服单一周界的技术弊端,集主动防御、入侵识别、报警联动、警情还原等功能于一体,为提高校园安全管理水平提供了有力保障。     

智能电网中分层网络结构的入侵检测系统研究

为了提高智能电网的安全性和可靠性,将入侵检测系统运用到智能电网中.针对智能电网具有网络节点多、信息传输量大、安全要求高等特点,提出一种基于多Agent的入侵检测系统模型,并将该模型部署到智能电网的分层网络结构中,以减少数据传输,节约带宽,解决速度瓶颈问题;针对入侵检测的误检率高、漏检率高等问题,提出适合智能电网的动态克隆选择算法,将所提算法与多Agent技术相结合,构造了具有免疫功能的Agent.利用标准的入侵检测测试数据集——KDD’99数据集——对所提模型和算法进行仿真验证,结果表明:本系统在保证低误检率的同时,提高了智能电网中常见的Dos和Probing类型攻击的检测率.     

人工智能在计算机网络技术中的运用

以加强计算机网络技术应用水平为目标,分析人工智能在其中的使用。根据人工智能技术应用优势与特点,可以肯定其对于现代化计算机网络的推动作用。随之总结计算机网络技术应用现状,介绍了五种常见人工智能技术形式,并且提出计算机网络风险的智能化监测、系统软硬件的智能化升级与检测、基于人工智能的数据流通与共享、加强计算机网络管理、生成智能入侵检测五点建议,实现人工智能与计算机网络技术的融合,提高计算机网络安全水平。     

入侵检测背景下的数据库应用探析

入侵检测技术作为一门检测误用计算机的学科,它的作用有很多如:检测系统,威慑力,损失评估,预测攻击以及支持起诉的功能。近几年来,数据库的入侵检测技术的研究也引起了大众的关注。计算机建立非正常的检测机制能够有效的勘测出该用户在运用数据库的时候可能会受到的威胁和入侵等,这样可以保护用户数据库的安全。本论文从入侵检测技术出发,探讨数据库的应用。     

基于高速采集与处理技术的智能电磁电器测试系统

本文重点对高速采集与处理技术的智能电磁电器测试系统进行了研究。即将检测技术、虚拟技术、计算机技术、电器技术等结合起来应用到智能电器产品质量检测体系的研究与设计中,通过硬件抗干扰设计及小波分析为检测带来更加真实的试验数据。该系统性能稳定、精度高、动态响应快,具有实时和事后数据处理能力及二次开发性和兼容性等特性。     

电力系统网络安全维护中入侵检测技术的应用分析

随着现代计算机网络技术的不断推广应用,通过利用网络信息系统可有效提升我国电力系统工作的效率,但是其中存在的信息安全问题则成为我们关注的焦点,如何采取有效措施保障电力系统信息网络系统安全已经成为我们未来研究的重要方向。入侵检测技术作为防范计算机网络信息系统入侵的有效手段之一,其以低风险、低成本以及高灵活性获得了广泛的应用。目前,入侵检测技术已经广泛应用于我国电力系统的网络维护中,本文将深入探讨与分析入侵检测技术在电力系统网络安全维护中的实践应用,以期能为相关同行提供一定的参考与借鉴。     

基于无线网络的入侵检测系统设计

近几年,具有自动性、快速建立等优势的无线网络及技术获得了蓬勃发展,深受世界各国用户的使用青睐。但因无线网络复杂性的逐步加大,这令无线网络系统的安全性受到了更大的威胁。本文结合已有的协议分析入侵检测技术进行基于无线网络的入侵检测系统设计研究,提出一种基于无线网络的入侵检测系统的设计,从而为提高无线网络的安全性提供可能。     

智能化安防设备在生产管理及远程监管中的应用探索

近年来,智能化安防设备依托物联网技术和人工智能技术发展迅速,由开发阶段进入全面应用阶段。哈尔滨直属库有限公司将智能化安防设备应用于实际生产及远程监管中,开发及应用智能仓门挂锁、视频监控智能分析、硬盘录像机非法入侵报警、智能烟雾报警器、智能天然气漏气报警器、智能开关电源等一系列智能化安防设备应用,取得了良好的管理效果,大大提高了企业智能化安防水平。     

基于 Snort 的入侵检测系统规则解析及改进研究

信息技术日新月异的迅猛发展,使得社会对计算机及网络的依赖越来越强,人们对其的使用也日益频繁,网络中的数据越来越庞杂。为保证信息安全的同时又不降低数据的吞吐率,因此,人们对网络安全产品的处理速度、效率和检测准确性上的要求越来越高。本文在分析和研究网络安全及模型和入侵检测技术的基础上,选取最为常用的轻量级入侵检测系统——Snort 为具体的研究对象,通过对 Snort 系统规则的研究和改进,在保证系统安全性能不降低的前提下,实现系统入侵检测能力和效率的提升。