入侵检测系统

入侵检测系统是计算机网络安全系统的一个重要组成部分。对入侵检测系统的分类和发展作了较深入的讨论,指出研究和开发国产入侵检测系统潜力巨大,是我国信息安全领域的重要课题。     

计算机网络入侵检测技术研究进展

本文对计算机网络入侵检测系统在国内外的研究进展情况进行了简要的介绍；从基于专家系统的技术、统计分析的技术和生物系统模拟的技术三条主线对入侵检测系统中所使用的各种检测技术及各自的特点和局限性进行了系统的介绍；对当前系统存在的问题和未来发展方向作了评论和阐述。     

入侵检测系统的测评方法

本文对入侵检测系统进行了简要介绍,并给出了一套行之有效的入侵检测系统测试评估方法,提出了测评IDS的难点并展望了IDS测评技术的发展方向。     

入侵检测系统

入侵检测系统（IDS）是一种基于主动策略的网络安全系统,是对常用的被动策略的逻辑补偿,是网络安全系统中的重要组成部分。首先对IDS技术进行了分析,说明了入侵检测的技术原理,并从两个角度对IDS进行分类;接着讨论了系统的实现方法和现有的IDS系统;最后总结了这项技术,展望了未来工作。     

网络入侵检测系统安全性能检测研究

1.引言随着计算机和网络技术在社会生活各方面应用的深入发展,计算机网络系统安全已成为计算机科学当前的研究热点之一。但随着网络技术在应用中的发展及攻击者技术的日益提高,单纯的防火墙已经不能满足安全需求,因为它无法控制内部网络用户和透过防火墙的入侵者的行为,无法处理合法用户的非法行为问题,需要采用多方位、多样的手段来保证网络安全。目前计算机网络系统安全在技术上包括访问控制、防火墙、审计、防病毒、加密和入侵检测系统等等;其中NIDS作为入侵检测系统(Intrusion Detection Sys-tem,IDS)的一种,正成为网络安全解决方案中的一个重要组成部分,发挥着越来越大的作用。它通过检查所有网络用户的行为,从中识别出是否有非法行为。但     

分布式入侵检测系统

当开发或者实施一个分布式系统的时候,安全问题变得更加关键。因为当分布式环境中的一个节点被入侵时,不仅仅本机的安全会受到影响,而且整个系统的资源和通信也会进入危险状态。本文即针对这一问题,给出了一个通用的分布式入侵检测系统(DIDS)的模型及其实现的关键技术。 编者     

分布式入侵检测系统综述

1 入侵检测随着Internet在全世界范围内的迅速扩展,计算机网络的安全问题越来越成为人们关注的一个热点问题。入侵检测(Intrusion Detection,ID)就是保障计算机及网络安全的措施之一。近几年,对于入侵检测技术的研究发展很快,出现了很多入侵检测系统。但是,随着新的攻击方法的不断出现,尤其是一些互相协作的入侵行为的出现,给入侵检测领域的研究带来了新的课题。早期的集中式入侵检测系统已经不能有效地防止这一类的入侵。因此,研究分布式入侵检测系统是十分必要的。     

基于数据挖掘的入侵检测系统设计

随着互联网的迅速发展，许多新的技术被引入到信息安全领域。本文介绍了基于数据挖掘的入侵检测系统的设计方案，把数据挖掘技术引入了入侵检测系统中。     

一种高性能入侵检测平台的研究*

为了解决日益重要的主机入侵检测的需要,针对多种操作系统平台(Windows、HP UNIX、IBM AIX、SUN)开发出不同于传统的网络入侵检测系统,该系统与网络入侵检测以及审计和智能响应相组合,采用控制中心—事件汇集器—主机探头三层体系构成高性能的入侵检测平台摘要内容。     

防火墙与入侵检测系统联动的研究与设计

分析了防火墙和入侵检测各自的优缺点,提出了一种防火墙与入侵检测系统联动的新方法,并描述了具体实施方案。该方法有效地提升了联动设备之间的协调性,并具有很好的扩展性。     

A hybrid intrusion detection system design for computer network security

Intrusions detection systems (IDSs) are systems that try to detect attacks as they occur or after the attacks took place. IDSs collect network traffic information from some point on the network or computer system and then use this information to secure the network. Intrusion detection systems can be misuse-detection or anomaly detection based. Misuse-detection based IDSs can only detect known attacks whereas anomaly detection based IDSs can also detect new attacks by using heuristic methods. In this paper we propose a hybrid IDS by combining the two approaches in one system. The hybrid IDS is obtained by combining packet header anomaly detection (PHAD) and network traffic anomaly detection (NETAD) which are anomaly-based IDSs with the misuse-based IDS Snort which is an open-source project.The hybrid IDS obtained is evaluated using the MIT Lincoln Laboratories network traffic data (IDEVAL) as a testbed. Evaluation compares the number of attacks detected by misuse-based IDS on its own, with the hybrid IDS obtained combining anomaly-based and misuse-based IDSs and shows that the hybrid IDS is a more powerful system.     

入侵检测技术的挑战与发展

入侵检测系统(IDS,Intrusion Detection System)作为一种主动检测系统,已逐渐成为重要的安全工具。在介绍了入侵检测系统的分类和原理的基础上,讨论了目前IDS面临的主要挑战,最后就IDS技术的发展方向做了较为详尽的探讨。     

校园网分布式入侵检测系统设计

本文引入主动安全防护的分布式入侵检测系统,并通过协议分析和模式匹配的检测方法大大提高入侵检测系统的检测速度和准确性。     

Agent技术在分布式入侵检测系统的应用研究*

剖析了现有的分布式入侵检测系统及其在网络中的优势,将代理(agent)技术应用到分布式入侵检测系统中,并在此基础上提出了一种基于agent的分布式入侵检测系统(agent-based distributed intrusion detectionsystem,ADIDS)的新模型。ADIDS采取无控制中心的多agent结构,充分利用agent本身的独立性与自主性,尽量降低各检测部件间的相关性,避免了单个中心分析器带来的单点失效问题。各个数据采集部件、检测部件都是独立的单元,不仅实现了数据收集的分布化,而且将入侵检测和实时响应分布化,提高了系统的健壮性,真正实现了分布式检测的思想。     

基于移动代理的入侵检测系统安全研究

现有的基于移动代理的入侵检测系统,存在自身安全性没有保证、难以应对分布式入侵行为的缺点。改进后的模型,为每一个移动代理添加了独立的ID,并加入了身份认证、完整性鉴定和加密机制,提高了入侵检测系统自身的安全性;同时利用移动代理的移动性、灵活性、适应性等特点构建入侵检测子系统,子系统能够很好地利用分散的网络运算资源,实现对可疑行为的分析和响应,有效地应对分布式入侵行为。     

入侵检测系统的评估方法与研究

在阐述入侵检测系统评估所要解决问题的同时对ROC曲线图、贝叶斯检测率、检测期望值和检测量CID等评估方法进行了深入的研究和分析。发现这些方法只基于某几个指标（如误报率、漏报率）对入侵检测系统进行评价,致使评价结果各有不足,这主要是缘于入侵检测系统的复杂性,对其进行性能评价无疑会涉及影响其性能的每一个主要指标。为此应用一种熵权系数模糊综合评判法,采用模糊综合决策的评估方案,利用熵权系数法计算各指标因素的权重,从而使其能够比较全面地评价一个入侵检测系统。     

基于机器学习的入侵检测研究

针对现有的检测技术和入侵检测系统还存在一些问题和不足,提出将机器学习方法应用在入侵检测系统中,建立了一个基于学习的入侵检测系统模型,给出了一个基于机器学习的入侵检测系统的设计.该系统不仅能通过模式匹配的方式检测到一些已知的攻击,还能通过自我学习检测到未知的攻击.     

入侵检测在防火墙系统中的应用

该文针对防火墙无法防护内部网络用户的攻击以及不能防备新的网络安全问题的缺陷,提出把入侵检测与防火墙相结合来提供一个更加安全的防护措施,从而达到既可以检测到内部用户的异常行为,也可以检测出突破防火墙和系统限制后的非法入侵,并对其及时地进行处理。