基于虚拟蜜罐的入侵特征码生成

目前许多入侵检测系统基于被动防御,需要及时更新入侵检测规则库,否则将对最新的攻击产生漏报现象。而虚拟蜜罐系统基于主动防御,利用虚拟蜜罐软件Honeyd的插件Honeycomb可以为入侵检测系统自动生成攻击特征码,从而降低入侵检测系统的漏报几率。     

入侵诱骗系统中自动生成特征规则的研究

针对传统入侵检测系统存在的被动性,系统过载等问题,利用蜜罐技术的诱骗机制来研究入侵者的入侵手段、工具,可以预先判断可能存在的攻击,及时修补系统的漏洞,达到主动防御的目的。文章研究了入侵检测中模式匹配技术,利用虚拟蜜罐Honeyd的插件Honeycomb为入侵检测系统Snort自动地生成入侵特征,搭建一个入侵诱骗系统进行实验,结果证明,该方法有效地改善了入侵检测系统的漏报问题,提升系统的整体性能。     

入侵检测系统中蜜罐的设计与应用

入侵检测技术是新一代动态安全防范技术，但是它具有漏报、误报和无法检测新型攻击的缺点。蜜罐的引入使得这种情况得到改善。文章介绍了入侵检测系统及蜜罐的原理和分类，并提出了一种可行的设计方案。通过蜜罐和入侵检测系统的结合应用来增强入侵检测系统的性能。     

对未知攻击进行检测的蜜罐系统

针对当前防火墙和入侵检测系统由于数据过载造成信息误报和漏报的问题。该文提出了一种新的蜜罐系统结构,通过防火墙和入侵检测系统过滤掉已知攻击,在系统调用层,采用攻击签名机制,实现对未知攻击的检测和分析。     

蜜罐与入侵检测技术联动系统的研究与设计

针对单一技术在网络安全防御上的局限性,对入侵检测和蜜罐技术进行了认真研究.构建了一个新的入侵检测与蜜罐技术联动的防御系统.通过蜜罐收集入侵信息,用无监督聚类算法分析入侵数据,将数据集划分为不同的类别,提取新的攻击特征,扩充了入侵检测系统的特征库.通过实验分析和采用KDDCUP99入侵数据集进行测试,证明对于误报和漏报问题有一定的改进,提高了对未知入侵攻击的检测效率.     

对未知攻击进行检测的蜜罐系统的实现

针对当前防火墙和入侵检测系统不能够对未知攻击作出有效的判断,而造成信息误报和漏报的问题,提出了一种蜜罐系统结构,通过过滤掉已知攻击,在系统调用层,采用攻击签名机制,实现对未知攻击的检测和分析。     

构建基于蜜罐技术的入侵检测系统

传统意义上的网络入侵检测只能检测到已知类型的攻击和入侵,对未知类型的攻击则无能为力。蜜罐技术是入侵检测技术的一个重要发展方向,已经发展成为诱骗攻击者的一种非常有效而实用的方法,不仅可以转移入侵者的攻击,保护主机和网络不受入侵,而且可以为入侵的取证提供重要的线索和信息。设计了基于蜜罐技术的网络入侵检测系统,成功的实现了对网络入侵的跟踪与分析。     

基于蜜罐技术的局域网安全研究

蜜罐技术是一种主动防御技术,可以诱骗攻击并记录入侵过程,及时获得攻击信息并以此来深入分析各种攻击行为。本文根据蜜罐技术的原理,结合传统的入侵检测技术设计了一个基于蜜罐技术的局域网安全模型。     

基于蜜罐的网络病毒特征研究模型

HSWS(基于蜜罐的网络病毒特征研究模型)利用蜜罐技术的优势,收集网络病毒在蜜罐上的活动信息;根据蜜罐响应的信息和网络截获的攻击数据包,用攻击树方法重构病毒攻击过程;并根据目标对攻击信息进行分类,用LCS算法在同类攻击数据中生成网络病毒的特征。对收集的新型网络病毒特征扩充IDS的特征库,弥补入侵检测系统对未知病毒攻击无法识别问题,完善防御系统。     

虚拟蜜网的实际应用

虚拟蜜罐（Virtual Honeypots）是一种新的蜜罐模式,是在虚拟的环境中运行的,是试图将攻击者从关键系统引诱开的诱骗系统。虚拟蜜罐的应用可以大大降低了运营成本、机器占用空间以及管理员对蜜罐选行管理的难度;同时,能够记录入侵者的行动和入侵数据,必要时给防火墙添加新规则或者手工防御。如果能与入侵检测系统结合,将更好地实现对网络入侵的跟踪与分析．具有一定的研究价值。     

异常点检测算法在入侵检测中的应用研究

在对入侵检测技术研究的基础上,分析了数据挖掘技术在入侵检测中应用的可行性.并且建立了一种基于数据挖掘的IDS模型.经过分析入侵检测中应用的几种异常点检测算法,归纳和总结了它们的特点,为其他研究者提出新的算法提供了依据.     

最优搜索理论在入侵检测系统中的应用研究

目前网络入侵检测面临的一个问题是如何在高速网络下有效地检测入侵.分析了snort的检测过程和其存在的问题,提出了提高检测速度的方法.由于内容检测需要使用模式匹配技术,将消耗较多的时间,会引起丢包现象,为了解决这个问题,通过将规则库按照攻击类别分类,然后根据最优搜索原理,将有限的时间分配到各类攻击的检测中去,在尽量不丢包的情况下使检测到攻击的概率最大化.     

基于博弈论的入侵检测模型

入侵检测系统是保障网络动态安全的一个重要组成部分,但现有的入侵检测技术仍然存在着不容忽视的虚警和漏警,如何制订响应决策成了入侵检测系统的一大难题。将博弈论的思想引入入侵检测系统的决策过程中,提出了一个基于博弈论的入侵检测模型及其分析方法,并给出了实验分析。     

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。     

协议分析技术在入侵检测中的应用

入侵检测技术是网络安全防御的一项重要措施,但是传统的基于模式匹配的入侵检测系统由于过高的误报率和漏报率已不能满足实际需要。本文分析了基于模式匹配的入侵检测系统的缺点,提出了模式匹配与协议分析相结合的方法,可以大幅度减少计算量,提高分析效率,得到更准确的检测结果。     

协议分析技术在入侵检测中的应用

入侵检测技术是网络安全防御的一项重要措施,但是传统的基于模式匹配的入侵检测系统由于过高的误报率和漏报率已不能满足实际需要。本文分析了基于模式匹配的入侵检测系统的缺点,提出了模式匹配与协议分析相结合的方法,可以大幅度减少计算量,提高分析效率,得到更准确的检测结果。     

面向攻防演练的计算机网络防御描述语言研究

给出一种面向攻防演练的计算机网络防御系统的设计,此系统用计算机网络防御描述语言(CNDDL)描述.针对PDRR 模型,CNDDL 语言能够将攻防演练中的防御想定转化成保护、检测、响应和恢复等措施及防御逻辑,由解释器进行解释、执行,并部署在平台中.在 GTNetS 仿真平台中的试验表明,此系统能够实现 ACL 访问控制功能、对特定攻击进行检测的功能、系统是否对攻击做出响应及恢复的功能,从而为计算机网络攻防模拟演练提供防御支持.     

滑动窗口数据流聚类算法在IDS中的应用

针对传统入侵检测系统难于适应日益增长数据量对实时处理能力的需求问题,运用滑动窗口、数据流聚类技术,设计了基于滑动窗口数据流聚类算法,并构建了基于该算法的IDS网络安全防御模型。通过对该模型仿真验证,证明该网络安全防御模型能较好地适应高速网络的入侵检测需求。     

基于DS证据理论的无线传感器网络MAC层安全研究*

研究了无线传感器网络MAC层安全问题,分析了现有无线传感器网络MAC层协议安全体系的不足之处,针对无线传感器网络遭到非法入侵的情况,提出了一个基于D-S证据理论的MAC层入侵检测机制。该机制利用碰撞率、数据包平均等待时间、RTS包到达率以及邻居节点的报警作为证据,对网络的状态进行实时的分析检测,根据网络的状态作出响应。该算法能够应用于现有的MAC协议如S-MAC、IEEE 802.15.4中,仿真结果表明,该算法能够较好地抵御针对MAC层的攻击,保证网络的安全运行。