异常入侵检测技术综述

本文主要研究了入侵检测技术中异常检测的多种方法,包括统计异常检测、基于模式预测异常检测、基于数据挖掘异常检测、基于神经网络异常检测以及基于特征选择异常检测等。分析了各种方法的优缺点,并提出了入侵检测技术的发展前景。     

异常入侵检测技术综述

本文主要研究了入侵检测技术中异常检测的多种方法,包括统计异常检测、基于模式预测异常检测、基于数据挖掘异常检测、基于神经网络异常检测以及基于特征选择异常检测等.分析了各种方法的优缺点,并提出了入侵检测技术的发展前景.     

基于异常的入侵检测技术浅析

入侵检测是一个比较新的、迅速发展的领域,已成为网络安全体系结构中的一个重要的环节。详细介绍了基于异常的入侵检测技术的原理和基本流程,并结合现有的基于异常的入侵检测系统,重点分析了几种常用的异常检测技术,讨论了基于异常的入侵检测技术的优点和存在的问题。     

网络入侵技术及其检测分析

入侵检测是一个比较新的、迅速发展的领域,已成为网络安全体系结构中的一个重要的环节。该文介绍了主要网络入侵技术分析,并结合现有的网络入侵检测技术,重点分析了基于特征的入侵检测技术与基于异常的入侵检测技术,讨论了两种入侵检测技术的优点和存在的问题以及网络入侵检测技术的适用性。     

基于Hamming网络的入侵检测技术的研究

分析了异常和误用入侵检测技术存在的一些问题,并结合神经网络的原理,提出了一个新的基于Hamming网络的入侵检测技术。该技术改善了基于特征检测算法中存在的不足,提高了对未知入侵类型的检测能力,并对Hamming网络入侵检测技术进行了分析和测试。     

计算机网络安全的入侵检测技术研究

本文主要针对计算机网络安全方面的入侵检测技术进行研究,内容包括基于误用检测技术、基于异常的检测技术以及基于网络的入侵检测系统、基于主机的入侵检测系统,以期望找到更好的方法提高网络安全性。     

入侵检测系统的现状及发展趋势

入侵检测系统(IDS)作为一门新兴的安全技术，是网络安全系统中的重要组成部分。本文阐述了入侵检测系统的基本原理，从入侵检测系统的类型划分这个角度，分析和比较了基于主机和基于网络两种数据源及基于误用和基于异常两种检测方法的优缺点。并对入侵检测系统的现状及存在的问题进行综述，最后，对入侵检测系统的未来发展方向进行了讨论。     

入侵检测系统的现状及发展趋势

入侵检测系统(IDS)作为一门新兴的安全技术,是网络安全系统中的重要组成部分。本文阐述了入侵检测系统的基本原理,从入侵检测系统的类型划分这个角度,分析和比较了基于主机和基于网络两种数据源及基于误用和基于异常两种检测方法的优缺点。并对入侵检测系统的现状及存在的问题进行综述,最后,对入侵检测系统的未来发展方向进行了讨论。     

基于数据挖掘的网络入侵检测系统设计与实现

设计了一个基于数据挖掘技术的网络入侵检测系统模型。该模型在Snort入侵检测系统的基础上,利用数据挖掘技术增加了聚类分析模块、异常检测引擎和关联分析器。该系统不仅能够有效地检测到新的入侵行为,而且能提升检测的速度,在达到实时性要求的同时,解决了一般网络入侵检测系统对新的入侵行为无能为力的问题。     

采用分类挖掘模式提取网络入侵模型

在WenkeLee的基于数据挖掘技术的网络入侵检测系统结构基础上,通过融合异常入侵检测模块和误用入侵检测模块,构建了一种新的基于数据挖掘技术的自适应网络入侵检测系统结构。描述了对审计数据进行分类挖掘来提取描述正常和异常行为的特征和规则的方法。采用基于决策树和基于关联规则的两种分类方法实现了改进的结构模型中的建模模块,并挖掘出能够反映网络行为的分类规则。     

人工智能在入侵检测系统中的应用

人工智能技术在滥用检测和异常检测中都起了重要作用。文章介绍了目前应用于入侵检测系统中的主要的人工智能技术即专家系统、人工神经网络、数据挖掘技术、人工免疫技术、自治Agent、数据融合等技术,可以相信入侵检测和人工智能的紧密结合必会极大地提高现有入侵检测系统的性能,同时促进更多人工智能算法的提出并应用于入侵检测这个新的领域。     

入侵检测技术的研究与进展

入侵检测系统(IDS)作为一门新兴的安全技术，是网络安全系统中的重要组成部分。该文阐述了入侵检测系统的基本原理和功能模块，从数据源、检测方法和检测定时三个方面描述了入侵检测系统的分类，并对目前国内外入侵检测技术的研究现状作了介绍和分析。随着计算机技术和网络技术的高速发展，海量存储和高带宽的传输技术，都使得集中式的入侵检测越来越不能满足系统需求。由此指出，分布式入侵检测(DID)必将逐渐成为入侵检测乃至整个网络安全领域的研究重点，为进行入侵检测技术的研究提供一定的技术和理论依据。     

入侵检测技术研究综述

近年来,入侵检测已成为网络安全领域的热点课题。异常检测和误用检测是入侵检测的主要分析方法,前者包括统计分析、模式预测、神经网络、遗传算法、序列匹配与学习、免疫系统、基于规范、数据挖掘、完整性检查和贝叶斯技术,后者包括专家系统、基于模型、状态转换分析、Petri网络、协议分析和决策树,其它还有报警关联分析、可视化和诱骗等分析技术。入侵检测系统的体系结构分为集中式结构和分布式结构,高性能检测技术、分布式构架、系统评估、标准化和安全技术融合是其今后重要的发展方向。     

数据挖掘在入侵检测系统中的应用

入侵检测是近年来出现的网络安全技术,将数据挖掘技术和入侵检测结合是网络安全领域的一个研究课题.介绍了入侵检测系统的基本概念和相关技术,阐述了数据挖掘在入侵检测系统研究中常用的技术,提出了基于数据挖掘的入侵检测系统和一种改进的Apriori算法,并对系统结构及各部分的功能进行了分析.该算法应用于此系统来提取用户行为特征和入侵模式特征,提高了整个系统的性能.     

A differentiated one-class classification method with applications to intrusion detection

Intrusion detection has become an indispensable tool to keep information systems safe and reliable. Most existing anomaly intrusion detection techniques treat all types of attacks as equally important without any differentiation of the risk they pose to the information system. Although detection of all intrusions is important, certain types of attacks are more harmful than others and their detection is critical to protection of the system. This paper proposes a new one-class classification method with differentiated anomalies to enhance intrusion detection performance for harmful attacks. We also propose new extracted features for host-based intrusion detection based on three viewpoints of system activity such as dimension, structure, and contents. Experiments with simulated dataset and the DARPA 1998 BSM dataset show that our differentiated intrusion detection method performs better than existing techniques in detecting specific type of attacks. The proposed method would benefit even other applications in anomaly detection area beyond intrusion detection.     

基于异常和特征的入侵检测系统模型

目前大多数入侵检测系统(Intrusion Detection System，IDS)没有兼备检测已知和未知入侵的能力，甚至不能检测已知入侵的微小变异，效率较低。本文提出了一种结合异常和特征检测技术的IDS。使用单一技术的IDS存在严重的缺点，为提高其效率，唯一的解决方案是两者的结合，即基于异常和特征的入侵检测。异常检测能发现未知入侵，而基于特征的检测能发现已知入侵，结合两者而成的基于异常和特征的入侵检测系统不但能检测已知和未知的入侵，而且能更新基于特征检测的数据库，因而具有很高的效率。     

基于系统调用的入侵检测系统设计与实现

介绍了一个基于系统调用的灵活加载的入侵检测系统。该系统改进了常用的数据采集方法,采用虚拟设备驱动来获取系统调用。这种数据采集方法对系统影响小,可以灵活装卸,并提供标准的接口。数据分析融合了异常检测和误用检测两种方法,提出了相应的检测模型,并引入了滤噪函数。     

基于snort与免疫原理混合入侵检测系统模型设计

该文对snort入侵检测系统及基于免疫原理的入侵检测技术进行了探讨和研究,利用snort系统作为误用检测系统,把人工免疫的算法应用到异常检测,用于检测未知攻击。在此基础上设计了混合模式入侵检测系统。