基于移动Agent的入侵检测系统模型研究

本文在分析目前入侵检测系统所面临的问题基础上，提出了一个基于移动Agent的入侵检测系统模型。该系统具有安全性强、可移植性好、效率高等突出特点，代表了入侵检测技术发展的方向。     

基于移动Agent的入侵检测系统模型研究

摘要：本文在分析目前入侵检测系统所面临的问题基础上，提出了一个基于移动Agent的入侵 检测系统模型。该系统具有安全性强、可移植性好、效率高等突出特点，代表了入侵检测技术 发展的方向。     

基于移动Agent的入侵检测系统的实现

基于移动Agent的入侵检测系统具有良好的伸缩性、动态配置、可管理性．通过动态地添加、删除Agent,不但可以增强入侵检测系统的动态配置功能和伸缩性,也可以减少对网络可靠性的要求和带宽的消耗．     

基于移动Agent的分布式入侵检测系统的开发研究

针对目前入侵检测系统的不足,将新型分布式处理技术移动Agent与入侵检测融为一体,提出了一种基于移动代理的分布式入侵检测系统(DIDS)的模型;实现了基于该模型的分布式入侵检测系统;采取了保证分布式入侵检测系统自身安全的防范措施.采用层次结构的探测和响应机制,各Agent相互独立,同时能在网络中自由移动,相互协作,以检测分布式攻击,并具有良好的灵活性、健壮性和可扩展性.     

基于移动Agent的分布式入侵检测系统研究

入侵检测系统是一种重要的主动安全防御技术,它可以和防火墙结合在一起,弥补防火墙的不足,为网络安全提供实时的入侵检测并采取相应的防护手段。本文从讨论基于主机和基于网络的入侵检测系统的局限性出发,阐述了分布式入侵检测系统和移动Agent技术,提出了一种基于移动Agent的分布式入侵检测系统模型,对模型进行了详细分析和设计,并给出了初步的实验结果及结论。     

基于Mobile Agent和Honeypot的入侵检测系统

为了解决入侵检测系统花费巨大及在单机上占用主机大量系统资源的问题，提出了一种新型的基于Honeypot和Mobile Agcnt的入侵检测系统AH—IDS，并根据Mobile Agent能够在网络中自由移动等特点重点分析了系统的工作流程、主要部分的架构组成和AH—IDS中监视器组件的设计以及AH—IDS的性能．     

入侵检测系统研究

介绍了入侵检测系统的概念,分析了入侵检测系统的模型,对现有的入侵检测系统进行了分类,并讨论了入侵检测系统的评价标准,最后对入侵检测系统的发展趋势作了有意义的预测。     

一种基于移动代理的入侵检测系统框架

为了提高入侵检测系统的效率和灵活性,提出了一种基于移动代理的入侵检测系统框架。分析了已有的入侵检测系统,研究了移动代理的实现及如何保证移动代理和移动代理运行环境的安全。该框架对建立一个有效的入侵检测系统有一定的理论和现实意义。     

防火墙与入侵检测技术探讨

基于计算机网络的普及所导致的网络安全防范头号题,探讨了网络防火墙技术的相关概念和分类,并评述了基于防火墙的入侵检测技术、     

基于网络安全入侵检测技术与防火墙结合的应用研究

随着Internet的迅速发展,计算机网络已经深入到我们日常生活的各个领域,而网络的互连共享和分布也增加了网络安全的脆弱性和可能性。本文指出了目前校园网络安全屏障技术存在的问题,重点分析了IDS与防火墙结合互动构建校园网络安全体系的技术优势,并对IDS与防火墙的接口设计进行了分析研究。     

基于移动代理的分布式入侵检测系统模型研究

针对目前分布式入侵检测系统存在的一些问题,利用移动代理(MA)技术的优势,提出了一种基于MA的分布式入侵检测系统框架模型.此模型使用这一技术,从每个被监视主机处协调处理信息,之后完成入侵行为的总体信息汇总.详述了实现原型系统的关键技术及解决方案,并对系统作了简要评价,得出结论.     

入侵检测系统研究

入侵检测是网络安全技术研究的一个新方向，入侵检测的重点是采用何种检测方法来有效地提取特征数据并准确地分析出非正常网络行为，入侵检测系统是完成对计算机和网络资源上的恶意使用行为进行识别和响应处理的独立系统。文章首先简述了入侵检测系统的发展历史背景及其重要性，然后通过分析常用的各种入侵检测方法的优缺点，指出目前的入侵检测系统存在的不足及其今后的发展趋势。     

基于智能Agent的分布式入侵检测模型设计

针对现有入侵检测产品体系结构的局限性和大规模园区网络中的应用需求,依据通用入侵检测框架CIDF,提出了基于改进BP神经网络智能Agent的分布式入侵检测模型,并完成了一个智能Agent的结构设计、算法改进和仿真实验．结果表明,该智能入侵检测单元NIDA的检测准确率超过91．5％,通过多NIDA的设计、训练与互助,该模型可以有效地进行入侵检测．     

基于神经网络的入侵检测系统模型

讨论了利用神经网络设计识别用户异常行为的入侵检测系统的方案,即提取用户正常行为样本的特征来构造用户正常行为的特征轮廓;用神经网络扫描系统的审计迹得到的检测样本与用户特征轮廓进行比较,以两者的偏差作为证据,并结合证据理论来提高检测的正确率．     

基于移动代理技术的网络入侵检测系统

分析了目前网络入侵检测技术的现状及存在问题。以移动代理技术为基础，提出了一种基于移动代理技术的网络入侵检测系统模型。本模型在充分利用基于主机的入侵检测系统的基础上，利用移动代理技术，克服传统入侵检测系统的弱点，提高检测系统的整体功能。     

基于人工免疫的入侵检测改进模型研究

在前人提出的基于人工免疫的入侵检测模型的基础上,加入了抗体精度匹配阀值和粗糙匹配频度阀值以改进其算法中对于self—nonself的判断处理方法,使得对于正常的突发性网络事件也可以进行合理的判断,从而加强了对网络事件检测的灵活性,并提出了改进后的入侵检测与防御体系模型．最后通过仿真测试,证明本模型在对突发性网络事件判断的灵活性、合理性和可行性,优于前人的基于人工免疫的入侵检测模型．     

网络入侵检测系统的研究

入侵检测系统作为一种对网络传输进行即时监视,发现可疑传输时发出警报或者采取主动措施的网络安全设备,在网络环境不断复杂化的今天,入侵检测技术已成为网络安全关注的热点.介绍了入侵检测系统的概念、功能、模式及分类,指出了当前入侵检测系统存在的问题并提出了改进措施,同时预测了入侵检测系统的发展趋势.     

基于模糊神经入侵检测系统的研究

针对目前绝大多数入侵检测系统不能很好检测已知攻击的变种，将神经网络和模糊逻辑有机地结合起来，提出一种模糊神经网络入侵检测系统（FNN—IDS）。仿真结果表明，能较好地解决上述问题，为入侵检测系统的改进提供了一种有效的途径。     

入侵检测系统的研究

入侵检测(ID)技术是继“防火墙”、“数据加密“等传统安全保护措施后新一代的安全保障技术．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．介绍了IDS的历史和现状，说明现有IDS的不足以及今后ID技术的发展趋势．     

基于Apriori改进算法的入侵检测系统的研究

采用了关联规则中的Apriroi算法挖掘入侵模式建立了一种基于数据挖掘技术的入侵检测系统,实现规则库的自动更新,提高了系统的整体性能.根据Apriroi算法的不足,提出改进算法,提高了扫描入侵数据库过程中的信息获取率,及时剔除超集不是频繁项集的项集,缩减项集的潜在规模,提高了入侵检测规则生成的效率.