Honeynet系统在网络安全中的应用

Honeynet系统在网络安全中具有重要作用,一个好的Honeynet系统不仅能记录入侵者的入侵行为和攻击技术,而且可以根据需要阻止相应的入侵行为.本文在介绍Honeynet一般技术的基础上,结合实际的网络特点,设计并实现了一个Honeynet系统.     

Honeynet系统在网络安全中的应用

Honeynet系统在网络安全中具有重要作用,一个好的Honeynet系统不仅能记录入侵者的入侵行为和攻击技术,而且可以根据需要阻止相应的入侵行为.本文在介绍Honeynet一般技术的基础上,结合实际的网络特点,设计并实现了一个Honeynet系统.     

基于Honeynet技术的网络防御系统研究

网络防御是目前计算机网络安全中广泛研究的内容之一,随着网络防御技术的发展,多方面的防御方法不断涌现,而基于Honeynet的网络防御技术可以说是网络防御技术中主动防御的典型,文章研究了计算机网络防御技术,并把Honeynet技术应用到了局部网络防御系统中,对Honeynet中的捕获数据、分析数据和数据控制进行初步研究。     

入侵检测中数据挖掘的应用

入侵检测系统是一种检测网络入侵行为的工具。系统提供的用户行为特征不一定能正确反应用户的真实行为特征。为了解决这个问题,在入侵检测中使用数据挖掘技术,提出了数据挖掘技术中入侵检测系统的结构模型。     

数据挖掘技术在入侵检测系统中的应用

入侵检测系统是一种检测网络入侵行为的工具，然而现在的入侵检测系统内部知识库中的入侵模式往往不能很好地反应入侵行为的特征，所以有时候经常出现漏报或误报的情况。另外，系统提取的用户行为特征有时候也不能正确地反映用户的实际行为特征。针对这一情况，文章详细介绍了数据挖掘技术在入侵检测系统中的应用，介绍了一种基于数据挖掘技术的入侵检测模型。     

入侵检测数据收集机制分析

网络入侵检测备受关.入侵检测是一种主动保护网络免受攻击的网络安全技术.介绍入侵检测系统如何识别入侵行为,讨论入侵检测数据收集机制及其特点.     

基于信息融合的分布式入侵检测体系结构研究

随着计算机与网络技术的发展,入侵技术也越来越先进。许多入侵行为都具备反检测的能力,这些行为会模仿被入侵体系的正常用户行为或通过多台主机联合攻破被入侵系统。针对较复杂的入侵行为,仅靠一个传感器来提供信息很难与正常用户行为进行识别,必须通过多传感器信息融合的方法来提高对入侵的识别能力,同时降低误判率。     

基于范例推理技术预测网络入侵

提出入侵预测技术模型可用于扩展网络入侵检测系统的功能.还提出了用于描述网络入侵行为的"元事件"、"复合事件"的概念,并从历史数据集中提取"元事件"和"复合事件"来生成"事件库",再利用范例推理技术(Case-based Reasoning)对网络系统中的入侵行为进行预测.实验表明该系统可以比较准确地预测网络入侵行为,具有较高的实用价值.     

Windows主机入侵防御系统研究综述

主机入侵防御是基于操作系统API监控的一种主动性安全防御技术,是面向客户端的安全解决方案.简要介绍该课题相关的技术背景和研究目标;系统论述主机入侵防御系统的防御思想、技术框架和基本特征;重点探讨Windows系统的API H(OK技术、基于API的行为监控和几种典型的异常行为分析技术,讨论各种行为分析技术的特点及其应用;最后指出该课题当前研究的技术瓶颈,并提出下一步研究的思路和方向.     

分布式防火墙环境的边界防御系统

针对传统边界防火墙在动态防御方面的缺陷,对防火墙和入侵检测系统之间的三种联动技术进行分析比较,提出了一种基于分布式防火墙环境,具备防火墙和入侵检测功能,采用系统嵌入方式的边界防御系统模型。模型利用队列通信机制实现防火墙和入侵检测协同工作,共同检测和防范对系统的入侵行为,并通过安全通信模块与分布式防火墙连接。最后给出了在Linux下的实现。     

基于数据挖掘的网络入侵检测系统的设计与应用

网络攻击工具与手段日趋复杂多样,单纯的防火墙策略已经无法满足对安全高度敏感的部门的需要.将数据挖掘技术应用到网络入侵检测中,能够广泛地收集审计数据来计算模型,从而精确地捕获实际的入侵和正常行为模式,自动生成入侵检测规则,实现入侵检测系统的智能化.在此基础上设计并实现了一个智能化网络入侵检测系统模型,阐述了该系统模型的结构、工作原理及主要功能.该模型为开放的系统模型,具有很好的可伸缩性,可大大减少使用入侵检测系统的代价,有效地解决了入侵检测系统的环境适应性问题.     

基于部件的分布式入侵检测系统

入侵检测技术是继“防火墙”、“数据加密”等传统安全保护措施之后新一代的安全保障技术.它对计算机和网络资源上的恶意使用行为进行识别和响应,不仅检测来自外部的入侵行为,也监督内部用户的未授权活动.提出一种基于部件的入侵检测系统,具有良好的分布性和可扩展性.它将基于网络和基于主机的入侵检测系统有机地结合在一起,提供集成化的检测、报告和响应功能.在网络引擎的实现上,使用了协议分析和模式匹配相结合的方法,有效地减少了目标的匹配范围,同时改进了匹配算法,使网络引擎具有更好的实时性能.     

容侵模型分析

随着入侵手段的不断变化、发展,防火墙和入侵检测技术已经不能完全保证系统的安全性,如果在系统被入侵后还要提供一定的服务或者是降级的服务,这就需要容侵系统来维护这些服务的继续.分析了最近国际、国内的一些主要的容侵模型,并针对不同的模型给出一定的评价.通过这些分析可知,容侵技术继入侵检测、防火墙技术之后必将成为未来网络服务器的必备技术.     

基于免疫的网络安全态势感知关键技术研究

为了改变目前网络安全防御主要依靠防火墙、漏洞扫描、入侵检测等传统网络安全工具进行被动防御的局面,将人工免疫技术应用于网络安全态势感知技术,提出并实现了一种基于免疫的网络安全态势感知技术.该技术采用基于免疫的入侵检测模型实现对网络中已知和未知入侵行为的检测;依据生物免疫系统抗体浓度的变化与病原体入侵强度的对应关系,建立网络风险实时定量评估模型.在对网络安全状况的趋势预测中,采用基于时间序列的ARMA模型对网络当前安全状况及未来变化趋势进行实时、定量的分析、预测,从而有效地缓解网络攻击造成的危害,提高网络信息系统的应急保障能力.实验结果表明该系统能及时有效调整网络安全策略,提供更全面的安全保障,是网络安全保障的一个较好解决方案.     

企业网络建设安全策略探讨

企业内部网络安全是建立企业网络信息系统时需解决的重大问题。对计算机网络安全机制的防火墙技术和入侵检测技术进行了对比与分析。防护墙是一种边界安全防护层,经过仔细配置,能够在内部、外部网络之间建立一道安全屏障,降低网络被入侵的风险。但单一的防火墙技术只能在相对的时期内保证网络的安全,需要不断的维护、调整、升级其安全策略。监测与检测技术从安全技术层面为网络管理部门提供了进一步实施安全管理和维护的手段,使其既能防范来自外部的非法入侵又能防范来自内部的恶性破坏以及人为的误操作。提出了企业网络建设中这两项技术应用的重要作用。     

基于Honeypot技术的网络入侵检测系统

利用Honeypot(蜜罐)技术设计了一种新的网络入侵检测系统。Honeypot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,成功地实现了对网络入侵的跟踪与分析,具有一定的实用价值。     

入侵检测系统在电力信息网络中的应用

针对电力系统网络的特点,分析了电力系统网络安全的重要性,将基于数据挖掘技术的入侵检测系统应用到电力系统的安全体系中.通过将数据挖掘技术和入侵检测技术相结合,建立了基于数据挖掘的入侵检测系统的模型,利用关联分析算法生成规则,实现了入侵检测模型在电力系统网络中的应用.     

基于移动代理的分布式入侵检测系统研究

分析当前入侵检测系统存在的不足.提出将移动代理技术应用到入侵检测系统中,利用MA的移动性、智能性和分布性的优势,提高入侵检测系统的处理效率、自适应性和扩展性,并且减少网络中数据传输量.将Aglet开发环境作为该入侵检测系统的开发平台,将事件处理和数据动态分配到网络各节点,通过自动学习、智能判断,增强系统检测能力.