基于数据挖掘的入侵检测取证系统

在结合了入侵检测系统和犯罪取证系统的基础上,提出了一种基于数据挖掘的入侵检测取证系统。当遭受入侵时,即起到防护作用,同时又实时地收集证据。数据挖掘技术分别应用于入侵检测部分和取证部分,使得检测模型的生成、分发自动化、智能化,提高了检测效率;使得取证系统数据分析速度得到了提高。     

基于数据挖掘的实时检测系统的改进方案

为了更好地应用和推广基于实时数据挖掘的入侵检测系统,就要提高基于数据挖掘入侵检测模型的准确性,高效性和可用性。该文针对这三个方面分别提出了各种解决方法和改进方案,并在最后提出一个改进的检测模型结构,这种结构综合了该文提出的各种解决方法,可以大大提高实时IDSs的效率和可伸缩性。     

基于Agent的分布式入侵检测系统

针对现有入侵检测系统存在的问题,论文提出了一个基于Agent的分布式入侵检测系统模型,该系统模型结合目前几种主要的入侵检测技术和数据挖掘技术,实现了入侵检测和实时响应的分布化,同时增强了入侵检测系统的灵活性、可伸缩性、鲁棒性、安全性以及入侵检测的全面性。文末给出了根据该系统模型实现的入侵检测系统的实验测试结果,证明了该系统对入侵检测的有效性和合理性。     

数据挖掘在网络入侵检测系统中的应用

为了提高入侵检测系统的效率,将数据挖掘技术应用于网络入侵检测。介绍了入侵检测系统的基本概念,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基于k-means算法。     

一种新的基于数据挖掘技术的异常入侵检测系统研究

为了解决异常入侵检测系统中出现的噪音数据信息干扰、不完整信息挖掘和进攻模式不断变化等问题,提出了一种新的基于数据挖掘技术的异常入侵检测系统模型。该模型通过数据挖掘技术、相似度检测、滑动窗口和动态更新规则库的方法,有效地解决了数据纯净难度问题,提高了检测效率,增加了信息检测的预警率,实现了对检测系统的实时更新。     

基于Snort的混合入侵检测系统的研究与实现

在分析研究snon系统的优缺点的基础上,利用其开源性和支持插件的优势,针对其对无法检测到新出现的入侵行为、漏报率较高以及检测速度较低等问题,在snon系统的基础上结合入侵检测中的数据挖掘技术,提出一种基于snort系统的混合入侵检测系统模型。该系统模型在snort系统原有系统模型基础上增加了正常行为模式构建模块、异常检测模块、分类器模块、规则动态生成模块等扩展功能模块。改进后的混合入侵检测系统能够实时更新系统的检测规则库,进而检测到新的入侵攻击行为;同时,改进后的混合入侵检测系统具有误用检测和异常检测的功能,从而提高检测系统检测效率。     

一个基于Multi-Agent的分布式入侵防御系统模型

从入侵防御技术的基本概念出发,讨论了入侵防御系统构造所涉及的关键技术,提出了一个基于Multi—Agent的分布式入侵防御系统模型．该系统模型结合目前几种主要的入侵检测、入侵防御、免疫原理和数据挖掘技术,实现了入侵检测和实时响应防御的分布化,同时增强了入侵防御系统的灵活性、可伸缩性、鲁棒性、安全性以及入侵防御的全面性。     

基于数据挖掘的入侵检测系统设计

现有的入侵检测系统大多都是采用手工编码构造的,检测模型的构造过程很大程度上依赖于系统构造者的知识和经验,这样构造出的模型往往存在很大的缺陷。针对传统入侵检测系统构造过程中存在的种种问题,将数据挖掘技术引入入侵检测系统,实现检测模型构造的自动化。介绍了一个运用数据挖掘技术构造入侵检测系统的框架,并考虑到实时检测过程中对检测模型效率的要求,提出了一个提高检测模型检测效率的层叠检测模块方法。应用数据挖掘算法得出的检测模型在检测效率、准确性、可扩展性和自适应性等方面都得到了很大的改进。     

入侵检测中数据挖掘技术的应用

本文阐述了入侵检测,分析了入侵检测引入数据挖掘的优势,详细介绍了入侵检测中的数据挖掘研究方法,之后提出了一种自适应的入侵检测系统,该系统采用数据挖掘中关联／序列规则和分类算法,能使入侵检测更加自动化,提高检测效率和准确度,最后对入侵检测中数据挖掘技术进行了展望。     

基于序列模式挖掘的入侵检测系统的研究

对入侵检测和数据挖掘从定义和分类等各方面等进行了基本介绍,提出了一个基于数据挖掘的入侵检测系统的总体框架,其整个系统分为训练阶段和测试阶段,对其中各个模块进行基本的功能分析。为了提高数据挖掘的效率,可以将序列模式挖掘引入该入侵检测系统中。将关联规则算法和序列模式挖掘算法同时使用,增加挖掘的粒度。对序列模式挖掘的算法进行了具体分析,并通过具体的实例来说明引入序列模式挖掘能更好地提高数据挖掘的效率。     

一种新的基于协议树的入侵检测系统的设计

基于协议分析的入侵检测系统避免了传统入侵检测系统的计算量大、准确率低的缺陷。在协议分析的基础上,提出了一种基于带权重协议树的入侵检测系统,给出了其设计方案,该方案进一步提高了检测的准确性和效率,并且可以检测变体攻击、拒绝服务攻击等较难检测的攻击。     

入侵检测系统的评估指标体系

提出一个三维度IDS评估指标体系。该指标体系能客观全面地定量评价IDS各个方面的特点和表现,使用该指标体系得出的评价结果具有较好的参考价值。该研究成果对IDS的设计和评估研究具有重要的价值和帮助作用。     

基于多代理的入侵检测数据收集模型

提出了一种基于多代理(Agent)的入侵检测数据收集模型。该模型建立在基于多代理的系统安全体系结构之上,与系统其他安全机制相结合,根据需要灵活部署代理,利用代理捕捉入侵和可疑事件,同时实现基于主机和基于网络的数据收集,为入侵检测系统(IDS)提供尽可能及时、完整和准确的数据。     

入侵检测系统负载问题的一种解决方案

日益突出的网络安全问题促进了入侵检测系统(IDS)的研究。在高负载的情况下,入侵检测系统会出现来不及分析审计数据的现象,从而可能遗漏恶意数据,产生漏报。这个问题严重地影响了IDS的性能和使用范围。文章详细讨论了目前各种IDS在负载方面解决办法的优缺点。文章综合分析各种因素,把关键资源作为评判系统负载的指标,采取分布式的体系结构、动态划分计算量以及最近最少攻击的过滤策略,提出了一种较全面的负载解决方案。并根据IDS的数据特点讨论了该方案的负载平衡算法。     

入侵检测研究综述

入侵检测是动态安全技术中最核心的技术之一。从体系结构的演变、检测方法分析和系统测评工作三个方面对当前入侵检测的研究进行技术性综述,讨论了现有的入侵检测体系结构,详细分析了各种入侵检测方法,对现有的入侵检测评估工作进行了总结,指出了当前入侵检测研究中存在的问题和今后发展的趋势。     

入侵检测系统--Snort的剖析与研究

入侵检测系统(IDS)是信息安全体系结构的重要组成部分。本文简要介绍了入侵检测系统的概念及分类,并从系统结构,工作原理,功能特点等方面分析了Snort这个优秀的轻量级的开源网络入侵检测系统。文中在探讨这些的同时,也着重研究了它的规则描述语言,最后给出了对它的评价。     

一种分布式入侵检测系统结构

近年来 ,入侵检测系统作为信息系统安全的重要组成部分 ,得到了广泛的关注 ,也出现了一些新的检测技术。提出了一种基于多自治代理的入侵检测系统结构 ,并实现了一个基于该结构的原型系统。提出的结构 ,不仅能够避免分布式系统中存在的单点失效问题 ,还可以平衡计算并提高系统整体的效率 ,使入侵检测系统能够适应计算机及互联网络的迅速发展     

基于SVM主动学习和数据融合的入侵检测系统的研究

入侵检测技术是继＂防火墙＂、＂数据加密＂等传统安全保护措施后的新一代安全保障技术。随着病毒木马越来越猖獗、越来巧妙,人们迫切需要一个既能节约资源方便操作又能保障系统安全性能的入侵检测系统。文章给出了一种与传统入侵检测系统不同的基于SVM主动学习和数据融合的入侵检测系统。在文章中,首先提出了传统入侵检测系统存在的问题和一种新型入侵检测系统的需要,然后回顾了IDS、SVM、主动学习及数据融合的相关背景知识,最后给出新型入侵检测系统的模型及改进的算法实现。     

入侵检测系统的分类学研究

该文首先阐述了IDS的发展历史,将其分为三个重要阶段;接着从检测原理、体系结构和系统特征三个角度出发,对多个有重大学术影响力的IDS研究原型做了科学的分类;最后,通过观察分类特征,对IDS的发展趋势进行了探讨。     

分布式入侵检测系统研究与实现

该文提出了综合多种入侵检测与防范技术的分布式网络入侵检测系统平台(DistributedIntrusionDetectionSystemsPlatform,DIDSP)的总体框架,并对基于网络和基于主机的入侵检测系统的实现方法进行了详细讨论。系统采用插件机制,可以很容易地集成新的入侵检测技术,具有良好的可扩展性。