数据挖掘技术在网络安全中的应用

研究网络安全问题,网络入侵方式具有多样性.未授权滥用网络资源,给网络安全带来影响,对网络入侵检测系统实时性要求比较高.而当前网络入侵检测系统存在检测速度慢,检测正确率低,不能适应网络入检测发展.为了保证网络安全,根据入侵检测系统要求和人工免疫原理提出一种基于人工免疫原理的网络入侵检测系统,用于弥补目前在网络入侵检测方面的一些缺陷.最后对网络入侵检测系统进行构建和仿真.仿真结果表明,人工免疫原理的网络入侵检测系统加快了网络入侵检测速度,提高了入侵检测的正确率,有效的降低入侵漏报率,为网络入侵检测提供了一种新的检测工具.     

浅谈网络入侵检测技术

本文主要阐述了网络入侵检测技术的定义,以及主机的入侵检测系统、基于网络的入侵检测系统、混合入侵监测系统的三种入侵检测系统的分类;接着探讨了网络入侵检测的过程;最后分析了网络入侵检测技术方法。例如：遗传算法、数据挖掘、聚类算法、行为模式、神经网络、智能分布等。     

基于高速网络的入侵检测系统研究

目前基于网络的入侵检测系统已经无法适应高速增长的网络速度,因此研究在高速以太网上实现的网络入侵检测系统是十分必要的。介绍了两种基于高速网络的入侵检测系统。一种是基于FPGA的高速网络入侵检测系统,另一种是基于数据分流的高速网络入侵检测系统。     

基于专家系统和神经网络的网络入侵检测系统

研究网络安全问题,网络入侵方式具有多样性和不确定性,当前大多数入侵检测系统检测正确率低,误报和漏报率高的缺陷。为了提高网络入侵检测正确率,保证网络安全,提出一种基于专家系统和神经网络的智能入侵检测系统。首先采用专家系统对已知网络入侵进行检测,然后采用神经网络对专家系统不能发现的未知网络入侵进行检测,最后利用神经网络检测结果对专家系统规则库进行更新。采用网络入侵检测数据库KDD CUP 99进行仿真,结果表明,智能入侵检测系统提高了网络入侵检测的正确率,有效降低了网络入侵的误报率和漏报率,为网络入侵提供了一种新的有效的检测工具。     

网络入侵检测系统的设计及实现分析

文章分析了网络入侵检测系统的概述,同时提出了网络入侵检测系统的设计方案,最后总结了网络入侵检测系统实现的具体措施.旨在明确网络入侵检测系统的结构特征与运行模式,解决网络安全隐患,提升网络入侵检测的准确性,进而提高计算机系统与网络结构的稳定性与安全性.     

基于粗糙集的分布式网络入侵检测系统设计及实现

随着计算机网络的迅猛发展,单一的集中式的入侵检测系统已不能满足网络安全发展的需要,分布式入侵检测系统应运而生。应用智能代理技术和粗糙集算法,提出一种分布式网络监控系统结构,并进行了形式化分析和实现。系统实验结果表明,所开发的网络入侵检测系统可以稳定地工作在网络环境下,能够及时发现入侵行为,增强了入侵检测系统的检测能力,具备了良好的网络入侵检测性能。     

基于网络的入侵检测系统设计与实现

网络入侵检测系统是一种通过实时监测网络以发现入侵攻击行为的安全技术。随着入侵检测技术的发展进步,目前已经出现了各种各样的网络入侵检测系统。文章在综合分析各种入侵检测技术的基础上,构建了一个基于Snort的网络入侵检测系统,能快速发现入侵行为,实时报警,提高网络防御体系的完整性。该系统采用基于规则的网络信息搜索机制,对数据包进行内容的模式匹配,从中发现入侵和探测行为。     

基于数据挖掘的入侵检测系统研究

将数据挖掘技术应用于网络入侵检测,构建了基于数据挖掘的网络入侵检测系统模型。此模型在入侵检测系统的基础上,利用数据挖掘技术增加了关联分析器。此系统不仅能够有效地检测到新的入侵行为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。     

网络入侵检测系统分析及对策

网络入侵检测系统是安全问题中的一项新技术,本文分析了网络入侵检测系统的一些限制并研究了如何改善网络入侵检测系统。     

基于数据挖掘的分布式网络入侵检测系统设计及实现

提出基于数据挖掘的入侵检测系统模型、改进的FP-Gmwth的关联分析算法和基于分箱统计的FCM网络入侵检测技术.系统实验结果表明,所开发的网络入侵检测系统可以稳定地工作在以太网络环境下,能够及时发现入侵行为,有效地解决了数据挖掘速度问题,增强了入侵检测系统的检测能力,具备了良好的网络入侵检测性能.     

针对网络入侵检测系统的分析

入侵检测是提高网络安全性的有效手段。本文介绍了入侵检测的原理和方法,并详尽分析了几个实际的网络入侵检测系统,最后简要总结了网络入侵检测系统的发展方向。     

高速网络环境下的入侵检测技术研究综述*

高速网的普及应用对入侵检测技术提出了更高要求,传统的方法已难以适应处理大流量的网络数据。对入侵检测过程进行分析,指出高速网络环境下制约入侵检测效果的不利因素和难点,强调应从数据包捕获、模式匹配、负载均衡、系统架构等方面入手,充分利用软件的灵活性、专用硬件的并行性和快速性来提高入侵检测系统的性能,以适应高速的网络环境。     

一个千兆网络入侵防御系统的设计与实现

随着网络速度的日益提高和网络入侵行为的越来越复杂化，高速高性能的网络入侵检测和防御系统越来越受到重视，但是目前绝大部分研究都集中在网络入侵检测系统方面．但是由于入侵检测系统的局限性，同时不具有实时阻断的功能，目前入侵防御技术和系统更受人们的重视．由于入侵防御系统涉及很多关键技术和技术难点，因此目前千兆级的实用的入侵防御系统并不多见，论文提出了一个实现网络入侵防御系统的基于硬件的框架，这个框架实现了网络入侵防御系统的所有功能．测试表明具有实用性．     

可视化入侵检测技术在校园网中的应用

该文分析了传统入侵检测系统在应用中的局限性。引入可视化技术,在信息可视化和异常检测的原理上建立可视化入侵检测系统让操作人员能够与入侵检测系统更好的协同工作,从而减少入侵检测系统的误报率,提高检测性能。最后组建模拟实验网对可视化入侵检测系统进行测试。试验结果表明本文设计的入侵检测系统基本达到了设计目的。     

基于分布式及协同式网络入侵检测技术综述

在当今信息化社会,网络入侵检测技术是信息安全保障领域的重点技术之一。随着大数据时代的到来,网络入侵检测技术正在向着多结构、多方法、多应用领域的方向发展。针对这个发展趋势,综述了网络入侵检测技术的最新研究情况,包括基本概念、系统模型、检测方法、应用领域等,其中重点分析了系统模型和检测算法的研究现状以及存在的问题,并提出发展趋势。同时,也介绍了大数据背景下网络入侵检测技术的新型应用领域。     

基于对手思维建模的分布式入侵检测模型

研究网络入侵和入侵检测系统的现状和发展趋势,将对手思维建模和意图识别技术引入入侵检测系统,提出了一个基于对手思维建模的入侵检测模型(IRAIDS),为解决大规模、分布式、智能化入侵提供了解决方法.     

改进BP神经网络用于入侵检测

随着网络的不断发展,网络上的信息量在日益增多,人们在网络上的应用也越来越多,网络安全成为十分重要的问题。入侵检测是网络安全的的一个研究热点。本文经过对入侵检测历史与现状的分析和对目前入侵检测技术的研究。针对目前大多数入侵检测系统存在的局限性,提出了一种利用改进BP神经网络算法的入侵检测方法,仿真实验结果表明该算法可以有效地进行入侵检测,使入侵检测的准确性与速度有所提高。     

网络入侵检测技术浅析

随着网络技术的飞速发展,入侵检测技术已成为网络安全关注的热点。该文介绍了入侵检测的基本概念和入侵检测系统的通用模型,详细地阐述了入侵检测系统的分类,探讨了入侵检测技术面临的主要问题及其发展趋势。     

基于神经网络集成的入侵检测系统

目前,较为成熟的入侵检测系统普遍存在检测率偏低、对新的入侵不够敏感等问题,影响了系统的整体性能。在深入研究的基础上,本文提出了一种基于神经网络集成的入侵检测方法。该方法采用神经网络集成分类技术,在去除冗余数据的基础上对成员网络进行训练,并通过动态的方法确定成员网络的个数,最终通过神经网络对成员网络结果进行融合,以提高系统的整体性能。理论和实验表明,该方法能在保证成员网络差异性的同时提高入侵的检测率,具有较好的应用前景。     

分布式入侵检测框架

现有的网络安全系统往往功能比较单一,难以完成网络系统的整体防护要求,难以保证可靠地提供所需的业务,难以保证业务信息的安全可靠.因此,提出了一个分布式入侵检测框架DIDF,将防火墙、入侵检测和安全事件响应结合起来,实现了一个以管理为核心,具有防范、检测和响应能力的综合安全体系.