基于自治代理的分布式入侵检测系统框架设计

入侵检别是继“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．文中分析了传统入侵检别的不足，在公共入侵检到框架的基础上，提出了一种基于自治代理的分布式入侵检测模型框架，并在此模型下讨论了这个模型具体实现的细节．     

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.     

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.     

网络入侵检测与漏洞扫描协作研究

入侵检测系统是现今网络信息安全研究的热点,普通的网络入侵检测系统有较高的误报率,为了减少误报率并提高检测效率,首先在入侵检测系统的分析引擎中采用将异常检测和误用检测结合起来降低入侵检测系统的误报率和漏报率,然后再通过漏洞扫描引擎过滤入侵检测系统中无效警报再次降低误报率,最后通过响应界面报警.     

基于多代理的混合式入侵检测系统模型

在当前的网络环境下进行实时的入侵检测往往面临以下问题:一是网络的规模庞大,需要处理大量的信息,进而要求入侵检测系统有较大的吞吐量;二是网络的环境复杂,数据类型多样,相应的要求入侵检测系统有较大的准确度.针对这些问题,提出了一个入侵检测系统的模型,该模型基于多代理的分布式结构,能够适应网络规模和带宽的变化,具有很好的可扩展性;混合应用了异常和误用入侵检测技术,具有低的误警率和漏警率;采用了多属性的特征提取方法,能够精确的把握入侵行为的特征,从而有效的识别入侵行为;采用径向基函数来构造分类器,使得分类器具有较强的推广能力,能够对未知的入侵行为进行准确的判定,进一步增强了入侵检测的准确性.实验表明该系统吞吐量大,准确性高,适合于当前高速复杂的网络环境,具有很好的实用性.     

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。     

一种混合型的分布式入侵检测系统模型

提出了一种层次化协作的混合型分布式入侵检测系统模型.该模型将受保护网络划分成若干个安全管理区,模型由探测代理、监视代理和策略执行代理3个部分组成.各部分之间角色的分工借鉴了CIDF模型,在每种代理的内部模块的设置上也力求功能完整独立.整个模型在数据来源的分布化、分析检测的分布化、多区域检测的协作化3个层次上体现分布式入侵检测的特点.     

一种入侵检测系统中移动代理的安全策略

讨论了基于移动代理的入侵检测系统中移动代理所面临的危险，并从代理在非宿主机上的安全、主机资源的保护以及代理的安全通信和主机间认证三方面进行了详细分析，提出一种综合应用RSA算法、Rijndael算法和MD5方法的移动代理安全的解决方案，该方案保证了移动代理的安全性。     

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.     

入侵检测系统中移动代理的使用

为保障计算机与网络系统的安全，在对入侵检测系统进行深入研究的基础上，采用移动代理技术，建立了基于代理的入侵检测系统模型，并讨论了此代理技术在系统中的使用。从测试中可以看出，代理技术的使用提高了系统的检测性能与效率。     

一种基于代理的DIDS的构建方法

一个入侵检测系统应具有准确性、可靠性、可用性、适应性、实时性和安全性等特点。通过分析目前入侵检测系统存在的不足,提出了一个基于移动代理的分布式检测系统的模型。目前的入侵检测系统一般采用集中式的系统结构,存在单点失效、效率低等问题。使用代理技术,不但解决了传统入侵检测体系结构的瓶颈问题,同时可以对入侵行为进行追踪,收集与入侵相关的信息,决策入侵是否发生。同时还详细介绍了基于代理的DIDS的模型的体系结构、各部分的功能、系统的工作流程等。     

基于网络数据基因表达方法的人工免疫入侵检测技术

针对计算机入侵检测和生物免疫所具有的高度相似性,提出了一种基于网络数据基因表达方法基础之上的人工免疫入侵检测模型。使用了克隆选择算法,并通过适应度和亲和度相结合的保优策略,解决了检测器过早收敛的问题。分析了该系统模型的工作流程,介绍了实验情况并对今后的研究方向进行了展望。     

基于隐马尔可夫模型的入侵检测方法

针对当前网络安全事件频发以及异常检测方法大多集中在对系统调用数据的建模研究上等问题,提出了一种基于隐马尔可夫模型的入侵检测方法。该算法基于系统调用和函数返回地址链的联合信息来建立主机进程的隐马尔可夫模型。此外,针对常用训练方法存在的不足,设计了一种快速算法用以训练模型的各个参数。实验结果表明：基于系统调用和函数返回地址链的联合信息的引入能够有效区分进程的正常行为和异常行为、大幅度降低了训练时间、取得了良好的运算效果。。     

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.     

入侵检测技术研究综述

对入侵监测技术和入侵监测系统进行了研究和阐述。叙述了入侵监测技术和入侵监测系统的概念，对入侵监测系统按获得数据的方法和监测方法进行了详细的分类，描述了一种入侵监测系统的系统模型．叙述了入侵监测的技术途径，介绍了对入侵监测系统面临的问题和发展趋势。     

基于系统调用序列的入侵检测模型

提出了一种基于系统调用序列的入侵检测模型,利用绝对安全环境下的应用程序系统调用序列建立正常行为模式。当发现实际系统调用序列模式与正常的行为模式不匹配时,标记为人侵,并采取应急措施。一个例程管理一个进程,给出了模式的适应度计算方法以及两个生成下一代模式的算子。实验结果表明：入侵检测模型与现有的一些模型相比,具有更好的准确性和更高的效率。     

基于Snort入侵检测系统的研究与设计

针对当前越来越严重的网络入侵问题,本文设计了一个Linux下基于Snort的入侵检测系统。首先分析了入侵检测的原理,比较了特征比对与异常检测的优缺点;然后研究了Snort进行入侵检测的原理,并提出了一个入侵检测系统的设计方案;最后对本系统的优化提出了几点建议。     

入侵检测系统的研究

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。     

本体论在网络入侵检测技术中的应用

为解决当前入侵检测系统中的检测器协作问题和检测器内知识表达问题，将知识工程中的本体论技术应用于分布式入侵检测系统中，使用入侵检测本体在系统内形成了统一的全局概念视图。按照入侵检测体系的基本框架构建了入侵检测本体，该本体模型对入侵检测三要素(信息资产、攻击者、攻击行为)进行了分层的概念和属性描述。检测器按照作用域继承本体模型内的不同概念类形成自身的领域知识，同时在统一的知识论框架的引导下完成协作过程。最后，通过对基于本体模型的检测系统的实例证实了该方法的可行性。