网络入侵防御系统的研究

随着因特网应用的迅速升级,网络安全问题日益严峻。传统的防火墙、入侵检测系统在一定程度上构建了安全防御体系,但由于其自身的不足以及对网络攻击缺乏主动响应功能,并随着网络入侵行为的增加和网络攻击水平的不断提高,尤其是混合攻击技术的发展,单一的防护措施已经不能挡住各种攻击,企事业单位更加需要对网络进行防护,于是引入一种全新的防御技术——入侵防御系统(IPS)已成为必须。     

人工智能系统在通信网络入侵检测技术中的应用

随着互联网的发展，网络安全问题日益突出。传统的入侵检测系统已经无法满足网络安全的需求，因此人工智能在入侵检测中的应用逐渐受到关注。文章介绍了人工智能系统和传统入侵检测系统的比较，提出了一种基于决策树算法的网络入侵检测系统设计。     

入侵检测系统的安全性及发展趋势研究

网络入侵随着计算机网络的发展与应用而越加频繁,造成的网络安全问题日益突出。而传统的防火墙以及数据加密技术不能满足网络安全的需要,使得入侵检测技术成为了目前研究的热点。与传统的被动防御不同的是,这种技术能够主动地实时跟踪各种危害系统安全的入侵行为,并做出及时的响应。因此,开展对入侵检测方面的研究更有深远意义。本文主要就入侵检测的安全性进行探讨,并分析目前入侵检测技术存在的问题及未来的发展趋势。     

基于恶意代码行为分析的入侵检测技术研究

在进行人侵检测的过程中,传统方法由于对入侵判断过程的约束性过强,同时入侵数据中存在大量的冗余数据与噪声,导致无法抵御行为层混淆干扰造成的检测精确性过低的问题,不能从网络安全立体、纵深、多层次防御的角度出发对网络入侵进行检测.为此,提出了一种基于半监督聚类算法的恶意代码行为分析的入侵检测方法.提取系统调用流图特征,将其融合于代码的行为结构与特征中,标记后按照类型将其归纳整理,将整理后带有标记的代码行为特性数据的信息范围扩展到所在簇内的全部数据上,实现类型标记,完成对恶意代码行为的分析,实现入侵检测.仿真结果表明,提出的基于半监督聚类算法的恶意代码行为分析的入侵检测方法精准度高,实用性强.     

基于智能化自学习方式的入侵检测防护系统设计与实现

随着网络结构日益复杂,网络攻击手段多样化,传统的防火墙已无法阻止多种类型的网络攻击。基于智能化自学习方式的入侵检测防护系统将防火墙与入侵检测系统集成为一体,符合NDIS接口规范。系统采用智能化自学习的方式来维护“黑名单”特征库,使防火墙具有自适应的特点,能够阻断未知入侵行为。系统具有快速稳定的防护效果,能够实时响应入侵行为,并提供危机预警的反馈机制。     

入侵检测技术研究

入侵检测是网络安全的一个重要组成部分,它通过对计算机网络和主机系统中的关键信息进行实时采集和分析,从而判断出非法用户入侵和合法用户滥用资源的行为,并做出适当响应。它在传统技术的基础上,实现了检测与响应,从而使得对网络安全事故的处理由原来的事后发现发展为事前报警、自动响应。该文阐述了入侵检测技术的研究历史与背景,入侵检测的原理及方法,并讨论了该领域尚存的问题及其发展方向。     

数据挖掘在网络入侵检测中的运用

入侵检测是网络安全技术领域的主要研究方向之一。将数据挖掘技术应用到入侵检测系统中．可以减少手工编写入侵行为模式和正常行为模式的工作量。该文从介绍网络安全技术和入侵检测技术入手,分析了基于数据挖掘的入侵监测技术的特点及其应用。     

入侵检测系统技术特点分析

入侵检测系统是一类网络安全产品.通过归纳目前常见的网络攻击行为及对入侵检测系统的功能要求,而分析入侵检测系统应当具备的技术特点.     

机器学习在网络入侵检测中的应用

随着网络的快速发展,网络安全成为计算机网络中一个重要的研究方向。网络攻击日益频繁,传统的安全防护产品存在漏洞, 入侵检测作为信息安全的重要防护手段弥补了防火墙的不足,提供了有效的网络入侵检测措施,保护网络安全。然而传统的入侵检测系统存在许多问题,基于机器学习的入侵检测方法实现了对网络攻击的智能检测,提高了入侵检测的效率,降低了漏报率和误报率。本文首先简要介绍机器学习的部分算法,然后对机器学习算法在网络入侵检测中的应用进行深入的分析,比较各个算法在入侵检测应用中的优势和缺点,最后总结了机器学习的应用前景,为获得性能良好的网络入侵检测和防御系统奠定基础。     

数据挖掘在网络入侵检测中的运用

入侵检测是网络安全技术领域的主要研究方向之一。将数据挖掘技术应用到入侵检测系统中,可以减少手工编写入侵行为模式和正常行为模式的工作量。该文从介绍网络安全技术和入侵检测技术入手,分析了基于数据挖掘的入侵监测技术的特点及其应用。     

基于深度迁移学习的恶意代码可视化检测

随着网络技术和人工智能技术的不断发展,恶意代码对网络空间安全的威胁日益增加,对社会经济、国家安全构成严重威胁。恶意程序数量级呈指数增加大大增加了恶意代码分析的工作量,传统的恶意代码检测方式难以应对当下日益复杂的网络空间环境。本文提出了一种面向深度迁移学习的恶意代码可视化检测,基于计算机视觉技术将恶意代码进行可视化操作,并利用深度迁移学习和目标检测技术,对恶意代码相关特征片段进行检测分类。实验结果同样也表明,基于目标检测和计算机视觉技术,进行恶意代码可视化检测分析的方法在检测准确率、检测速度以及识别能力等方面较传统的恶意代码分类方法都表现出了更优异的性能。     

基于系统调用的入侵检测技术研究

如今网络攻击的多样性与低成本性以及攻击工具的齐全使得网络攻击日益泛滥.对于防御者来说,遭受一次攻击的损失是巨大的,防御和攻击的不对等使得防御方往往处于被动和弱势的地位.入侵检测技术通过模型学习勾勒网络入侵行为轮廓或正常行为轮廓,从而实现对入侵行为的识别与检测,实现对零日攻击的检测能力.本文是对基于系统调用数据上的入侵检...     

基于防火墙的分布式网络入侵检测模型设计

随着网络安全问题日趋突出,入侵检测系统作为一门新兴技术成为广泛关注的焦点,它能够及时检测入侵行为,迅速做出响应,但仍存在不能阻止攻击等缺点。因此,在分析入侵检测系统、分布式入侵检测系统的结构及防火墙技术基础上,提出了一个分布式网络入侵检测与防火墙技术集成的模型实现网络安全。     

基于分布协作式代理的网络入侵检测技术的研究与实现

近年来,网络攻击变得越来越普遍,也越来越难于防范,传统的技术如防火墙难于满足目前网络安全的需要,一项新的网络安全技术－－网络入侵检测技术被提出,它能很好地解决其它技术的不足,但是目前的入侵检测技术在入侵检测的准确性和可靠性上还存在问题,为此,文中提出了一套新的基于分布协作式代理的网络入侵检测技术,这项技术通过代理的协同工作来阻止本地主机和整个网络的入侵行为,并且能够发现入侵者的入侵线路,这样就为彻底根除入侵提供了手段,该项技术通过实践的测试,表现出了良好的性能,并能有效地阻止多种入侵行为。     

基于分布式联动技术的网络安全分析

本文针对网络安全整体性和动态性的需求,基于分布式开放平台安全互联思想,实现防火墙与入侵检测系统的联动,路由器与入侵检测系统的联动,对突发网络攻击进行主动防御,提出多种网络安全技术的联动思想,提高局域网的安全性。     

案例推理在网络入侵检测识别过程中的应用分析

伴随着网络的应用普及,网络安全问题也不断表现出来。在防火墙、认证技术等传统安防技术日趋成熟的同时,作为主动防御技术之一的入侵检测技术为网络安全提供了新的有力的支持。在如前检测识别过程中引入基于知识的、有自学习能力的案例推理机制,能够为网络管理者提供可靠的、有针对性的入侵响应处理方法。     

基于深度学习的网络入侵检测技术综述

互联网的发展让人们越来越关注网络安全问题，网络入侵检测已成为检测网络攻击的一种有效手段。通过深入研究，专家和学者们提出了许多深度学习的方法用于网络入侵检测，本文对这些研究方法进行了综述。首先，介绍了网络安全现状，并阐述了网络入侵检测系统的分类、数据集，然后在检测技术层面，重点讨论了自动编码器、卷积神经网络、循环神经网络等基于深度学习的网络入侵检测技术。最后，分析了当前研究中存在的问题，并对该技术的未来发展趋势作出了预测。     

案例推理在网络入侵检测识别过程中的应用分析

伴随着网络的应用普及,网络安全问题也不断表现出来。在防火墙、认证技术等传统安防技术日趋成熟的同时,作为主动防御技术之一的入侵检测技术为网络安全提供了新的有力的支持。在如前检测识别过程中引入基于知识的、有自学习能力的案例推理机制,能够为网络管理者提供可靠的、有针对性的入侵响应处理方法。     

蜜罐与免疫入侵检测系统联动模型设计

网络攻击手段的多样性和攻击行为的动态性,给网络安全防御带来了困难。在基于免疫危险理论的入侵检测系统基础上,结合蜜罐技术和重定向机制,提出一个蜜罐和免疫入侵检测系统联动模型。介绍该模型的功能模块构成,分析检测器和危险信号相关机制。与其他模型相比,该模型具有主动性、动态性和低漏报率等优点。     

基于分布式联动技术的网络安全分析

针对网络安全整体性和动态性的需求，基于分布式开放平台安全互联思想，实现防火墙与入侵检测系统的联矽，路由器与入侵检测系统的联动。对突发网络攻击进行主动防御，提出多种网络安全技术的联动术思想，提高局域网的安全性。