分布式入侵检测系统体系结构分析

入侵检测系统的3种基本结构,重点对分布式入侵检测系统的体系结构进行了分析,论述了分布式网络入侵检测系统的入侵检测方式及安全防范措施。     

入侵检测系统的研究

目前,网络安全是网络研究的热点,而随着对计算机系统弱点和入侵行为分析研究的深入,入侵检测系统在网络安全中发挥着越来越重要的作用,并成为处理网络安全问题的有效工具,对传统的安全防范技术起了重要的补充作用。该文介绍了研究入侵检测系统的意义,分析了入侵检测系统的一般工作流程,并给出了入侵检测系统的几种分类方法。入侵检测系统也有自身的局限性并且面临着诸多挑战。文章最后阐述入侵检测系统有待解决的关键问题以及入侵检测系统在我国网络安全中的重要地位。     

入侵检测系统的分析技术研究

入侵检测系统是继“防火墙”、“信息加密”等传统安全保护方法之后的新一代安全保障技术。在介绍入侵检测系统的基础上,对入侵检测分析技术做了比较详细的分析及概括,介绍分析了传统入侵分析技术的特点和不足,重点对目前IDS产品中广泛使用的特征分析技术进行了研究。     

入侵检测系统的分析技术研究

入侵检测系统是继防火墙、信息加密等传统安全保护方法之后的新一代安全保障技术。在介绍入侵检测系统的基础上,对入侵检测分析技术做了比较详细的分析及概括,介绍分析了传统入侵分析技术的特点和不足,重点对目前IDS产品中广泛使用的特征分析技术进行了研究。     

关于入侵检测技术及其应用的研究

分析了入侵检测技术的基本原理,阐述了入侵检测的基本知识与概念、功能与模型,在此基础上提出了一种入侵检测系统在计算机网络中应用的基本方案。该方案介绍了一种多维入侵检测系统,它提高了网络入侵检测的准确性,然而对计算机本身的性能几乎没有影响,从而有力地保障了计算机网络的安全与稳定。     

基于入侵检测的网络安全体系研究

随着网络安全技术的发展,入侵检测系统（IDS）在网络环境中的应用越来越普遍。文章简要介绍了入侵检测技术的基本概念和对入侵检测系统模型和入侵检测过程进行了分析。     

浅析入侵防御系统

为了让人们将入侵防御系统与入侵检测系统区分开来,该文首先介绍了入侵防御系统的产生,然后对入侵防御系统与入侵检测系统进行了比较,同时详细分析了入侵防御系统的工作原理。最后,根据安全技术的发展趋势,预测了入侵防御系统的发展方向。     

浅析入侵检测系统概述

入侵检测技术是保证计算机网络安全的核心技术之一,在保护计算机安全方面起着越来越重要的作用.本文从介绍入侵检测系统的概念入手,对入侵检测系统的功能、分类以及入侵检测技术这三个方面进行了讨论.     

入侵检测技术的分析与研究

入侵检测是动态安全技术中最核心的技术之一,近年来已成为网络安全领域的研究热点。首先介绍了入侵检测技术的概念,依据不同标准对入侵检测技术进行了系统的分类,详细阐述并比较了各种入侵检测方法。在分析这些技术的基础上设计了一种基于专家系统的入侵检测系统结构体系。最后,总结了当前入侵检测技术面临的主要问题,分析了它的发展方向。     

入侵检测技术研究综述

入侵检测是一种重要的主动安全防御技术．本文首先概述了入侵检测技术的发展历史及其通用模型和框架CIDF；接着依据不同标准对入侵检测系统进行了分类，井评述了各种入侵检测方法和技术；然后分析了现存的三种入侵检测体系结构．最后预测了入侵检测技术及其产品的发展方向．     

网络入侵防御系统的设计与关键技术实现

入侵防御系统（IpS）作为一种主动的安全防护系统,不仅能检测来自外部的入侵行为,同时也能监督内部用户的未授权活动,并且能够成功阻止入侵。在保护计算机网络系统的安全中,入侵防御系统发挥了防火墙和入侵检测系统无法达到的重要的作用。该文对防火墙技术和入侵检测技术进行了系统研究,并且分析了两种技术的缺点,进而对入侵防御系统进行了分析与研究,并提出其关键技术的实现思路。     

网络入侵检测系统的研究

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。     

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。     

网络入侵检测系统的分析与研究

入侵检测系统是置于防火墙之后的第二道安全闸门,由于它能同时检测来自网络外部的恶意攻击和内部的破坏行为而得到了广泛研究和关注。本文从入侵检测系统的概念出发,探讨了入侵检测系统的功能、模型和体系结构,详细研究了入侵检测系统的检测技术,最后结合目前入侵检测系统存在的问题,介绍了分布式、自动化和智能化是入侵检测技术发展的方向。     

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.     

一种抗攻击的入侵检测系统模型的研究

在分布式环境下,大多数的入侵检测系统缺少针对本身部件的安全措施。在本文中,我们提出了一种基于移动代理的分布式抗攻击的入侵检测系统的模型,并分析了其关键的技术。该模型对建立一个安全的入侵检测系统有一定的指导意义。     

一种基于网络节点的安全代理模型研究

随着网络入侵技术的发展,单独的防火墙、入侵检测系统等安全技术很难对付层出不穷的安全攻击。文中讨论的是基于网络节点的安全代理模型,它使用高度模块化技术,把各种安全技术作为一个个单独的功能模块来对待。根据安全策略服务器要求,安全代理动态加载和配置安全模块,故网络更加安全,也使得网络管理更加智能化、自动化。同时,该模型也支持第三方软件,故具有可扩展性和通用性。     

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。     

基于博弈论的信息安全技术评价模型

信息安全在企业信息系统建设中越来越重要,如何评价信息安全技术成为当前的一个研究课题.文中基于博弈论,对由防火墙、入侵检测系统和容忍入侵技术构成的三层安全体系结构进行了分析,提出了对信息安全技术进行评价的模型.在对入侵检测系统分析评价的基础上,重点分析了防火墙、入侵检测与容忍入侵的相互影响和关系.研究表明,IDS的检测率、误报率与防火墙的性能有密切关系,系统安全配置直接影响信息安全机制的性能和成本效益,容忍入侵机制取决于入侵的损失评估、系统的成本和防火墙与IDS的性能.信息安全机制的优化配置对于信息安全的效果具有重要影响.     

Cyber Security Intrusion Detection for Agriculture 4.0: Machine Learning-Based Solutions,Datasets, and Future Directions

In this paper, we review and analyze intrusion detection systems for Agriculture 4.0 cyber security. Specifically, we present cyber security threats and evaluation metrics used in the performance evaluation of an intrusion detection system for Agriculture 4.0. Then, we evaluate intrusion detection systems according to emerging technologies, including, Cloud computing, Fog/Edge computing, Network virtualization, Autonomous tractors, Drones, Internet of Things, Industrial agriculture, and Smart Grids. Based on the machine learning technique used, we provide a comprehensive classification of intrusion detection systems in each emerging technology. Furthermore, we present public datasets, and the implementation frameworks applied in the performance evaluation of intrusion detection systems for Agriculture 4.0. Finally, we outline challenges and future research directions in cyber security intrusion detection for Agriculture 4.0.