数据挖掘技术在网络入侵检测中的应用

网络安全作为计算机网络技术发展的重心,网络用户也采取多种防护技术来保护计算机网络,比如,防火墙、入侵检测技术等。本文对网络入侵检测技术进行分析研究,找出现有入侵检测技术中存在的问题,提出将数据挖掘技术应用到入侵检测中,探讨如何将数据挖掘算法应用到入侵检测系统中去,设计出一个基于数据挖掘的网络入侵检测系统。     

入侵检测系统的分析

本文探讨入侵检测技术在网络安全中的重要作用和所在层次,探讨了入侵检测系统检测常用的检测方法以及入侵检测系统的组成、入侵响应技术和入侵检测系统的框架,针对常见的入侵检测系统,分析其有关的理论和实践,指出入侵检测系统今后的发展方向。     

基于数据挖掘的入侵检测系统

本文把数据挖掘技术引入入侵检测系统中,探讨了数据挖掘技术在入侵检测系统中的应用。     

入侵检测技术研究

论文介绍了入侵检测技术的概念,分类和通用入侵检测框架,详细分析了各种入侵检测技术。并对入侵检测技术的未来发展方向进行了探讨。     

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。     

信息安全设施中入侵检测技术探讨

从入侵检测技术的基本概念出发，着重讨论了入侵检测系统构造所涉及的关键技术，并提出了一个基于数据仓库的入侵检测系统通用模型；总结并评述了具有代表性的基于主机的入侵检测技术、基于网络的入侵检测技术和相关工具；探讨了入侵检测系统构造研究中存在的一些问题及相应的解决方案。     

入侵检测系统概述

该文首先介绍了入侵检测系统的发展过程,接着阐述了入侵检测系统的功能、模型、分类,并在入侵检测系统的结构和标准化上做了深入的探讨。然后详细研究了入侵检测系统的检测技术,最后指出了目前入侵检测系统中存在的问题,提出了入侵检测系统的发展前景。     

基于数据挖掘的入侵检测系统模型

文中介绍了入侵检测系统的重要性、传统人侵检测技术的类型和局限性以及入侵检测系统中常用的数据挖掘技术,指出数据挖掘技术应用在人侵检测系统中的可行性和必要性。针对现有入侵检测系统存在的误报率和漏报率较高的问题,对数据挖掘技术应用于入侵检测系统进行了研究,提出一个基于数据挖掘技术的结合异常检测和误用检测的复合入侵检测系统模型,并对模型中的数据挖掘算法进行了探讨。实验表明,该模型能生成新规则,对新攻击具备一定的鉴别能力,能有效降低入侵检测系统的误报率和漏报率。     

计算机网络安全中入侵检测技术应用分析

随着全球信息化时代的到来,计算机网络已经深入到人们日常生活中的方方面面,成为人们日常生活和工作中不可或缺的一部分,但同时计算机网络安全问题也越来越突出。目前入侵检测技术是保护计算机网络安全的重要手段。通过对入侵检测技术的相关理论进行了探讨,分析了入侵检测技术存在的问题,并展望了入侵检测技术的未来发展趋势。     

基于免疫技术与数据挖掘的IDS研究

本文探讨了现有入侵检测系统的特点,将免疫系统特性综合和数据挖掘技术综合运用于入侵检测系统中,充分利用人工免疫系统的自适应性,记忆性和高效性,提高数据挖掘的效率,降低入侵检测系统的误报率和提高其自适应性,在最后本文构建了基于免疫系统技术与数据挖掘的入侵检测系统模型。     

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。     

高校办公网入侵检测系统研究

随着计算机和网络技术的发展,网络入侵事件的日益增加,人们发现只从防御的角度构造安全系统是不够的,入侵检测成为继“防火墙”、“数据加密”等传统安全保护措施后新一代的网络安全保障技术。本文首先介绍入侵检测原理和分布式入侵检测方面的相关工作,在分析已有分布式入侵检测系统模型的基础上,提出了一个基于代理的校园网入侵检测系统模型框架。该模型采用分布式的体系结构,由一个代理控制中心和若干代理组成,结合了基于网络和基于主机的入侵检测方法。使用代理技术在分布式环境下对入侵进行检测,可以有效地检测各种入侵,并具有很好的可扩充性。     

一种基于协议分析的入侵检测模型

对于入侵检测系统来说,选择好的入侵检测方法有利于提高检测效率,传统的入侵检测系统由于计算量大、漏报率和误报率高,已经不适应于当前网络系统的需求。协议分析是网络入侵检测中的一种关键技术,基于这种思想,介绍了协议分析的内容、过程、入侵特征的提取及协议分析在入侵检测中的应用,主要实现了对IP数据包内容分析,同时提出了一种与传统模式匹配算法相结合的可行入侵检测模型。经分析,该检测模型比传统的检测模型有着明显的优势。     

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。     

入侵检测系统综述

入侵检测在保护计算安全方面起着重要的作用。本文首先对入侵检测的概念及分类做了介绍，接着概括了入侵检测系统的几种体系结构；为了重复利用入侵检测构件，DARPA提出了通用入侵检测模型；最后，本文讨论了入侵检测系统目前存在的问题及今后的发展趋势。     

一种基于移动agent的分布式入侵检测系统

网络的发展带来了入侵的风险,为了防止入侵和破坏,出现了入侵检测技术,传统的入侵检测技术检测能力差、效率低,该文提出了一种基于移动agent的分布式入侵检测系统。     

基于特征选择的轻量级入侵检测系统

基于特征选择的入侵检测系统处理的数据含有大量的冗余与噪音特征,使得系统耗用的计算资源很大,导致系统训练时间长、实时性差,检测效果不好.特征选择算法能够很好地消除冗余和噪音特征,为了提高入侵检测系统的检测速度和效果,对基于特征选择的入侵检测系统进行研究是必要的.综述了这一领域的研究进展,从过滤器、封装器、混合器3种模式对基于特征选择的轻量级入侵检测系统进行分类比较,分析和总结各种系统的优缺点以及它们各自适用的条件,最后指出入侵检测领域特征选择的发展趋势.特征选择不仅可以提升入侵检测系统的性能,而且使得对入侵检测的研究向特征提取算法的方向转移.     

计算机网络入侵检测技术

入侵检测作为一种主动的安全防护技术,提供对内部攻击、外部攻击和误操作的实时保护。阐述网络入侵以及入侵检测的基本概念,介绍当前常见的入侵检测技术,分析入侵检测系统存在的问题,并针对存在的问题提出基于神经网络BP算法的入侵检测模型。     

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。