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.     

入侵检测异步问题研究

围绕网络入侵检测系统遭受攻击的根源--网络入侵检测系统与其所保护网络之间的异步性,用具体实例分析了攻击方如何从TCP/IP层面对网络入侵检测系统发起基于异步性的攻击,并对攻击的特点和手段作了深入的剖析.从如何消除网络入侵检测系统与所保护网络之间的异步性的角度,提出了相应的防御对策,为入侵检测研究人员进一步完善网络入侵检测系统提供了清楚的思路和明确的目标.     

基于多主体的分布式网络入侵检测系统

随着网络入侵行为变得越来越普遍和复杂,传统的单一入侵检测系统已不能满足网络安全的发展需求.针对当前形势,为了提高计算机及网络系统的防御能力,提出了一种基于多主体的分布式网络入侵检测模型,研究了基于多主体的分布式网络入侵检测系统.在对入侵检测系统的描述中,重点介绍了入侵检测系统功能、入侵检测系统框架、入侵检测系统工作流程和系统实现的关键技术.为了验证系统的有效性,对入侵检测系统进行了大量的测试.测试结果表明,入侵检测系统扫描网络花费时间不多,扫描结果准确率很高.     

数据挖掘在网络入侵检测中的研究

针对当前网络异常情况不能及时处理或无法检测到的问题,设计了网络入侵检测系统来解决此问题.对数据挖掘的原理和数据模式进行了详细的描述,对入侵检测的分类和方法进行了分析,将数据挖掘与入侵检测相结合,设计了网络入侵检测系统.     

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.     

网络入侵测试系统的设计与开发

入侵检测过程中,如何在实验室环境下实现已知的各种入侵手段是评价入侵检测系统性能的重要基础条件.本文提出了一种在实验室环境下实现已知的各种入侵手段的系统工具:网络入侵测试系统.首先分析了网络入侵测试系统的作用和在入侵检测系统中的必要性,然后介绍了网络入侵测试系统的实现原理,并在实现原理的支持下详尽介绍了入侵测试系统的设计和开发情况,最后是对网络入侵测试系统的实验测试.仿真结果表明该系统有效可行.     

一种基于数据挖掘技术的入侵检测模型研究

入侵检测系统是一种检测网络入侵行为并能够主动保护自己免受攻击的一种网络安全技术,是网络防火墙的合理补充.文中分析了入侵检测系统的通用模型,介绍了入侵检测系统的分类,给出了传统的网络检测技术,在此基础上,详细讨论了数据挖掘技术及其在入侵检测系统中的应用,提出了一个基于数据挖掘技术的入侵检测模型,该模型采用了数据挖掘中的分类算法和关联规则.经过实际测试,该模型能够使网络入侵检测更加自动化,提高检测效率和准确度.     

计算机网络入侵检测系统的多模式匹配算法

为了使网络入侵检测系统能够在高速网络环境中有效的开展工作,实现计算机网络入侵检测系统的多模式匹配算法优化设计.首先,对网络入侵检测的算法与原理进行全面分析.其次,对网络入侵检测系统多模式匹配算法的优化思想进行描述,描述多模式匹配算法,对算法进行实现,使模式匹配算法效率得到提高,以此提高系统检测能力.通过测试结果表示,优化后多模式匹配算法能够使网络检测系统的检测性能得到提高.     

入侵检测系统的研究与展望

入侵检测是近十几年来出现的一种主动保护自己以免受黑客攻击的新型网络安全技术.入侵检测被认为是防火墙后的第二道安全阀门,它在不影响网络性能的情况下对网络进行监测,从而提供对内部攻击、外部攻击和误操作的实时保护.文章从网络入侵检测概念入手,重点对入侵检测系统的类型和入侵检测方法进行分析与阐述,最后对当前的入侵检测系统的不足之处给出了分析.     

关于入侵检测系统和技术及其应用的探讨

本文阐述了入侵检测系统(IDS)的基本概念、功能与模型,分析了入侵检测技术的基本方法.在此基础上提出了一种入侵检测系统在某部分计算机网络中应用的基本方案,该系统是一种混合型的入侵检测系统,它在对计算机本身的性能几乎没有影响的情况下很大的提高了入侵检测的准确性,从而大大增强了计算机网络的安全性.