入侵者与入侵检测

随着计算机的日益普及和互联网的飞速发展，网络安全问题已变得十分严峻。为解决这个问题，近年来入侵检测的思想被提了出来，并逐渐成为研究热点。网络安全本身的复杂性，使被动式的防御方式显得力不从心，现有网络边界的设备，自身可以被攻破，对某些攻击保护很弱，而且并非所有威胁均来自防火墙外部。互联网发达的年代，入侵很容易，入侵教程随处可见，各种工具唾手可得。现有入侵检测设备存在着误报率过高的问题，对新出现的入侵也不能全部都检测，所以对入侵检测的研究迫在眉睫。     

入侵容忍系统设计

当入侵检测成为网络安全的热点的同时,入侵容忍的概念也悄然升起。论文主要通过对入侵容忍概念和常用入侵容忍方法进行总结,并根据研究提出了设计入侵容忍系统的必须具有的基础结构。该基础结构为设计入侵容忍系统提供了参考的标准。     

一种基于应用程序的入侵检测系统模型

入侵检测是当前网络安全领域研究的重要内容之一.本文分析了基于应用程序的入侵检测系统的重要性和优点,提出了一种针对应用程序的基于系统调用的入侵检测模型.该模型可以发现已知的和未知的滥用入侵和异常入侵活动,具有自学习、自完善功能.     

一种基于应用程序的入侵检测系统模型

入侵检测是当前网络安全领域研究的重要内容之一。本文分析了基于应用程序的入侵检测系统的重要性和优点,提出了一种针对应用程序的基于系统调用的入侵检测模型。该模型可以发现已知的和未知的滥用入侵和异常入侵活动,具有自学习、自完善功能。     

审计跟踪与入侵检测

大多数操作系统、数据库系统及应用系统都提供了某种审计机制,但由于缺乏对于系统审计信息进行实时处理的技术和能力,往往只是在通过其他途径发现入侵或犯罪迹象之后才来分析系统的审计信息,使审计信息仅仅作为一种事后的证据。这样便浪费了这些对于保障信息系统安全具有重大意义的宝贵资源。因此,将审计跟踪与实时预警结合起来,实现实时的入侵检测是非常有意义的。该文分析了当前根据审计跟踪进行入侵检测的方法和特点,提出利用神经网络进行入侵检测的优势所在。     

模糊入侵检测模型

本文提出了一个新的入侵检测模型—模糊入侵检测模型 ,分析了入侵检测的模糊特征 ,提出了根据活动和信息可能造成的危害程度 ,信息的完整性和资源的可用性可能被破坏的程度等模糊证据 ,依靠模糊专家系统检测入侵。最后简要说明了本模型的优点和缺点。     

基于多检测技术的入侵检测系统模型

针对当前入侵检测系统和入侵检测分析方法的弱点,提出了一个融合多检测技术的基于Multi-Agent的分布式入侵检测系统模型,采用了基于移动Agent的文件完整性检测技术.该模型实现了入侵检测的分布化,具有很好的扩充性,增强了入侵检测的准确率,提高了入侵检测系统的性能,能更好地满足大规模分布式网络环境的安全要求.     

基于ECA规则的入侵检测研究

入侵检测系统一般只对入侵行为所引起的事件或系统特征进行分析,而往往忽略了入侵事件间的关联特征,以及入侵事件和系统状态间的联系。文章将ECA规则引入到入侵检测系统中,同时对系统动态特性和静态特性进行了分析,从而提高入侵检测的能力。     

基于分布式数据库的入侵检测系统

入侵检测系统是当前计算机界研究的热点,但众多的设计方案更多偏重于算法上的改进,在实际应用中入侵检测技术还不成熟,面临瓶颈。分布式数据库由于其自身特性使得系统存取数据效率大大提高,所以如果将分布式数据库与入侵检测系统结合将可以有效提高入侵检测系统的性能。基于分布式数据库的入侵检测系统就是根据这种思想解决了从设计方法、存储模式、数据处理到实际应用的一系列问题,由此可以看出入侵检测系统的应用发展前景相当广阔,尝试通过局部的优化可以有效提高其应用效果。     

基于数据挖掘的入侵检测系统设计

提出了一种建立入侵检测系统的方法,该方法基于数据挖掘技术,建成后的系统具有可扩展性、自适应性和准确性特点。对系统的关键技术进行了详细的阐述,包括数据预处理技术、数据挖掘算法、规则库建立和维护技术、入侵检测技术等。     

基于蜜罐的入侵检测系统的设计与实现*

传统的入侵检测系统无法识别未知的攻击,提出在入侵检测系统中引入蜜罐技术来弥补其不足,并设计和实现了一个基于人工神经网络的入侵检测系统HoneypotIDS。该系统应用感知器学习方法构建FDM检测模型和SDM检测模型两阶段检测模型来对入侵行为进行检测。其中,FDM检测模型用于划分正常类和攻击类,SDM检测模型则在此基础上对一些具体的攻击类型进行识别。最后,设计实验对HoneypotIDS的检测能力进行了测试。实验结果表明,HoneypotIDS对被监控网络中的入侵行为具有较好的检测率和较低的误报率。     

基于本体的协同式入侵检测系统

经过对现有的入侵检测系统的分析,认为多点协同检测能够使入侵检测系统更加准确、有效地检测入侵。提出一种基于本体的模式匹配方法,同时对协同式入侵检测的体系结构与协调方法进行了讨论,它可以使检测工作更加灵活,另外也提供了全局的信息定位以支持协同检测。     

基于Linux系统调用的主机入侵检测系统的设计

现代计算机系统在稳定性和安全方面存在许多问题,大部分是由于异常的程序行为所导致,主机入侵检测系统能有效的检测程序异常活动.通过对Linux2.4内核的研究,以内核补丁的形式设计与实现了一个原型系统NUMEN,该系统采用前向序列对方法对系统调用序列进行分析,当检测到进程行为异常时,它将延迟该进程发起的系统调用请求,如果异常的出现是由于安全违规活动而引起的,NUMEN在破坏发生之前阻止攻击活动,确保系统的安全性.     

基于D-S理论的入侵检测系统

单一的检测方法很难对所有的入侵获得很好的检测结果。所以,怎样将多种安全方法结合起来,为网络提供更加有效的安全保护,已经成为当前安全领域的研究热点之一。提出了一种基于数据融合的入侵检测系统,并将证据理论引入到网络安全中的入侵检测领域。该系统能够有效地解决单一检测算法无法对所有入侵都有很好检测效果的缺陷,并且相对于单一检测方法系统具有更好的可扩展性和鲁棒性。     

基于数据挖掘的网络入侵检测系统设计与实现

设计了一个基于数据挖掘技术的网络入侵检测系统模型。该模型在Snort入侵检测系统的基础上,利用数据挖掘技术增加了聚类分析模块、异常检测引擎和关联分析器。该系统不仅能够有效地检测到新的入侵行为,而且能提升检测的速度,在达到实时性要求的同时,解决了一般网络入侵检测系统对新的入侵行为无能为力的问题。     

基于对等网的分布式入侵检测系统

分析了当前入侵检测分布化的特点,通过对等网原理的阐述、以及它和C/S模式之间差别的分析,同时为了实现入侵检测信息的共享,在各个分布式的入侵检测系统各独立的子系统之间进行了对等的网络连接,并在现有通用的入侵检测系统的框架的基础上提出了基于P2P协同的分布式入侵检测系统,从整个入侵系统框架角度,给出了分布式入侵检测系统各个组成模块的实现方法,尤其是对系统的数据通信模块进行了详细的阐述,并进行了功能分析.     

嵌入式入侵检测系统的设计与实现

针对现有的入侵检测系统具有成本高、检测能力低等问题,设计实现了基于嵌入式的入侵检测系统。该系统以ARM9微处理器为核心,并使用Linux-2.4内核作为底层操作系统。该设计结合了误用检测技术与协议分析技术完成对数据报文的实时检测,并采用无监督聚类算法提取入侵特征,扩充了现有的入侵规则库。实验结果表明,在一定条件下该系统具有较高的稳定性及较好的检测能力。     

协同入侵检测研究现状与展望

协同入侵检测技术(collaborative intrusion detection system, CIDS)能够检测分布式协同攻击,应对大规模网络入侵,拥有传统入侵检测系统所不具备的优势,而如何在提高检测性能的同时实现去中心化是一个重要的研究课题。通过对近年来CIDS研究成果的梳理,阐述了在检测方法、数据聚合、隐私保护和信任管理方面的研究进展和问题,分析了在去中心化方面面临的挑战,探讨了基于区块链技术的CIDS未来发展方向,最后展望了CIDS在云计算、物联网等新兴领域的应用前景。     

Solaris系统入侵检测研究

随着网络的发展,入侵检测成为网络安全中的一个重要话题。本文从八个方面分析了Solaris系统中能够提高其入侵检测安全性的基本方法。