基于云计算平台的网络入侵检测算法研究与实现

利用并行化思想,在现有入侵检测算法GA遗传算法和BP神经算法的基础上,提出基于云计算平台的网络入侵检测算法MR GA-BP均值法算法,并对算法原理进行描述、建立、设计,系统能够针对海量入侵的检测数据进行实时学习和检测,对比传统入侵检测系统,在效率和精度上有了较大提高,通过两组对比实验,证明了该优化算法MR GA-BP均值法算法在入侵检测系统中的可行性以及性能优势。     

基于云计算的计算机信息安全技术分析

随着云计算技术的快速发展和广泛应用,数据安全、隐私保护和访问控制方面的信息安全需求和挑战,成为云服务提供商和用户面临的主要问题。针对该问题,文中提出了基于云计算的信息安全策略和技术,包括先进的数据加密方法、强化的身份认证机制、精细化的访问控制策略以及基于云环境的入侵检测和防御系统,旨在全面提升云计算环境中的数据保护和系统安全性。实验结果表明,该安全策略和技术在云计算环境中提高了数据保护水平和系统安全性,降低了安全威胁和风险,增强了整个云服务体系的安全性和用户信任度。     

基于数据挖掘的高速网络入侵检测系统的研究

随着高速网络环境的发展,传统的网络入侵检测技术已经无法满足互联网安全需求。在这一背景下,本文提出了将数据挖掘中的K-means算法应用于网络入侵检测中,实现基于应用的检测,在原来基础上提高了监测的速度。实验测试表明系统能够对吉比特以太网进行有效高速的检测。     

大数据环境下的入侵检测系统框架

入侵检测技术在现代网络安全防护技术中占有重要地位,但面对现代大数据环境,传统的入侵检测技术面对瓶颈,很难在大数据量的情况下,做出及时准确的判断分析。简要介绍了现有的Hadoop、Spark等主要大数据软件,并在传统的入侵检测技术的基础上,结合现有的大数据技术,给出了在大数据环境下的入侵检测技术框架。从网络拓扑图的角度,描述了整个网络环境,然后以模块化、流程化的方式,分别详细的描述了流量采集模块、检测分析流程、入侵检测软件栈、报警模块等大数据环境下入侵检测系统的构成部分。最终以此构建了大数据环境下的入侵检测系统。     

基于大数据技术的网络非法入侵检测系统研究

面对不同企业、事业机构数据信息资源的海量化,在广域网或局域网内面临的非法用户入侵、网络入侵攻击问题也不断增多,借助于大数据及云计算技术,对用户访问、网络数据流量进行检测和控制,成为网络非法入侵、异常数据发现与处理关注的重点。通过基于Hadoop分布式数据处理、Spark并行计算等大数据软件框架,构建起以入侵检测为主的网络拓扑结构,设置数据流量采集、检测分析、非法入侵报警等的控制管理模块,完成异构网络中多个数据传送节点的非法入侵、异常数据检测。     

基于网络入侵检测的分析与研究

首先从网络入侵检测的概念、方法和入侵检测系统的分类入手,分析与总结了目前入侵检测系统和相关技术,指出现在的入侵检测系统存在的缺点-误报和漏报的矛盾、海量信息与分析代价的矛盾等。最后探讨了入侵检测技术的发展方向。     

基于网络入侵检测的分析与研究

首先从网络入侵检测的概念、方法和入侵检测系统的分类入手,分析与总结了目前入侵检测系统和相关技术,指出现在的入侵检测系统存在的缺点一误报和漏报的矛盾、海量信息与分析代价的矛盾等.最后探讨了入侵检测技术的发展方向.     

基于计算机免疫的Multi-agent入侵检测系统

传统入侵检测系统的能力在迅猛发展的互联网面前日显薄弱。本文探讨了将计算机免疫技术、Multi—agent技术引入到传统入侵检测系统中，构建一个基于计算机免疫的Multi—agent入侵检测系统。该系统与传统系统相比具有灵活性、分布式、智能化等特点，能全面、深入的实现入侵的检测和防御。     

基于协议分析的入侵检测系统

基于协议分析的入侵检测已经成为下一代入侵检测系统的关键技术之一。论文在分析网络入侵检测系统结构和传统的特征模式匹配技术的基础上,对协议分析的原理和实现进行了阐述,给出了基于协议分析的入侵检测系统的模型,并针对具体入侵检测案例进行了分析。     

入侵检测系统探究

基于入侵检测系统的传统技术,分析并比较了统计模型、神经网络、数据挖掘和专家系统,提出了一种新型的基于安全状态信息库的入侵检测系统。通过建立系统安全状态数据库,在考虑入侵行为的同时,也考虑到受保护系统的防范能力;另外,通过建立可疑主机数据库,可对不同威胁级别的主机采用不同的检测和响应手段。