免疫机制在网络入侵检测系统中的应用

在对现有的入侵检测系统和生物免疫系统进行研究的基础上,对基于免疫的入侵检测模型进行了探讨,得出改进现有入侵检测系统的方法,将生物免疫系统的原理、结构和算法,应用于网络入侵检测系统的设计与实现.     

基于免疫优化原理的计算机网络入侵检测系统

入侵检测系统是指能够自动识别计算机系统内的入侵行为的系统,它可以检测出内部用户或外部入侵者的非授权使用、误用和恶意攻击等异常行为模式,保护计算机系统的安全。本文在充分研究了人体免疫系统的工作机理的基础上,对于现有的人工免疫模型进行了改进,使得该模型更易于实现。并根据改进后的模型设计了一个基于网络的入侵检测系统,该系统以网络数据包为检测数据来源,具有能检测未知入侵行为、分布式部署等优点。     

网络信息管理中入侵检测技术的研究

数据安全问题,比如木马、恶意插件、病毒的入侵,一旦这些侵入行为入侵系统损坏了重要数据信息就会为企业或者用户带来很大的损失。因此,对网络信息管理中的入侵检测技术研究就有着非常重要的意义。目前网络信息管理入侵检测技术还存在着一些问题,文章由此展开对网络信息管理入侵检测技术的研究分析。     

信息安全技术讲座 第4讲 入侵检测系统的技术与应用

随着计算机网络技术的发展,网络安全也变得越来越重要。入侵检测技术是实现网络安全的一个重要的手段,也是目前的一个研究热点。本文对入侵检测系统的发展历史和入侵检测技术做了一个简要的介绍。     

基于多核网络处理器平台的网络入侵检测系统方案研究

网络入侵检测是网络安全研究领域的重要方向之一。本文全面分析了网络入侵检测系统的实现技术,结合Cavium公司的多核网络处理器的架构特点及其混合操作系统的特性,提出了基于多核网络处理器的网络入侵检测系统方案,确保了系统吞吐能力、扩展性分析。     

基于聚类的Adhoc网络入侵检测研究

由于Adhoc网络的独特网络特性,其安全性特别脆弱。在分析了Adhoc网络安全性的基础上,提出了一种聚类算法和人工免疫系统相结合来进行入侵检测的方法。该算法是一种无监督异常检测算法,它具有可扩展性、对输入数据集的顺序不敏感等特性,有处理不同类型数据和噪声数据的能力。实验表明,该算法可以改进Adhoc网络入侵检测的检测率和误检率。     

利用多代理实现基于免疫的网络安全模型

通过对生物免疫系统与网络入侵检测系统的对比，指出了免疫原理应用于网络入侵检测的局限性，在此基础上提出了基于免疫的多代理网络安全模型，并对其中的关键技术入侵检测的SELF定义及检测规则进行了讨论。     

用于网络入侵检测的群体协同人工淋巴细胞模型

将淋巴细胞的群体刺激机制引入到人工免疫系统中,在网络入侵检测中,关注网络级、主机级和进程级3类危险信号,建立新的人工淋巴细胞检测模型,对拒绝服务式攻击、蠕虫、木马进行混合检测,并获得对比实验结果,从而验证了多淋巴细胞的协同工作能力,提高了人工免疫系统的入侵检测率.     

神经网络技术在网络入侵检测模型及系统中的应用

主要研究包含神经网络模块的网络入侵检测模型及系统,分析传统入侵检测系统的缺陷及神经网络技术在入侵检测中的优势,建立了基于神经网络且包含误用和异常检测的网络入侵检测系统。利用该系统进行了大量入侵检测试验,试验结果表明:所建模型具有较低的漏报率和误报率,可以很好地检测各种网络入侵类型,大大提高网络的安全性能。     

信息安全技术讲座第4讲 入侵检测系统的技术与应用

随着计算机网络技术的发展，网络安全也变得越来越重要。入侵检测技术是实现网络安全的一个重要的手段、也是目前的一个研究热点。本文对入侵检测系统的发展历史和入侵检测技术做了一个简要的介绍。     

入侵检测系统在计算机网络安全中的设计与应用

入侵检测系统是近年来迅速发展起来的技术,以往的网络入侵检测对于复杂的数据和外部的供给,不能对其特征进行有效识别,导致检测的准确性比较低。为了保证网络的安全,结合实际工作,将现代技术应用到网络入侵检测当中,取得了很好的效果。文章对网络入侵检测框架模型、入侵系统结构和网络入侵检测方法进行了详细的研究。     

一种基于粒子群的入侵检测研究

当今攻击网络的手段是多种多样的,为保护网络的用户不受来自网络的攻击,网络在使用中需要安全设备和安全技术。入侵检测技术是一种安全检测技术,该技术能够来阻止网络攻击行为。但要阻止网络的攻击行为,必须检测到该行为。本文在简述了入侵检测技术,粒子群知识后,然后提出了粒子群在入侵检测技术上的应用。该技术在入侵检测上的应用将使得检测方法具有一定的智能性,将粒子群技术应用到入侵检测中属于是首次。本文提出的具有一定智能性检测算法可分为两个步骤:1首先通过函数y=f(x)判断链路中的数据流是否在正常范围内,还是属于异常。2然后如果某种数据流属于异常的流,则使用粒子群算法来对未知属性数据流的属性进行定性判断。本文提出的算法具有一定的智能性,能够作为现有的入侵检测算法的补充。     

入侵检测相关技术的研究

首先对入侵检测技术的研究背景进行阐述,然后对入侵检测系统的有关技术、网络入侵检测技术、评价入侵检测系统的指标和CIDF标准框架进行了深入研究。其中对于入侵检测系统详细地讲解了基于主机的入侵检测系统和基于网络的入侵检测系统;对于入侵检测技术深入讲解了误用检测技术、异常检测技术和混合检测技术;对于入侵检测性能指标详细讲解了漏报和误报、系统负荷、检测延迟时间和抗攻击能力。最后对网络入侵检测技术的未来发展方向进行了展望。     

入侵检测系统在网络心理学中的应用

在认真细致地研究了入侵检测技术和网络心理学实验的基础上，充分比较了入侵检测系统与网络心理学实验的各自的特点、联系和区别，提出将入侵检测技术引入网络心理学研究，将入侵检测技术作为网络心理学研究实验框架的基础，从而进一步提高整个网络心理学的研究效率和水平。     

基于数据挖掘的入侵检测技术

入侵检测技术是一种主动保护网络免受黑客攻击的安全技术，他是继防火墙、数据加密等传统安全保护措施后的新一代的网络安全保障技术。当前的入侵检测系统在网络的变化或升级上缺乏扩展性，对新的攻击模式缺乏自适应性。基于数据挖掘的入侵检测系统具有一定的自学习性和自完善性，可以检测已知或未知的入侵行为。本文分析了将数据挖掘技术运用到入侵检测系统的研究方法、体系结构及存在的问题。     

基于误用检测的网络入侵系统实现

随着网络技术的不断发展,网络安全问题日益突出,入侵检测成为网络安全中的核心技术,Snort系统由于开放源代码具有其自身巨大的优势。本文介绍了网络入侵检测技术,具体研究了Snort系统的工作原理和入侵检测流程等,最后对系统进行了一系列实验,实验显示的实验数据和日志情况。     

计算机软件安全漏洞检测策略探析

随着计算机的普及使用,网络环境日益复杂,时常出现系统漏洞、黑客入侵等现象,严重威胁网络信息安全。所以对计算机软件中应用安全漏洞检测技术的研究是具有十分重要的意义的。文章在分析计算机软件安全漏洞基本概况的基础上,探讨了安全漏洞检测技术及其加强计算机安全措施。     

分布式网络入侵检测系统浅析

入侵检测技术是网络信息安全保护措施的一种技术,对各种入侵攻击具有防范作用。但当遭遇到分布式入侵攻击时,单机方式的入侵检测就难以应对了。因此,本文浅析了基于分布式的网络入侵检测技术。利用分布式的端口获取数据,基于规则匹配过滤数据,集中分析和处理数据,在此基础之上构造了一个网络化、分布式数据采集、集中式数据管理的入侵检测系统基本实验模型。     

基于特征选择的网络入侵检测模型

入侵检测是保证网络安全的重要手段之一,针对当前网络入侵检测模型无法获得理想网络入侵检测效果的难题,设计了基于特征选择的网络入侵检测模型。首先对当前网络入侵检测研究现状进行分析,指出当前网络入侵检测模型存在的不足;然后采集网络状态信息,并提取网络原始特征;最后采用主成分分析选择主要特征,并引入极限学习机建立网络入侵检测的分类器,采用KDD CUP99数据集对模型进行分析,结果表明,所提方法大幅度改善了网络入侵检测率,网络入侵的误检率、漏检率低,网络入侵检测整体效果要显著优于当前其他网络入侵检测模型。     

数据挖掘技术在入侵检测系统中的应用研究

随着信息技术的迅速发展。网络信息安全已成为计算机领域的重要研究课题之一。入侵检测技术是一种主动保护网络安全的技术,它是继防火墙、数据加密等传统的网络安全保护措施后的又一种安全保障技术。而数据挖掘技术在未知知识获取方面具有独特的优势。本文分析了数据挖掘技术在入侵检测系统中的应用的体系结构、研究方向、主要优点、所需解决问题度今后的研究方向。