入侵检测系统的研究

目前,网络安全是网络研究的热点,而随着对计算机系统弱点和入侵行为分析研究的深入,入侵检测系统在网络安全中发挥着越来越重要的作用,并成为处理网络安全问题的有效工具,对传统的安全防范技术起了重要的补充作用。该文介绍了研究入侵检测系统的意义,分析了入侵检测系统的一般工作流程,并给出了入侵检测系统的几种分类方法。入侵检测系统也有自身的局限性并且面临着诸多挑战。文章最后阐述入侵检测系统有待解决的关键问题以及入侵检测系统在我国网络安全中的重要地位。     

基于数据挖掘的入侵检测技术在网络安全中的应用与研究

随着计算机网络技术的发展,网络安全成为一个突出的问题。本文介绍了网络信息安全的重要性、入侵检测技术的方法和手段以及数据挖掘的前景,对目前比较热门入侵检测技术在网络安全方面的应用进行了深入的研究,并着重阐述了入侵检测系统的工作流程及网络安全事件的应急处理机制。     

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。     

基于人工免疫的网络入侵检测技术

目前,受生物免疫系统启发而产生用于网络安全的人工免疫系统(Artificial Immune System,AIS)的研究正在兴起.通过把人工免疫机理引入到网络入侵检测技术中,出现了一个新兴的研究方向:基于人工免疫的网络入侵检测.本文详细讨论了目前基于人工免疫的入侵检测技术的现状,对反病毒模型、非选择性算法、基于免疫自主体的入侵检测框架和分层模型等进行了分析,最后对研究中存在的问题给出了分析,并指出需要改进和注意的问题.     

基于神经网入侵检测研究与设计

近年来,网络的攻击变得越来越普遍,也越来越难于防范,传统的技术如防火墙难于满足目前网络安全的需要,一项新的网络安全技术—网络入侵检测技术被提出,它能很好的解决其他技术的不足,但是目前的入侵检测技术在入侵检测的准确性和可靠性上还存在问题。本文首先介绍了入侵检测中的特点,然后对神经网络做了详细的介绍,最后设计了一个基于神经网络的入侵检测系统。     

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.     

基于陷阱机制的网络安全体系的研究

与传统的防火墙技术和入侵检测技术不同,基于陷阱机制的网络安全体系不仅能够发现网络的入侵行为,而且能通过陷阱网络观察和了解入侵者的攻击行为,并以此来提高入侵检测系统的识别网络入侵的能力.本文较为详细地介绍了基于陷阱机制的网络安全体系结构,并对入侵检测系统的各个模块的功能作了全面的描述.     

持续发展的入侵检测技术

本文在介绍入侵检测技术发展历程的基础上,对传统的入侵检测技术进行了系统的分类和描述,并分析了现在互联网络与人类生活的密切联系及安全现状,指出了入侵检测技术为适应现在及将来人们对网络安全的需求而不断的发展变化的趋势,并辅以目前入侵检测技术最前沿的一些研究方向及成果作说明。     

入侵检测技术研究

入侵检测是网络安全的一个重要组成部分,它通过对计算机网络和主机系统中的关键信息进行实时采集和分析,从而判断出非法用户入侵和合法用户滥用资源的行为,并做出适当响应。它在传统技术的基础上,实现了检测与响应,从而使得对网络安全事故的处理由原来的事后发现发展为事前报警、自动响应。该文阐述了入侵检测技术的研究历史与背景,入侵检测的原理及方法,并讨论了该领域尚存的问题及其发展方向。     

一种基于分布式网络的混合式入侵检测系统的设计与实现

入侵检测是目前网络安全技术研究的热点,本文在分析了基于主机的入侵检测系统和基于网络的入侵检测系统各自的优缺点的基础上,提出了一种基于分布式网络的混合式入侵检测系统设计与实现方法。     

网络安全中入侵检测算法研究

伴随网络技术的迅猛发展,世界走向移动互联时代,网络安全的地位愈发不可小觑,作为网络安全的核心技术之一,笔者就入侵检测系统中的算法进行了一系列的研究,在文中概述了传统及新兴的检测算法,并对入侵检测系统的发展要点进行了分析。     

基于聚类融合的入侵检测

随着互联网的飞速发展,网络安全的问题日趋严重,传统的网络安全技术已难以应对日益繁多的网络攻击。因此入侵检测便应运而生了,而且其重要性日益提高。基于聚类分析的入侵检测已经成为其主要研究方向。聚类分析是一种有效的异常入侵检测方法,可用以在网络数据集中区分正常流量和异常流量。但单一的聚类算法很难达到预期的效果,为了提高入侵检测的效果,文中采用聚类融合技术,提出一种基于Co—assocition的模糊聚类融合算法,通过实验检测能显著提高检测率和降低误报率。     

基于机器学习方法的入侵检测技术的研究

入侵检测技术是近20年来才出现的一种有效保护网络系统免受网络攻击的新型网络安全技术.随着网络技术的迅速发展、安全问题的日益突出,传统的入侵检测系统已难以满足对越来越复杂的网络攻击的检测任务,将机器学习的技术引入到入侵监测系统之中以有效地提高系统性能,已成为入侵检测技术的研究热点.本文主要介绍了入侵检测系统的基本结构以及几种机器学习方法在入侵检测中的应用,其中包括:基于贝叶斯分类的方法、基于神经网络的方法、基于数据挖掘的方法与基于支持向量机的方法.     

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。     

网络安全现状和发展趋势

传统的网络安全技术种类繁多，然而却已无法满足网络安全的新需求。新的网络安全技术应运而生，主要是PKI技术和入侵检测技术。尤其是后者，已逐渐成为网络安全研究最活跃的领域，这预示着网络安全技术正在朝着智能化的方向发展。     

移动Ad Hoc网络的入侵响应研究

传统网络中的入侵阻止和检测等防护方法在网络结构脆弱、节点移动的移动自组网络中无法达到预期效果。将移动代理引入无线自组网络中,设计分布式入侵检测响应系统,通过多种功能的移动代理实现入侵检测功能,并在入侵检测的基础上利用移动代理跟踪、隔离入侵节点,对入侵节点做出及时响应。实验结果表明此方法节省网络节点资源、避免网络的崩溃且达到主动响应隔离入侵节点的效果,有效地检测并阻止了入侵行为。     

基于Focal Loss和卷积神经网络的入侵检测

入侵检测是信息安全防护领域中的一个重要环节.随着网络技术的发展,主动防御网络入侵变得越来越重要,同时入侵数据变得更加海量、复杂和不平衡,这导致传统的入侵检测技术的检测性能比较低,因此如何提高入侵检测系统的性能对于不平衡数据集的检测性能是一项巨大的挑战.传统的CNN模型对于处理复杂的数据具有很好的性能,但是在处理不平衡数...     

网络入侵检测技术综述

随着互联网时代的发展,内部威胁、零日漏洞和DoS攻击等攻击行为日益增加,网络安全变得越来越重要,入侵检测已成为网络攻击检测的一种重要手段。随着机器学习算法的发展,研究人员提出了大量的入侵检测技术。本文对这些研究进行了综述。首先,简要介绍了当前的网络安全形势,并给出了入侵检测技术及系统在各个领域的应用。然后,从数据来源、检测技术和检测性能三个方面对入侵检测相关技术和系统进行已有研究工作的总结与评价,其中,检测技术重点论述了传统机器学习、深度学习、强化学习、可视化分析技术等方法。最后,讨论了当前研究中出现的问题并展望该技术的未来发展方向和前景。本文希望能为该领域的研究人员提供一些有益的思考。     

一种基于网络节点的安全代理模型研究

随着网络入侵技术的发展,单独的防火墙、入侵检测系统等安全技术很难对付层出不穷的安全攻击。文中讨论的是基于网络节点的安全代理模型,它使用高度模块化技术,把各种安全技术作为一个个单独的功能模块来对待。根据安全策略服务器要求,安全代理动态加载和配置安全模块,故网络更加安全,也使得网络管理更加智能化、自动化。同时,该模型也支持第三方软件,故具有可扩展性和通用性。