一种基于生物免疫原理的入侵检测新模型

入侵检测系统可以从生物免疫系统的很多特点中得到启发，文中利用生物免疫原理设计了一个新的入侵检测框架模型，该框架在传统信息传输网基础上构建了免疫淋巴网，用来监控和管理传统传输网的行为。模型中还应用了阴性选择、克隆选择等免疫算法，使得该模型对于入侵检测问题有较好的敌我识别功能。     

浅析入侵检测系统的分类

入侵检测技术就是对这些入侵行为的检测。它主要是通过收集和分析网络行为、安全日志、审计数据等安全信息,检查计算机系统或网络中是否存在违反安全策略的行为和被攻击的迹象。主要按原始数据和检测方法对入侵检测系统的分类进行研究。     

基于脚本类入侵检测系统的抵御WEB攻击技术

入侵检测技术是继"防火墙"、"数据加密"等传统安全保护措施后新一代的安全保障技术。入侵检测系统,顾名思义,就是能够及时发现入侵行为的系统。它通过对网络中的若干关键点收集网络数据信息并对其进行分析,从中鉴别网络中违反安全策略的行为和被攻击的迹象。     

浅析网络异常入侵检测技术

入侵检测技术是对计算机和网络资源上的恶意使用行为进行识别和响应。它不仅检测来自外部的入侵行为,同时也监督内部用户的未授权活动。主要介绍和分析目前常用的几种运用于异常入侵检测的方法技术。     

粒子群算法和时间序列分析在入侵检测系统中的应用

入侵检测系统是一种被动的安全防御方法。它是通过分析各种收集到的数据来发现可能的入侵行为。常用的入侵检测分类方法不仅算法复杂而且效率还偏低。本文提出一种基于粒子群算法和时间序列相结合的半监督入侵检测方法来提高入侵检测的分类效率。实验结果表明,该方法用于入侵检测系统具有较高的检测率。     

基于数据挖掘的入侵检测技术

入侵检测技术是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,并做出适当反应的网络安全技术,是继数据加密、防火墙等措施之后的又一种安全措施,随着计算机网络技术的不断发展,需要分析的数据急剧膨胀,如何提高检测的效率成为当务之急,而数据挖掘正是解决此问题的一剂良药,首先介绍入侵检测和数据挖掘的相关概念,接着分析采用数据挖掘技术的入侵检测系统的优势和缺点,最后提出一些改进的方向。     

基于Windows操作系统的入侵检测系统设计

入侵检测是一种用于检测计算机网络中违反安全策略行为的技术。进行入侵检测的软件与硬件便是入侵检测系统。本文对入侵检测进行了的分析,探讨了基于Windows操作系统的入侵检测系统设计。     

入侵检测系统探讨

当今世界,互联网迅猛发展,人们在充分享受信息资源共享极大便利的同时,基于互联网的广域开放性,也使网络被攻击和破坏的风险大大增加,各种攻击事件与入侵手法层出不穷,由此催生市场对于网络安全产品的需求不断增加。使用防火墙、访问控制、加密技术等传统的安全技术和产品,在入侵技术快速发展的新形势下,逐步暴露出其局限性。入侵检测系统是继防火墙之后计算机网络安全系统保护的第二道安全闸门,主要收集计算机网络或计算机系统中若干关键点的信息并对其进行分析,从而发现网络或系统中是否存在违反安全策略的行为或被攻击的迹象,引入入侵检测系统,并对入侵检测的分类和存在的问题进行分析与研究,最后分析入侵检测发展方向。     

浅谈入侵检测系统

入侵检测是计算机安全体系结构中的一个重要的组成部分,入侵检测技术是对系统或者网络审计数据进行检测分析来发现入侵企图并采取保护措施的一种技术.     

基于MA的分布式入侵检测系统

对于复杂网络环境，基于移动Agent的分布式入侵检测系统能主动发现的入侵攻击行为，提供实时报警和自动响应。本文将介绍入侵检测及Agent技术，提出并讨论了基于MA的分布式入侵检测系统。     

网络入侵检测模型的分析与设计

本文分析了网络环境中入侵行为的特点,对入侵检测模型能进行需求分析,根据网格环境的特殊性详细设计了入侵检测系统主要功能模块,在此基础上提出了基于虚拟组织的网格入侵检测模型。     

网络入侵防御系统设计与测试

该文主要研究云计算网络环境下的入侵检测与防御技术,在总结传统入侵检测技术的基础上,对云计算环境中的入侵检测系统进行比较全面的研究,开发以神经网络技术为基础的网络入侵防御系统。对于入侵检测模块,重点对数据捕获、行为规则匹配以及神经网络判别模块进行分析,并通过具体的测试检验其实现结果。     

入侵检测技术综述

本文介绍了入侵检测的概念、方法和入侵检测系统的分类,对好的入侵检测系统的要求做了总结,并指出了现在的入侵检测系统还存在的缺点,最后对入侵检测技术发展方向进行了展望。     

主成分分析的入侵检测方法研究

直接将入侵检测算法应用在粗糙数据上,其入侵检测分析的效率非常低.为解决该问题,提出了一种基于主成分分析的入侵检测方法.该方法通过提取网络连接中的相关信息,对它进行解码,并将解码的网络连接记录与已知的网络连接记录数据进行比较,发现记录中的变化和连接记录分布的主成分,最后将机器学习方法和主成分分析方法结合实现入侵检测.实验结果表明该方法应用到各种不同KDD99入侵检测数据集中可以有效减少学习时间、降低各种数据集的表示空间,提高入侵检测效率.     

略谈入侵检测技术

入侵检测作为一种新一代的安全保障技术,开始备受人们的关注。针对入侵检测技术的概念、入侵检测的步骤、入侵检测的分类以及入侵检测的发展方向进行论述。     

基于对等网中协同入侵检测模块的改进

将P2P技术运用于分布式入侵检测系统之上已经成为入侵检测系统设计的大势所趋。本文在在现有的对等网模型的理论基础上,设计包括协同检测分析器,协同管理器,入侵检测管理器在内的协同入侵检测模块,使实例之间能够共享入侵检测信息并能够交换入侵检测子集,从而达成对等网实例间的协同检测功能。     

数据挖掘技术在网络入侵检测中的应用探讨

入侵检测技术是一种保护网络免受攻击的网络安全技术,它是继防火墙、数据加密等传统安全保护措施之后的新一代网络安全保障技术。首先介绍几种传统的网络入侵检测技术,然后分析数据挖掘的几种算法并就其在网络入侵检测系统中的应用和优势做相应探讨。     

计算机网络入侵检测技术发展

计算机互联网的爆炸式增长以及基于因特网的电子商务的增加使得网络安全成为网络设计的一个重要因素。因此,开展网络安全特别是入侵攻击与防范技术的研究,开发急需的、高效实用的网络入侵检测系统,对计算机网络的发展和网络信息的建设与应用都具有重要意义。入侵检测系统作为安全防御的第二道防线,是网络防火墙的有益补充,它能够用于检测出各种形式的入侵行为,是安全防御体系的一个重要组成部分。     

生物免疫原理在入侵检测技术中的应用

在研究生物免疫原理和入侵检测技术的基础上,分析免疫系统的工作机理,指出目前入侵检测系统的局限性,并建立一个基于生物免疫的入侵检测模型,讨论阴性选择算法在入侵检测系统中的应用。     

基于Snort规则扩展的Linux网络入侵检测系统研究

随着因特网应用的日益普及,基于网络的入侵检测也越来越受到重视。但是基于网络的入侵检测系统也面临着诸多挑战。讨论网络安全问题;网络入侵检测系统的体系结构,并且分析现有入侵检测系统出现的问题;以轻量级入侵检测系统Snort为模型,分析Snort系统的体系结构及工作流程,对网络数据的分析和记录的相关规则做扩展和实现。