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。     

计算机网络入侵检测系统匹配算法的研究

本文介绍了入侵检测系统的研究现状,讨论了网络入侵检测系统基本原理,同时分析了BM模式匹配算法的优缺点.提出一种入侵检测系统的设计模型NBM模式匹配算法.并对该入侵检测系统进行了总结,强调了安全意识在网络安全中的重要性.     

计算机网络入侵检测系统匹配算法的研究

本文介绍了入侵检测系统的研究现状,讨论了网络入侵检测系统基本原理,同时分析了BM模式匹配算法的优缺点.提出一种入侵检测系统的设计模型NBM模式匹配算法.并对该入侵检测系统进行了总结,强调了安全意识在网络安全中的重要性.     

数据挖掘在入侵检测系统中的应用

入侵检测是近年来出现的网络安全技术,将数据挖掘技术和入侵检测结合是网络安全领域的一个研究课题.介绍了入侵检测系统的基本概念和相关技术,阐述了数据挖掘在入侵检测系统研究中常用的技术,提出了基于数据挖掘的入侵检测系统和一种改进的Apriori算法,并对系统结构及各部分的功能进行了分析.该算法应用于此系统来提取用户行为特征和入侵模式特征,提高了整个系统的性能.     

网络入侵检测模型及其体系结构

入侵检测技术是近年来兴起的网络安全技术,入侵检测系统是不同于防火墙的主动保护的网络安全系统。介绍了入侵检测的概念、分类,给出了具有通用价值的入侵检测模型和体系结构,最后分析了目前研究的热点及未来发展方向。     

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。     

防火墙与入侵检测联动系统的研究与设计

防火墙与入侵检测作为保护网络安全的重要技术手段被广泛应用,但目前二者往往都分开单独使用,不能满足网络安全整体化的要求.以完善校园网络安全管理为背景,对防火墙与入侵检测系统进行了介绍,对防火墙与入侵检测联动系统进行了设计,并对主要技术的实现进行了分析.     

入侵检测系统综述

入侵检测系统是一种基于主动策略的网络安全系统。本文从入侵检测系统的定义出发,介绍了它的发展历程,并对入侵检测系统进行了分类。最后分析了入侵检测系统面临的主要问题及今后的发展趋势。     

数据挖掘在网络入侵检测中的运用

入侵检测是网络安全技术领域的主要研究方向之一。将数据挖掘技术应用到入侵检测系统中,可以减少手工编写入侵行为模式和正常行为模式的工作量。该文从介绍网络安全技术和入侵检测技术入手,分析了基于数据挖掘的入侵监测技术的特点及其应用。     

数据挖掘在网络入侵检测中的运用

入侵检测是网络安全技术领域的主要研究方向之一。将数据挖掘技术应用到入侵检测系统中．可以减少手工编写入侵行为模式和正常行为模式的工作量。该文从介绍网络安全技术和入侵检测技术入手,分析了基于数据挖掘的入侵监测技术的特点及其应用。     

NIDS的改进研究

作为网络安全体系的重要组成部分，IDS在现实中应用并不理想。该文分析了当前NIDS存在的“无效告警信息过多，对所处网络环境一无所知”这一根本问题，提出了对现有NIDS的改进思路，通过对所处网络状况的被动发现和分析，发现当前网络的环境信息，NIDS能更有针对性、更加有效地工作。     

字符串匹配技术研究

简述了字符串匹配算法的研究进展，分析了Knuth—Morris-Pratt算法、Boycr—Moore算法以及Horspool、Wu＆Manber和Aho—Corasick针对Boyer—Moore算法提出的多种改进算法，并基于网络安全应用中开放源码的NIDS系统——Snort2．0，对其中几个算法进行评测，指出了实际应用中字符串匹配技术的关键点和解决办法，探讨了应用字符串匹配技术的NIDS的研发方向。     

利用NIDS与防火墙的功能结合构建安全网络模型

通过剖析防火墙以及网络入侵检测系统的特点，提出了实现网络入侵检测系统与防火墙功能结合的观点，并就利用这种功能结合在构建安全网络的应用问题上进行了阐述。     

利用网络入侵检测系统与防火墙的功能结合构建安全网络模型

通过剖析防火墙以及网络入侵检测系统的特点，提出了实现网络入侵检测系统与防火墙的功能结合的观点，并就利用这种功能结合在构建安全网络模型的应用问题上进行了阐述。     

基于深度学习的网络流量异常预测方法

针对网络入侵检测系统（NIDS）能够检测当前系统中存在的网络安全事件,但由于自身的高误报率和识别安全事件产生的时延,无法提前对网络安全事件进行准确率较高的预警功能,严重制约了NIDS的实际应用和未来发展的问题,提出了基于深度学习的网络流量异常预测方法。该方法提出了一种结合深度学习算法中长短期记忆网络和卷积神经网络的预测模型,能够训练得到网络流量数据的时空特征,实现预测下一时段网络流量特征变化和网络安全事件分类识别,为NIDS实现网络安全事件的预警功能提供了方法分析。实验通过使用设计好的神经网络框架对入侵检测系统流量数据集CICIDS2017进行了训练和性能测试,在该方法下流量分类的误报率下降到0.26%,总体准确率达到了99.57%,流量特征预测模型R2的最佳效果达到了0.762。     

基于特征检测的分布式网络报警系统

分析当前网络入侵检测系统NIDS的主要思想和实现方法，针对传统NIDS的不足，提出了一种基于特征检测的分布式网络报警系统模型，并且详细地描述了该模型的结构和实现。该模型将规则匹配与案例分析以及集中控制与分布检测相结合，在保证网络安全的基础上，有效地提高了NIDS的动态性和自适应性。     

企业级多层分布式入侵检测系统模型设计

目前,随着我国企业级网络的迅速普及和发展,网络安全问题越来越突出。因此,如何选择或定制开发一套既安全、高效、灵活,又保证最低成本的网络安全产品也变得越来越困难。从适于简单的小型网络的单点嗅探设计入手,进一步完成适于中等规模的多层入侵检测防御体系设计,最后提出了适于企业级的分布式预警体系设计的安全模型,并对关键技术部分做了详细的说明。与昂贵的商业化安全产品相比,该模型虽然还有很多不足,但在成本、灵活性及实用性、易用性等方面却有明显的优势。     

基于网络的入侵检测系统的研究及实现

随着网络技术的发展,保护信息以及网络的安全变得越来越重要。文中归纳了入侵检测系统的结构和类别,并提出了一个基于网络的入侵检测系统的设计思想。该系统在Linux操作系统下以Snort为内核,MySQL作为后台数据库,用PHP开发实现。最后分析了该系统的可以改进的方面以及网络入侵检测目前面临的问题。     

基于校园网的网络入侵检测系统的研究与实现

讨论了传统网络安全保障机制的不足,研究了入侵检测系统的发展及其体系结构,基于校园网实现了一套网络入侵检测系统,通过实验应用证明,该系统有较好的性能和安全性。     

基于Bro的网络入侵检测系统设计及实现策略分析

随着网络技术的迅猛发展,网络应用迅速普及开来,网络安全问题也日益突出.为了应对日趋严峻的网络安全现状,在遵循公共入侵检测框架和入侵检测消息交换格式标准的基础上,通过对比不同的网络入侵检测系统基础架构的性能和复杂度,设计了一个基于一种新一代网络入侵检测系统基础架构--Bro的实时高速网络入侵检测系统,详细阐述了系统的设计方案,深入分析了系统各组件的功能,并对具体的实现策略进行了细致的剖析.