网络入侵检测技术在中考报名系统的应用

目前,网络入侵攻击的事件频繁发生,对计算机网络安全造成严重影响,因此需要一种较好的入侵检测技术,来防止网络入侵的各种攻击,提高计算机系统的安全性。先介绍网络入侵检测技术基本方法,接着结合改进BP神经网络算法对入侵检测技术进行改进,最后通过实验验证方法的可行性。     

入侵检测技术在计算机网络安全维护中运用探讨

0前言入侵检测从狭义上来理解是:计算机网络安全维护人员通过相关技术,识别不法分子对计算机网络进行恶意攻击和破坏计算机网络的行为。入侵检测技术的存在,准确识别了外来的攻击,为计算机网络安全维护提供了宝贵的反应时间,从而采取防御措施,拦截外来入侵。1入侵检测系统由两大类组成入侵检测系统由入侵检测和入侵防御两大类组成。入侵检测主要负责实时监测计算机网络的运行状态,尽量在外来入侵程序     

计算机网络入侵检测技术

入侵检测作为一种主动的安全防护技术．提供对内部攻击、外部攻击和误操作的实时保护。阐述网络入侵以及入侵检测的基本概念,介绍当前常见的入侵检测技术,分析入侵检测系统存在的问题．并针对存在的问题提出基于神经网络BP算法的入侵检测模型。     

计算机网络入侵检测技术

入侵检测作为一种主动的安全防护技术,提供对内部攻击、外部攻击和误操作的实时保护。阐述网络入侵以及入侵检测的基本概念,介绍当前常见的入侵检测技术,分析入侵检测系统存在的问题,并针对存在的问题提出基于神经网络BP算法的入侵检测模型。     

基于人工蜂群算法的计算机网络DDoS攻击检测方法

计算机网络在DDoS入侵下容易出现停止服务、网络崩溃,为了提高网络安全性,提出基于人工蜂群算法的计算机网络DDoS攻击检测方法。根据特征样本之间的相关性构建计算机网络DDoS攻击的自适应的入侵检测信息分析模型,根据网络数据流与潜在空间之间的映射关系,结合测试样本和学习样本之间特征差异性进行DDoS攻击数据特征提取,在基站上设置入侵检测数据处理终端,采用人工蜂群算法实现对计算机网络攻击检测的个体最优值和全局最优值寻优,根据人工蜂群的动态寻优和组合优化结果,实现对组合网络流量数据间的攻击信息特征提取和聚类分析,解决计算机网络DDoS攻击检测过程中的连续多变量优化问题。仿真测试结果表明,采用该方法进行计算机网络DDoS攻击检测的寻优能力较好,精度和效率高于传统方法。     

基于数据挖掘的入侵检测系统智能结构模型

为了提高对拒绝服务攻击、内存溢出攻击、端口扫描攻击和网络非法入侵等发现的有效性以及对海量的安全审计数据能进行智能化处理,采用数据挖掘的方法从大量的信息中提取有威胁的、隐蔽的入侵行为及其模式.将数据挖掘的聚类分析方法与入侵检测系统相结合,提出了一种入侵检测系统的智能结构模型.实验表明,它能够有效地从海量的网络数据中进行聚类划分,找到相关的入侵数据,从而提高对各种攻击类型网络入侵检测的效率.     

数据挖掘技术在网络入侵检测中的应用研究

在网络安全管理中入侵检测技术是防止黑客入侵网络的有效方法之一,其通过对入侵事件的识别,当发现异常数据时及时报警并采取相应的措施阻隔非法数据入侵。在网络入侵检测中,数据挖掘技术对于检测的能力尤为重要,因此对数据挖掘技术和入侵检测技术进行研究,设计基于数据挖掘的网络入侵检测系统,并将聚类分析算法、Apriori算法引入入侵检测,提出算法的优化,提高入侵检测率和降低误报率。     

入侵检测技术的初步探究

入侵检测系统是现代网络安全的重要组成部分。入侵检测就是通过监视特定的计算机或网络,在检测可能的攻击,主要有两类入侵检测系统：基于主机的和基于网络的。前者监视整修网络或部分网段,后者监视特定的计算机。如将两类系统相结合,实时监控网络传输和系统事件,并对可疑的行为进行自动的安全响应,将最大程度地降低安全风险,保护网络的系统安全。     

入侵检测系统的研究与展望

入侵检测是近十几年来出现的一种主动保护自己以免受黑客攻击的新型网络安全技术.入侵检测被认为是防火墙后的第二道安全阀门,它在不影响网络性能的情况下对网络进行监测,从而提供对内部攻击、外部攻击和误操作的实时保护.文章从网络入侵检测概念入手,重点对入侵检测系统的类型和入侵检测方法进行分析与阐述,最后对当前的入侵检测系统的不足之处给出了分析.     

入侵检测系统的研究与展望

入侵检测是近十几年来出现的一种主动保护自己以免受黑客攻击的新型网络安全技术。入侵检测被认为是防火墙后的第二道安全阀门,它在不影响网络性能的情况下对网络进行监测,从而提供对内部攻击、外部攻击和误操作的实时保护。文章从网络入侵检测概念入手,重点对入侵检测系统的类型和入侵检测方法进行分析与阐述,最后对当前的入侵检测系统的不足之处给出了分析。     

关于网络入侵检测技术的研究

随着计算机网络的飞速发展,计算机网络的安全越来越受到人们的重视,复杂化、多样化的网络世界里,应该怎样去维护计算机的网络安全,已成为社会关注的焦点。目前,入侵检测技术是针对网络攻击现象的一种有效解决途径,它通过计算机网络或计算机系统中的若干关键点收集信息并对其进行分析,从中发现网络或系统中是否有违反安全策略的行为和被攻击的迹象,此种检测技术是保证计算机网络安全的核心技术之一,对网络应用的发展具有重要意义与深远影响。     

入侵容忍的计算机网络系统研究

提出了入侵容忍的计算机网络系统结构,实现了局域网中的入侵容忍机制。该机制可以容忍流量攻击,并提高入侵检测准确率以及保证系统结果的正确一致性和可用性。实验分析了入侵检测准确率和系统的可用性,结果表明,入侵容忍机制可以明显提高计算机网络的安全性能。     

利用脚本类入侵检测技术加固Web系统安全

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。     

智能化网络入侵检测模型的研究

入侵检测技术是继传统的安全保护措施之后新一代的安全保障技术,文章以入侵检测技术的国内外研究现状分析为基础,提出了一个智能化的网络入侵检测模型SmartNIDS,利用数据挖掘技术对网络行为数据进行智能检测,分析来自网络外部的入侵攻击以及内部的未授权行为,同时结合人工智能领域的规划识别方法识别攻击者的入侵意图,提供入侵检测的实时报警和主动响应。     

加密技术在网络安全传输中的应用

随着网络技术的不断普及,所带来的网络安全问题也层出不穷,各种各样的网络安全攻击引起了人们的恐慌,各种网络安全技术也不断更新,杀毒软件、防火墙技术、入侵检测技术、加密技术等等也在不断发展.主要探讨了数据加密技术,尤其对椭圆曲线做了分析,并改进了一种新的加密技术来保障网络数据的安全传输,并对加密技术做了总结和展望.     

计算机网络管理及安全技术研究

计算机网络具有互联性、开放性等特征,从而导致计算机网络容易受到恶意软件、黑客及其他不轨攻击,因此,网络信息的保密与安全就成为影响计算机发展应用的关键问题。本文就计算机网络管理与计算机网络安全技术进行了分别的探讨,论述了计算机网络管理的相关内容,并在明确网络安全影响因素的基础上,对身份认证技术、防火墙技术、加密技术、入侵检测技术、反病毒技术进行了相应的分析,意在为计算机网络管理开展及安全技术的实践应用提供借鉴与支持。     

基于系统调用的主机安全分析

入侵检测是一种积极主动的网络系统安全防护技术,提供了对内部攻击、外部攻击和误操作的实时保护。系统调用是用户程序和操作系统之间交互的接口,基于系统调用的入侵检测,就是针对主机的系统调用数据进行监控和分析的技术。基于系统调用序列的主机入侵检测技术具有准确率高、误报率低和稳定性好的特性,是开发入侵检测系统的一个很好的选择。主要从异常检测出发,利用两种不同分析方法,分别对基于系统调用序列的主机入侵检测进行较为深入的研究,并分析和验证了两种方法各自的优点和不足。     

绕过防火墙的攻击与防范

防火墙已经成为网络安全领域非常重要的技术之一,然而随着攻击手段的日新月异,许多攻击都能绕过防火墙进行入侵攻击,而防火墙本身对于这种攻击无能为力,这对网络带来巨大的安全隐患。文章介绍了防火墙的基本知识,分析了绕过防火墙的攻击手段,最后结合入侵检测技术研究防范绕过防火墙的攻击。     

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。     

基于信息安全的入侵检测技术研究

入侵检测技术可以提供对内部攻击、外部攻击和误操作的实时检测和响应,是网络信息动态安全核心技术之一。它实际上是一种信息识别与检测技术,而从以数据为中心的观点看,入侵检测本身就是一个数据分析过程。本文首先介绍了入侵检测的理论基础和领域,讨论了入侵检测的分类和方法。然后对主机入侵检测的方法进行了总结。