移动Agent技术存入侵检测系统的应用研究冯锋

本文从讨论基于主机的入侵检测系统的局限性出发,分析了入侵检测系统中主机检测器基于移动Agent的技术,提出了一种基于移动Agent的入侵检测系统模型,并对模型进行了详细分析和设计。     

移动Agent技术在入侵检测系统的应用研究

本文从讨论基于主机的入侵检测系统的局限性出发,分析了入侵检测系统中主机检测器基于移动Agent的技术,提出了一种基于移动Agent的入侵检测系统模型,并对模型进行了详细分析和设计。     

基于Agent与数据挖掘的分布式入侵检测系统

针对目前计算机入侵检测系统中存在的不足．文中构建了一个基于Agent和数据挖掘技术的分布式入侵检测系统。这个系统引入移动Agent使入侵检测较好地适应了分布式的环境，采用数据挖掘技术使检测系统能够更加快速有效地发现入侵行为，明显地提高了检测系统的实时性。它还把误用检测和异常检测溶为一体，把基于主机和基于网络的入侵检测进行有机结合，具有良好的可扩展性、灵活性、鲁棒性、安全性、实时性、自适应性和检测的准确性。     

多代理技术在入侵检测中的应用

由于当前基于主机入侵检测系统的局限性，使得基于代理人的入侵检测技术显得日益重要。讨论从基于主机的入侵检测系统的局限性出发，分析了入侵检测系统中主机检测器基于多代理的技术以及技术实现难点分析。提出了一种基于多代理机制的入侵检测系统方案，并对方案进行了详细分析和设计。     

基于网络入侵检测的研究与实现

分析了目前网络入侵检测技术的现状及存在的问题，设计了一种基于代理的分布式网络入侵检测系统。并分别从主机Agent、分析Agent和中心Agent的实现方法进行了详细讨论，最后展望了当前入侵检测系统的研究内容与发展方向。     

一种基于移动Agent的分布式入侵检测系统模型MABDIDS

分析了当前的入侵检测技术的发展及存在的主要缺陷,介绍了移动Agent的概念及其优点,提出了一种新的基于移动Agent的分布式入侵检测模型MABDIDS。MABDIDS利用移动Agent的优点,设计了针对主机和网络两种环境而分别具有不同运行机制的两种检测主体,通过将多个监控节点组织成层次结构来协同实现分布式入侵检测,解决了当前分布式入侵检测系统中存在的主要问题。     

基于移动Agent的智能化入侵检测系统结构研究

在对IDS及移动Agent技术进行深入研究的基础上,结合现有的基于Agent的入侵检测模型提出了一种新的基于移动Agent技术的入侵检测系统结构.本结构模型在充分利用基于主机的入侵检测系统和基于网络的入侵检测系统优点的基础上,利用移动Agent技术,克服目前入侵检测系统之间的通信和协同合作方面的弱点,使二者结合在一起,提高入侵检测系统的整体功能和安全性能.分析了系统实现的关键技术和移动Agent自身的安全解决方案.     

一种新的基于Agent的入侵检测系统模型

在CIDF(Common Intrusion Detection Franlework，通用入侵检测框架)的基础上，引入了Agent技术，提出了一种新的基于Agent的入侵检测系统模型。该模型通过静态智能Agent和移动Agent技术实现了分布式的基于主机和基于网络相结合的入侵检测，在技术上采用模式匹配和协议分析，并且采用了PGP技术和数字签名方案进一步实现了入侵检测系统自身的安全性。     

入侵检测系统中多代理技术的应用

在入侵检测系统中,基于主机的入侵检测系统的局限性问题可以依靠多代理技术来解决。讨论从基于主机的入侵检测系统的局限性出发,分析了入侵检测系统中主机检测器基于多代理的技术以及技术实现难点。并对提出的基于多代理机制的入侵检测系统方案进行了详细分析和设计。     

一种基于多代理机制的入侵检测技术及其实现

由于当前基于主机入侵检测系统的局限性,使得基于代理的入侵检测技术显得日益重要。本文从讨论基于主机入侵检测系统的局限性出发,提出了一种基于多代理机制的入侵检测系统方案,并对基于多代理的技术进行了详细分析和难点解析。     

一种基于数据挖掘技术的入侵检测模型研究

入侵检测系统是一种检测网络入侵行为并能够主动保护自己免受攻击的一种网络安全技术,是网络防火墙的合理补充。文中分析了入侵检测系统的通用模型,介绍了入侵检测系统的分类,给出了传统的网络检测技术,在此基础上,详细讨论了数据挖掘技术及其在入侵检测系统中的应用,提出了一个基于数据挖掘技术的入侵检测模型,该模型采用了数据挖掘中的分类算法和关联规则。经过实际测试,该模型能够使网络入侵检测更加自动化,提高检测效率和准确度。     

入侵检测系统研究

入侵检测系统是防火墙之后的第二道安全闸门。该文讨论了基于主机和基于网络的入侵检测系统的不同之处,以说明如何将这两种方式融合在一起,以提供更加有效的入侵检测和保护措施。并结合当今攻击技术的发展,提出今后入侵检测技术的发展方向。     

基于移动智能体的IDS的研究

网络上的计算机安全已是一个十分严重和普遍的问题.由于防火墙和传统入侵检测系统的局限性,它们已不能满足复杂系统的安全性要求,为此,基于移动智能体的入侵检测技术显得日益重要.本文从讨论防火墙和传统入侵检测系统的局限性出发,提出了一种基于移动智能体的入侵检测系统模型,并对模型进行了详细分析和设计.     

基于SVM主动学习和数据融合的入侵检测系统的研究

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的新一代安全保障技术。随着病毒木马越来越猖獗、越来巧妙,人们迫切需要一个既能节约资源方便操作又能保障系统安全性能的入侵检测系统。文章给出了一种与传统入侵检测系统不同的基于SVM主动学习和数据融合的入侵检测系统。在文章中,首先提出了传统入侵检测系统存在的问题和一种新型入侵检测系统的需要,然后回顾了IDS、SVM、主动学习及数据融合的相关背景知识,最后给出新型入侵检测系统的模型及改进的算法实现。     

基于移动代理、关键主机隐藏技术的IDS体系结构

本文介绍了一种安全灵活的入侵检测系统体系结构，通过运用关键主机隐藏技术，使关键主机对于主动探测，被动监听均不可见，提高了系统自身的安全性，同时，通过引入移动代理，限制入侵检测系统各部分之间的通信等机制，增强本体系结构对于拒绝服务攻击的抵抗力，系统通过使用智能移动代理在网络节点上收集处理信息，提高了入侵检检测系统的灵活性，减少了网络负载。     

一种基于数据挖掘的分布式入侵检测模型

入侵检测系统是一种保护网络免受黑客攻击的网络安全技术。为更有效的适应网络计算模式的发展与挑战，在实时性、有效性、可扩充性、准确性等方面进行改进，将数据挖掘的思想应用于入侵检测，提出了一种分布式的实时入侵检测系统模型。     

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。