基于AIS的网络入侵检测安全策略研究

基于AIS网络入侵检测安全策略设计过程中,需要对网路入侵检测模块进行分析,通过对异常检测问题和误用检测问题研究,发现系统漏洞。通过对否定选择算法、克隆选择算法、基因库优化算法的研究,达到优化网络系统性能,提高系统安全性的目标。网络入侵检测系统设计过程中需要从框架设计入手,建立动态自体集合,从而能够更好的发生系统漏洞,产生拒绝访问,保证网络系统的安全。     

网络入侵的方法与检测

网络安全问题日益突出,分析了网络攻击的原理,主要有漏洞扫描技术、口令破解方法、脚本攻击和缓冲区溢出等方法。检测这些网络攻击的方法就是应用入侵检测系统,论述了开放源码的入侵检测系统snort的特点和入侵检测的原理。     

云计算在病毒入侵检测技术中的应用

随着IT行业的迅速发展,传统的病毒防护系统已经无法快速、及时地处理与日俱增的安全问题。而新一代的云计算技术恰好能够解决传统防护方法的弊端,为病毒防护技术提供了新的途径和思路。文章建立云计算在病毒入侵检测模型,通过实验在机房试运行。该系统模型能够有效运用云计算的强大性能,对于外来相似或者有关联的病毒进行归类,把复杂的入侵因素进行简化,明确入侵方向,降低防护难度。     

基于改进神经网络的网络入侵检测

随着计算机网络的高速发展,从20世纪90年代初至今的几十年中,网络安全问题日渐突出,计算机信息的安全和防御受到严重影响。传统非神经网络入侵检测包含着效率低、误差较大和收敛速度慢等问题。采用改进的遗传算法来使神经网络权值与BP算法结合,能够满足入侵检测分类识别的需求,利用给定的动态神经网络系统构建相应的网络入侵检测系统,能适应不同类型的入侵检测,有效地提高了网络的安全性。     

基于Web数据流技术的网络入侵检测研究

针对传统多遍扫描数据库的挖掘技术构建的入侵检测模型已不能满足Web数据流高速并且无限到达的需要,根据多维频繁模式的特点,提出了一种新的入侵检测模型和一种新型数据结构SW.Tree,并给出了一种基于滑动窗口树的挖掘频繁项集的新型算法AFP.对不同流量数据的实验结果表明该模型有较高的报警率和较低的误报率.     

基于网络入侵检测系统的算法分析

随着网络信息化技术的不断发展,安全性问题面临着不小的考验,特别是对网络入侵的安全问题越来越频繁,如何有效地针对网络入侵进行检测,需要设计检测系统发挥应有的功能的作用,从而能够准确地检测到网络入侵的具体情况,有网络维护人员提供处理措施的参考价值。本文将主要探讨基于网络入侵检测系统的算法。     

网络安全的入侵检测研究

随着计算机网络技术的飞速发展和也能够用以及计算机网络用户数量的不断增加,如何有效地保证网络上信息的安全成为计算机网络的一个关键技术。本文首先说明了入侵检测的必要性,并给出入侵检测的概念和模型。其次概述了多种入侵检测方法及体系结构。最后,讨论了该领域当前存在的问题及今后的研究方向。     

数据挖掘技术在新型网络入侵检测模型中的应用研究

随着互联网和计算机的普及应用,网络黑客和木马病毒日益泛滥,入侵检测已经成为网络安全管理的有效手段。本文将数据挖掘技术应用于网络入侵检测模型中,提出了新型模型的构建方案。     

加州推出大规模太阳能跟踪系统

最近,美国加州J.Lohr葡萄园及葡萄酒公司(J.Lohr Vineyards & Wines)推出了北美葡萄酒行业最大的太阳能跟踪系统,占地3英亩,非常壮观。该系统采用单轴跟踪设计,预计发电容量756千瓦,可补偿酒厂75%的用电需求。该系统由位于     

加州推出大规模太阳能跟踪系统

最近,美国加州J．Lohr葡萄园及葡萄酒公司（J．Lohr Vineyards＆ Wines）推出了北美葡萄酒行业最大的太阳能跟踪系统,占地3英亩,非常壮观。该系统采用单轴跟踪设计,预计发电容量756千瓦,可补偿酒厂75％的用电需求。该系统由位于丹佛和科罗拉多州的Conergy太阳能公司设计和安装。     

一种基于Linux的网络入侵检测系统

设计了一种基于Linux的网络入侵检测系统.介绍了系统对攻击行为的识别、入侵检测程序中的数据结构设计以及入侵检测模块设计和关键程序设计.该系统可用于检测Synflood攻击、Teardrop攻击、Land攻击、Smurf攻击和Ping of Death攻击,以及ICMP,TCP,UDP的扫描.     

图书馆网络入侵检测系统的设计与实现

本文中,笔者主要对图书馆网络入侵检测技术（library intrusion detection technology; LIDT） 进行了简单的介绍,具体包括入侵检测技术的理论、作用以及特点等,并根据网络异常流量检测原理提出了一种网络入侵检测的模式,针对图书馆网络入侵检测系统的体系结构以及实现技术进行了深入分析。     

基于入侵检测的网络安全研究

计算机网络已经渗透到了社会的各个领域,人们在享受网络带来的资源共享及信息交流方便快捷的同时,也不得不面对越来越多的来自网上的恶意攻击,各种黑客攻击技术在网上唾手可得,而且日新月异。入侵检测作为近年发展起来的一种动态安全最核心技术之一,主要通过实时监控网络和系统的状态、行为以及系统的使用情况,来检测系统用户的越权使用行为,以及系统外部的入侵者利用系统的安全缺陷对系统进行入侵的企图。在目前日益复杂的网络形势下有其不可取代的地位。     

入侵检测背景下的数据库应用探析

入侵检测技术作为一门检测误用计算机的学科,它的作用有很多如:检测系统,威慑力,损失评估,预测攻击以及支持起诉的功能。近几年来,数据库的入侵检测技术的研究也引起了大众的关注。计算机建立非正常的检测机制能够有效的勘测出该用户在运用数据库的时候可能会受到的威胁和入侵等,这样可以保护用户数据库的安全。本论文从入侵检测技术出发,探讨数据库的应用。     

基于改进人工鱼群算法的网络异常入侵检测

网络入侵检测算法的效率直接影响到检测的正确率,针对特征选择问题,提出一种改进人工鱼群算法选择特征的异常入侵检测方法。仿真结果表明,改进后的算法降低了特征子集的维数和检测误报率,加快了异常入侵检测的速度。     

基于向量机主动学习的通信网络入侵检测技术的研究

随着信息技术在人类生活各个方面的深入,信息网络中所包含的牵涉个人及国家利益的信息业变得越来越多,利益的存在滋生了网络攻击。网络攻击通过各种不法手段,来窃取其所需要的网络信息。本文重点研究了支持向量机主动学习的通信网络入侵检测算法的优化设计,主要研究支持向量机设计到的风险函数、支持向量机的原理、支持向量机的分类和回归,深入探讨了主动学习的流程和结构,对主动学习中的学习算法做了深入研究,研究其各种相关定义以及其的学习过程和查询过程。     

基于人工神经网络的入侵检测方法研究

入侵活动在计算机网络上的不断变化和复杂特性使得不能像对待普通入侵检测系统(IDS)一样处理。识别和防止这种攻击是最具挑战性的任务之一。深度学习是最受欢迎的机器学习技术之一。本文采用深度神经网络对不同类型的入侵攻击进行分类,并将结果和支持向量机(SVM)进行了对比。实验结果表明,使用深度神经网络的入侵检测的准确性令人满意。     

入侵检测系统综述

对于任何一个国家、企业或者个人来说,随着计算机及网络的发展,网络安全问题是一个无法回避且重要的问题呈现在面前,很多非法分子或者合法用户的不当使用都会对网络系统造成破坏,针对这些行为要采用相应的技术进行制止或者预防,入侵检测技术成为解决该问题的最好方法之一。文章主要简综述了入侵检测系统的基本检测方法。     

入侵检测和分布式防火墙策略配置研究

伴随着社会经济的发展和科学技术水平的不断提高,互联网已经无可非议的成为了现代信息社会的的基础设施,并且被应用到社会的各个领域中去。在计算机技术产生之初,只是进行几台计算机的联合,并且这些计算机之间是可以完全信任的。但是随着计算机技术的革新,这种原始的水平已经不能适应现代企业和社会的要求。现代的企业和社会的网络系统都是进行几十台甚至成百上千台电脑的联网,如果一旦出现网络安全问题,会给企业和社会造成极大的损失,这就要求一个绝对安全的网络环境来确保整个网络系统的安全性,因此,也为网络安全技术水平提出了更高的要求。     

基于计算机免疫的入侵检测系统研究

随着社会信息化程度的不断加深,网络规模在迅速扩大的同时,也变得更加复杂,由此引发的安全问题也越来越受到人们的重视。而对于传统的入侵检测技术如防火墙等并不能有效地实现实时防护,且对操作失误造成的损失也无法进行修复。故此,鉴于传统入侵检测技术的一系列缺陷,本文设计了一种基于计算机免疫的入侵检测系统框架,并把其分为数据采集模块、预处理模块、免疫功能模块以及响应模块等四个模块进行了具体的介绍。