分布式入侵检测系统研究

入侵检测是收集计算机系统、网络中的多关键点信息,通过对这些信息的分析,从中发现系统或网络中存在的被攻击迹象以及违反安全策略的行为。基于此,提出了一种基于Agent技术的DIDS系统结构模型,以有效地解决对入侵检测系统中网络流量不断增大而造成的数据包丢失问题。该系统可依据网络流量的大小动态调整系统中的检测Agent数量,既不过多消耗系统资源又从而分担了网络流量。     

Linux下的网络入侵检测系统研究与实现

随着计算机信息技术与网络技术的迅猛发展，信息与网络的安全形势也日趋严峻和复杂化。各种计算机安全事件的不断发生，已使保障信息与网络安全成为世界各国计算机安全人员的共同目标。主要介绍了网络入侵检测系统（NIDS）的设计原理和在Linux操作系统（主要是在RedHat）下，对网络入侵检测系统的设计进行了探讨。     

基于卷积神经网络的网络入侵检测技术

随着互联网的发展,网络安全问题是互联网发展所面临的一个严峻挑战,网络入侵检测技术成为其中需要重点关注的问题。特别是随着攻击手段的进一步多样化和数据维度的不断增加,传统的机器学习算法已不能满足目前网络入侵检测系统的要求。卷积神经网络（CNN）具有强大的特征提取能力和数据分析能力,可以提高网络入侵检测的准确性和时效性。因此将CNN应用到网络入侵检测技术中,并通过交叉熵损失函数达到提升检测准确率的目的。首先,对公开数据集进行预处理;然后,构建CNN模型获取分类预测结果;最后,计算模型评价指标,并不断调整CNN模型,直到模型评价指标达到期望值。     

分布式网络入侵检测系统浅析

入侵检测技术是网络信息安全保护措施的一种技术,对各种入侵攻击具有防范作用。但当遭遇到分布式入侵攻击时,单机方式的入侵检测就难以应对了。因此,本文浅析了基于分布式的网络入侵检测技术。利用分布式的端口获取数据,基于规则匹配过滤数据,集中分析和处理数据,在此基础之上构造了一个网络化、分布式数据采集、集中式数据管理的入侵检测系统基本实验模型。     

分布式入侵检测系统研究综述

介绍了入侵检测的发展概况，指出了传统入侵检测系统的不足，给出并分析了几种典型的分布式入侵检测系统模型。最后，讨论了当前分布武入侵检测系统中存在的问题并展望了未来的发展方向。     

一种分布式网络入侵检测系统

在分析了传统入侵检测技术后,提出了一种基于CORBA的分布式的网络入侵检测系统结构。该结构不仅能够避免分布式系统中存在的单点失效问题,还可以平衡计算并提高系统整体的效率,使入侵检测系统能够适应计算机及互联网络的迅速发展。     

网络入侵检测系统及性能指标

互联网应用日益普及,网络安全作为一个无法回避的问题呈现在人们面前。网络入侵检测系统作为一种积极主动的安全防护系统成为安全市场上新的热点。本文首先描述了网络入侵检测系统体系架构,然后介绍了其检测原理和性能指标,最后分析了其当前存在的问题。     

基于数据挖掘的分布式入侵检测系统

简单介绍传统入侵检测系统,进而提出基于数据挖掘的分布式入侵检测系统模型,讨论了为了实现该模型所需要的数据挖掘技术.这些技术的应用,可以有效检测大规模协同攻击,提高分布式入侵检测系统的自适应性和可扩展性.     

基于Agent的网络入侵检测系统

在网络流量不断增大的情况下,网络入侵检测系统(NIDS)会产生丢包问题.针对这个问题,论文设计了一种基于Agent的NIDS.该系统根据网络流量的大小,可以动态的调整系统中检测Agent的数目,以起到分担网络流量同时又不过多消耗系统资源的作用.实验结果表明,在系统中检测Agent的数目大于1的情况下,各检测Agent分担了整个网络的流量,在一定程度上解决了NIDS的丢包问题.     

基于Agent的分布式入侵检测系统研究

为了提高入侵检测系统在体系结构上的灵活性、提高入侵检测的速度,本文将Agent技术应用于入侵检测,探讨了基于Agent的入侵检测技术和模型。首先分析了网络安全及入侵检测系统的研究现状及发展趋势,以及入侵检测技术在网络安全中的重要地位和作用。在对入侵检测技术及Agent技术深入分析的基础之上,提出了一种基于Agent的入侵检测系统模型,研究了构成基本构架的各个子系统在整个模型中的作用及相互关系,给出了各自的设计实现方法,并重点讨论了基于Agent的分布式入侵检测系统模型的通信问题。     

网络入侵检测系统的实现

论述了入侵检测系统的概念及其产生的背景，将网络入侵检测系统分为2类：一类是基于主机的入侵检测系统(HIDS)，另一类是基于网络的入侵检测系统(NIDS)；分析了现有NIDS的体系结构，着重阐述基于网络入侵检测系统的优势以及现有NIDS的存在问题和可能的解决办法，并针对新一代的入侵检测系统系统提出一些廷议。     

基于数据挖掘的高速网络入侵检测系统的研究

随着高速网络环境的发展,传统的网络入侵检测技术已经无法满足互联网安全需求。在这一背景下,本文提出了将数据挖掘中的K-means算法应用于网络入侵检测中,实现基于应用的检测,在原来基础上提高了监测的速度。实验测试表明系统能够对吉比特以太网进行有效高速的检测。     

入侵检测系统研究进展

信息安全是人们高度关注的问题,我国信息安全与网络的防护能力尚处于发展的初级阶段.回顾了入侵检测系统的起源及其发展过程.在阐述入侵检测基本概念和类型的基础上,指出了目前各种入侵检测系统的优点和局限性.数据挖掘技术是克服目前入侵检测系统局限性的一种有效方法.介绍了数据挖掘的概念,并提出了一种基于数据挖掘的入侵检测系统框架.蜜罐系统和蜜网系统也是当前研究的热点问题,对其进行了分析,给出了应用实例.最后指出了下一步研究应该努力的方向.     

网络入侵检测系统的设计与实验

伴随着工业因特网的迅速发展,越来越多基于网络的应用融入人们的日常生活和工作,在这样的背景下,因特网安全保障系统的重要性日益突出。基于此,文章针对工业因特网环境下的网络入侵检测系统设计问题,从保护模式、系统组成、技术方向和响应方式等方面进行了深入的分析,并对工控系统资产识别/机器学习等问题进行了探讨。     

一种基于网络的入侵检测系统的研究与实现

网络入侵检．测系统作为重要的安全工具已经成为研究的热点。本文首先介绍了IDS的基本概念及其组成和分类，然后重点介绍了一种基于网络的入侵检测系统的框架和具体实现，最后对IDS的当前研究情况和发展提出了看法。     

基于网络入侵检测的分析与研究

首先从网络入侵检测的概念、方法和入侵检测系统的分类入手,分析与总结了目前入侵检测系统和相关技术,指出现在的入侵检测系统存在的缺点一误报和漏报的矛盾、海量信息与分析代价的矛盾等.最后探讨了入侵检测技术的发展方向.     

基于网络入侵检测的分析与研究

首先从网络入侵检测的概念、方法和入侵检测系统的分类入手,分析与总结了目前入侵检测系统和相关技术,指出现在的入侵检测系统存在的缺点-误报和漏报的矛盾、海量信息与分析代价的矛盾等。最后探讨了入侵检测技术的发展方向。     

基于深度学习的网络入侵检测方法

网络入侵检测是网络安全领域的重要课题,传统的机器学习检测算法以特征提取和特征分离为基础,存在检测能力不足和误报率高等问题。本文提出一种基于深度学习的网络入侵检测模型IDNet。其综合考虑流量数据中的空间特征和时间特征。首先使用卷积神经网络(CNN)提取流量数据的空间特征,然后通过递归神经网络(RNN)提取流量数据的时间特征,通过堆叠CNN+RNN模块,并逐步增加学习粒度,达到同时有效提取空间特征和时间特征的目的。试验结果表明,所提算法检测准确率和误报率均优于传统机器学习算法。     

基于网管系统的分布式入侵检测模型研究

随着基于网络的服务的迅速增长,入侵检测系统的检测性能已变的越来越重要。为了提高入侵检测系统的检测率和降低其误报率,本文通过将网管系统和入侵检测系统相结合,提出了一种用于分布式入侵检测系统的层次化协作模型,提供集成化的检测、报告和响应功能。在检测引擎的实现上,使用了信息管理库(MIB)作为数据源,可有效检测流量为基础的攻击模式。应用结果表明,该模型可有效增强网络管理的安全性能,提高入侵检测系统的效率。     

基于深度学习网络的物联网非法入侵识别研究

为了获得理想的物联网非法入侵自动识别结果,提出基于深度学习网络的物联网非法入侵自动识别方法.首先采用物联网非法入侵的数据,并从中提取数据的异常入侵行为特征,然后将特征作为深度学习网络的输入,物联网非法入侵类型为作为输出,通过深度学习网络的训练建立物联网非法入侵识别分类器,最后与其它方法进行了物联网非法入侵识别仿真实验,结果表明,深度学习网络获得了高精度的物联网入侵行为识别结果,能够有效保证物联网安全,具有一定的实际应用价值.