人工智能系统在通信网络入侵检测技术中的应用

随着互联网的发展，网络安全问题日益突出。传统的入侵检测系统已经无法满足网络安全的需求，因此人工智能在入侵检测中的应用逐渐受到关注。文章介绍了人工智能系统和传统入侵检测系统的比较，提出了一种基于决策树算法的网络入侵检测系统设计。     

入侵检测系统的方法研究

随着计算机的发展出现了网络,而随着网络的发展,网络安全问题日益突出,在信息化高速发展的今天,一个安全保障的网络系统是必不可少的,而入侵检测系统就是一种对网络传输进行实时监视,监控各种数据包和协议,在发现可疑行为时能够发出警报并能采取主动反应措施,进一步阻止入侵行为,从根本上保证了网络的安全.重点介绍了异常检测和误用检测的基本原理及其特征库,并结合人工智能进一步讨论了基于专家系统的入侵检测.     

基于Mobile Agent的网络入侵检测技术

随着网络安全技术的发展,入侵检测系统(IDS)在网络环境中的应用越来越普遍,但传统的入侵检测技术存在诸多缺陷.而基于移动Agent的入侵检测是分布式计算技术和人工智能技术有机结合的产物,弥补了传统入侵检测的诸多不足.本文研究了移动Agent系统的体系结构、通信机制、数据安全及其研究现状和发展方向.     

针对微软视窗系统基于神经网络入侵检测的研究

人工智能技术在入侵检测中起到很重要的作用.本文描述了采用人工神经网络技术,提出一套运用于微软视窗平台,并结合基于网络和主机的综合型入侵检测系统。     

基于人工智能的网络空间防御技术

网络空间是信息化战争独立的作战域,该领域的网络攻防行动快速但会产生海量的网络事件,对传统的点对点防御理念和堡垒式安全防御体提出了巨大挑战,人工智能和深度学习是未来网络空间防御的一个重要研究方向.在阐述传统网络防御模式和人工智能在网络防御的研究现状基础上,提出并设计了基于人工智能的网络安全防御系统,重点阐述了对网络协议攻击、入侵检测、网络异常行为的检测方案,分析了基于人工智能的网络防御系统的优势以及未来前景.     

基于Snort的网络入侵防御探究

为了研究基于Snort的网络入侵防御,文章首先介绍了入侵防御体系工作原理,再之介绍了网络入侵检测技术,主要包括基于网络的入侵检测系统以及基于主机的入侵检测系统,最后详细研究了基于Snort的网络入侵设计。文章的研究可以作为基于Snort的网络入侵防御设计过程中的参考。     

基于机器学习方法的入侵检测技术的研究

入侵检测技术是近20年来才出现的一种有效保护网络系统免受网络攻击的新型网络安全技术.随着网络技术的迅速发展、安全问题的日益突出,传统的入侵检测系统已难以满足对越来越复杂的网络攻击的检测任务,将机器学习的技术引入到入侵监测系统之中以有效地提高系统性能,已成为入侵检测技术的研究热点.本文主要介绍了入侵检测系统的基本结构以及几种机器学习方法在入侵检测中的应用,其中包括:基于贝叶斯分类的方法、基于神经网络的方法、基于数据挖掘的方法与基于支持向量机的方法.     

基于人工智能的网络安全技术与应用

本文探讨了基于人工智能的网络安全技术与应用。首先,分析了传统入侵检测系统和恶意代码检测方法的局限性。随后,介绍了基于机器学习和行为分析的入侵检测技术,以及基于深度学习和行为分析的恶意代码检测技术。接着,讨论了传统网络攻击响应存在的问题,并探讨了基于强化学习和自然语言处理的网络攻击响应技术。最后,总结了人工智能在网络安全技术与应用中的重要性和未来发展方向。     

一种CORBA中间件的智能入侵检测系统的实现

针对目前入侵检测系统不能适应异构网络环境、缺乏协同响应的不足,提出了一种基于CORBA的分布式入侵检测系统模型,结合人工智能思想,实现了一种基于CORBA的入侵检测系统CMDIDS(Corba MiddleWare Distrubite Intrusion Detection System)。文章详细讨论了系统的体系结构、特点和实现技术等,使所设计的系统能够对大型分布异构网络进行有效的入侵检测,对网络智能化入侵检测系统的设计有一定参考价值,对综合解决网络安全问题是一个有益的探索。     

基于专家系统的入侵检测系统的实现

该文讨论了普通型入侵检测系统的弱点,对人工智能的重要领域专家系统作了简要介绍,提出了一个基于专家系统的实时入侵检测系统的详细设计方案和实现方法,同时举例说明如何定义知识规则库中的规则集。     

基于协议分析的入侵检测算法及体系结构研究

传统的基于误用检测的入侵检测系统大多采用简单模式匹配或者是模式匹配的改进方法进行入侵检测。采用模式匹配的入侵检测方法具有匹配的数据量大、误报率和漏报率高的问题。针对这些主要问题,提出了基于协议分析树的通用协议分析入侵检测算法以及基于此算法思想的多Agent并行处理协同工作的入侵检测体系结构,并对其入侵检测性能进行了分析,从理论上证明了其在检测速度上有巨大提高,适合高速网路和下一代网络的需要。     

多代理技术在分布式入侵检测系统中的应用研究

分析传统入侵检测模型和现有的分布式入侵检测模型的不足。提出了一个基于主机多代理的入侵检测模型,并详细分析了各组件的功能。该模型增加了一些安全代理模块,提高了入侵检测系统的安全性及准确性。     

单类支持向量机在工业控制系统入侵检测中的应用研究综述

通信行为的异常检测是工业控制系统入侵检测的难点问题之一。本文结合工业控制系统的专有协议特点,阐述了工业控制系统入侵检测技术的国内外研究现状,归纳和总结了现存的问题,并指出单类支持向量机(OCSVM)算法在工业控制系统入侵检测中的优越性。分析了已有OCSVM在工业控制系统入侵检测中研究存在的问题和不足之处,结合已有研究基础工作,说明了进一步研究发展的方向。     

网络入侵检测技术综述

随着互联网时代的发展,内部威胁、零日漏洞和DoS攻击等攻击行为日益增加,网络安全变得越来越重要,入侵检测已成为网络攻击检测的一种重要手段。随着机器学习算法的发展,研究人员提出了大量的入侵检测技术。本文对这些研究进行了综述。首先,简要介绍了当前的网络安全形势,并给出了入侵检测技术及系统在各个领域的应用。然后,从数据来源、检测技术和检测性能三个方面对入侵检测相关技术和系统进行已有研究工作的总结与评价,其中,检测技术重点论述了传统机器学习、深度学习、强化学习、可视化分析技术等方法。最后,讨论了当前研究中出现的问题并展望该技术的未来发展方向和前景。本文希望能为该领域的研究人员提供一些有益的思考。     

基于Agent的网络入侵检测技术的研究

入侵检测作为一种主动的信息安全保障措施,已成为计算机安全特别是网络安全领域的研究热点。基于Agent技术的入侵检测系统因为其分布式协同处理和智能化的特点,正引起研究者的重视并成为未来入侵检测的一个发展方向。本文首先介绍了入侵检测系统的发展、分类与演变过程,然后分别对基于静态Agent与移动Agent技术的入侵检测系统的研究现状进行了阐述,分析了它们的研究重点与发展方向,最后指出了基于Agent技术的入侵检测系统的研究展望和面临的挑战。     

基于回报期望的入侵检测系统性能评估

随着入侵检测技术和产品的发展,如何有效地评价入侵检测系统的有效性和可靠性成为了目前网络安全研究的一个热点问题。本文描述了目前入侵检测中一些常用的模型,对其优缺点进行了详细的描述。针对目前入侵检测系统的速度、准确率问题,结合入侵期望值模型,通过分析和推导给出了其值的最优参考值。给出了误报率、漏报率和入侵率与入侵个数乘积之间的关系,通过该关系可以得到入侵率与入侵个数乘积的值,其值对入侵检测系统的性能评估具有重要的意义。通过仿真实验验证了基于回报期望的入侵检测系统性能评估模型在入侵检测系统性能评估应用中的可行性。     

工业控制系统入侵检测技术的研究及发展综述

入侵检测是工控安全防护技术的重要组成部分。针对工控系统入侵检测技术的研究与应用,分别从检测特征、算法设计、应用环境等角度对目前的研究工作进行总结,介绍入侵检测在保障系统安全运行中的实际应用,讨论了工控入侵检测技术研究的关键问题。为提高工控入侵检测技术的异常行为防御能力,根据工控系统环境的复杂性和入侵检测的特殊性,对相关研究中存在的问题与不足进行分析,并结合工业控制系统网络化与信息化的发展现状和不断增强的安全防御要求,对工控入侵检测研究进行展望,提出了与大数据处理融合、智能化检测系统等的发展方向。     

Intrusion Detection Systems Using Blockchain Technology: A Review,Issues and Challenges

Intrusion detection systems that have emerged in recent decades can identify a variety of malicious attacks that target networks by employing several detection approaches. However, the current approaches have challenges in detecting intrusions, which may affect the performance of the overall detection system as well as network performance. For the time being, one of the most important creative technological advancements that plays a significant role in the professional world today is blockchain technology. Blockchain technology moves in the direction of persistent revolution and change. It is a chain of blocks that covers information and maintains trust between individuals no matter how far apart they are. Recently, blockchain was integrated into intrusion detection systems to enhance their overall performance. Blockchain has also been adopted in healthcare, supply chain management, and the Internet of Things. Blockchain uses robust cryptography with private and public keys, and it has numerous properties that have leveraged security’s performance over peer-to-peer networks without the need for a third party. To explore and highlight the importance of integrating blockchain with intrusion detection systems, this paper provides a comprehensive background of intrusion detection systems and blockchain technology. Furthermore, a comprehensive review of emerging intrusion detection systems based on blockchain technology is presented. Finally, this paper suggests important future research directions and trending topics in intrusion detection systems based on blockchain technology.     

基于数据挖掘的入侵检测技术研究综述

入侵检测技术是近年来研究的热点,首先说明入侵检测研究的重要意义和必要性,然后在深入研究数据挖掘技术和入侵检测技术的基础上,针对目前入侵检测系统中存在的一些问题,介绍几种典型的解决方案,并对它们进行比较和分析,讨论今后研究发展方向.     

Ad hoc网络中一种基于学习Petri网的入侵检测模型

移动自组织网络是由无线移动节点组成的复杂分布式通信系统.研究了移动自组织网络的入侵检测问题,对当前Ad hoc网络上的入侵行为和入侵检测技术进行了分析,论述了学习Petri网络应用于入侵检测系统中的优势,给出了一个基于学习Petri网络的入侵检测实施模型,并在网络仿真软件ns2中对其进行了评估.