现行IDS及其存在的问题

在分析入侵检测系统、技术以及其它正在研究的入侵检测方法的基础上,对现行入侵检测系统存在的问题进行了分析研究。     

分布式入侵检测系统研究与实现

该文提出了综合多种入侵检测与防范技术的分布式网络入侵检测系统平台(DistributedIntrusionDetectionSystemsPlatform,DIDSP)的总体框架,并对基于网络和基于主机的入侵检测系统的实现方法进行了详细讨论。系统采用插件机制,可以很容易地集成新的入侵检测技术,具有良好的可扩展性。     

基于人工免疫的入侵检测系统

文章根据生物免疫系统的原理、体系结构,进行了基于人工免疫的网络入侵检测的研究,以改进现有网络入侵检测系统的性能。一个好的IDS应具有的特性包括：可扩展、可维护、可移植、检测效高。     

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。     

免疫原理驱动的入侵检测系统框架

将人体免疫原理应用于计算机安全领域是安全技术研究的一次新的尝试。免疫系统捍卫着人体的生存,正如入侵检测系统(IDS,IntrusionDetectionSystem)保护计算机系统免受攻击的摧毁。当前大多数IDS系统仅采用基于特征的检测以减少误报,然而这会造成不可忍受的漏报问题。论文将免疫原理引入入侵检测领域,试图为当前入侵检测领域普遍存在的误报、漏报问题提出一种解决方案,并提出一种分布式、轻量级和自组织的入侵检测系统框架。     

一种基于移动agent的分布式入侵检测系统

网络的发展带来了入侵的风险,为了防止入侵和破坏,出现了入侵检测技术,传统的入侵检测技术检测能力差、效率低,该文提出了一种基于移动agent的分布式入侵检测系统。     

免疫原理及其在入侵检测中的应用

通过对免疫系统的免疫原理的研究，介绍了基于免疫原理的入侵检测方法。着重说明了肯定检测和否定检测分别在基于主机的入侵检测系统和基于网络的入侵检测系统中的应用。     

一种基于域的无线Ad HOC网络入侵检测系统

无线Ad Hoc网络因其高度动态的拓扑、无线链路、无固定基础设施的支持等一些特性使得它与其他网络相比是非常脆弱的。现有针对有线网络开发的IDS很难适用于这种网络。提出一种称为ZBIDS(Zone-Based Intrusion Detection System)的入侵检测系统,该系统采用两级层次化结构,属于分布式IDS。ZBIDS系统通过基于马尔可夫链的分类器来检测具有序列化特征的入侵。仿真结果表明,基于马尔可夫链的分类器具有较好的入侵检测性能。     

分布式入侵检测系统中自保护代理的系统设计

采用分布式结构的基于网络的入侵检测系统(NIDS)自身的安全性已经成为一个重要问题。在分析了已有NIDS的技术特点的基础上，根据其特性引入了报文过滤、进程控制、报文确认和安全通信的思想，提出了面向NIDS的向保护代理(Sclf-protcction Agent)的模型，并给出了SPA的体系结构与详细设计。在与已有的基于代理的入侵检测系统结合后，SPA可以提高NIDS的安全性。     

基于移动代理的入侵检测系统

本文设计了一种基于移动代理的入侵检测系统.它适合作大规模信息搜集和动态处理,特别是在入侵检测系统的信息采集和处理中,即能充分发挥移动代理的特长,又可以提高入侵检测系统的整体性能和功能.     

入侵检测系统概述

该文首先介绍了入侵检测系统的发展过程,接着阐述了入侵检测系统的功能、模型、分类,并在入侵检测系统的结构和标准化上做了深入的探讨。然后详细研究了入侵检测系统的检测技术,最后指出了目前入侵检测系统中存在的问题,提出了入侵检测系统的发展前景。     

大规模分布式入侵检测系统的研究与探讨

本文首先分析了入侵技术及入侵检测系统的发展趋势,然后给出了一种大规模分布式入侵检测系统的整体模型,并在系统中综合运用了多种入侵检测方法,使整个系统具有良好的规模扩展性和高的入侵检测性能.     

数据挖掘技术在网络入侵检测中的应用

该文阐述了当前入侵检测系统存在的问题,针对现有入侵检测系统漏报、误报率高的问题,提出了将数据挖掘技术应用于入侵检测系统的思想,设计出了一个基于数据挖掘技术的入侵检测系统模型,描述了模型体系结构及主要功能。实验测试表明,该模型能提取特征,生成新规则,找到入侵数据,大大提高了入侵检测系统的准确性和可靠性,对于保护网络起到了非常重要的作用。     

基于Agent的分布式入侵检测系统

针对现有入侵检测系统存在的问题,论文提出了一个基于Agent的分布式入侵检测系统模型,该系统模型结合目前几种主要的入侵检测技术和数据挖掘技术,实现了入侵检测和实时响应的分布化,同时增强了入侵检测系统的灵活性、可伸缩性、鲁棒性、安全性以及入侵检测的全面性。文末给出了根据该系统模型实现的入侵检测系统的实验测试结果,证明了该系统对入侵检测的有效性和合理性。     

基于集成神经网络的智能决策入侵检测系统

针对传统入侵检测系统存在误报率、漏检率较高的问题,提出了一种将误用入侵检测和异常入侵检测相结合的智能决策入侵检测系统,该系统基于集成神经网络技术,通过D—S证据理论可以将两种技术很好地结合起来,提高入侵检测系统的效率。阐述了该入侵检测系统的总体结构部署以及各组成模块的相应结构设计。     

反馈神经网络在入侵检测系统中的应用

对基于网络的入侵检测系统进行了研究,提出了将反馈网络应用于入侵检测系统中,使用一种改进的Jordan神经网络算法,借助于反馈神经网络提取描述攻击模式的特征和进行规则推导,然后用神经网络建立的规则集进行入侵检测,实验证明利用反馈神经网络提高了入侵检测系统的性能。     

入侵检测系统AIDS的研究与设计

在分析了入侵检测系统基本概念的基础上,针对目前入侵检测系统中存在的问题,提出了一个自适应的入侵检测系统模型。阐明了自适应入侵检测系统的设计方法,着重分析了该系统的信息处理流程、软件设计原则、及关键技术问题。最后简要说明了该系统模型的优势所在。     

入侵检测系统的比较

入侵检测系统对已经发生的入侵进行检测并执行相应的对策。安全管理员在选择IDS时会有多种考虑，文章比较了入侵检测系统使用的不同方法，其结果可以协助特定系统选择最合适的单独的或协作的入侵检测系统。     

IDS入侵检测系统的分析与研究

入侵检测技术的发展给网络安全的研究带来了新的途径。本文首先对入侵检测系统（IDS）的历史和发展进行了阐述，并详细描述了几类入侵检测系统及其优缺点，最后着重对入侵检测方法进行讨论，并提出了一些新的研究思路。     

分布式入侵检测系统模型研究

避开入侵检测系统的核心问题——入侵检测算法的具体实现,通过对有关感应器、分析器问题的研究分析,提出了一些有利于提高入侵检测准确率、提高系统吞吐量、提高系统自主学习能力的建议。以此为基础,给出了一种不受具体入侵检测算法限制的分布式入侵 检测模型,分析了该模型的优缺点。