基于蜜罐技术的主动防护网络入侵探究

随着信息技术的快速发展,网络安全问题日益突出,如何保护网络安全成为人们研究的重点.在实际工作过程中应用蜜罐技术来进行主动防护网络入侵是一种新方式.由蜜罐技术和分布式代理构成的防护体系,能够有效降低攻击检测误报率.网络安全形势日益复杂的背景下加强对蜜罐技术的研究具有重要意义.本文将重点探讨如何利用蜜罐技术来实现对网络入侵的主动防护.     

入侵检测技术在消防信息网安全中的应用

消防信息网作为公安网子网,与互联网物理分隔,网络安全相对薄弱,自身的安全防护能力并不高。非法入侵、病毒破坏屡有发生,给消防信息网带来不可预测的后果。     

Snort入侵检测中模式匹配算法的研究和改进

入侵检测系统Snort是一种常用的入侵检测软件,该文其分析系统的检测引擎及其采用的模式匹配算法尤其是BM算法进行了深入的分析和讨论,在分析的基础中对BM算法进行改进,使用一种新的模式匹配算法,以减少匹配时间,提高匹配效率,达到提高算法的平均性能和较少资源消耗的目的。     

基于k-means改进算法的入侵检测系统研究

入侵检测技术作为一种主动的网络安全防护技术越来越引起研究者的关注,该文以k-means算法为基础,对基于k-means算法的入侵检测系统进行了研究和分析,指出了传统k-means算法的不足,提出了相应的改进策略,在此基础上完成基于k-means改进算法的入侵检测系统的研究。     

网络安全立体防护机制实现的研究

网络安全防护应当采取一种积极、主动、动态的防护措施,该文通过防火墙与入侵检测系统的联动机制,充分发挥各自的优长之处,增强网络安全整体防御能力,探索构建网络安全立体防护新技术。     

基于蜜罐技术的网络安全防御方案研究

蜜罐技术是一种主动防御网络攻击的技术,通过真实的网络系统或模拟真实网络环境的方式为攻击者提供一个网络陷阱,收集和分析流入该系统中数据,从而发现攻击,并保护网络或计算机。但由于蜜罐系统更为显著的作用是检测功能,并不能实现完全防御。该文在简要介绍蜜罐技术的定义、分类和关键技术之后,设计了一种将蜜罐系统与防火墙、入侵检测系统相结合的联动模型。     

一种改进的BP神经网络算法在入侵检测中的应用

该文介绍了一种改进的神经网络算法,该算法对网络结构采用自确定的方法,并将随机算子和遗忘因子引入BP神经网络中。在提高全局寻优能力的同时,加快了网络的收敛速度。同时将该算法应用于网络的入侵检测中,效果良好。     

校园网络安全中异常入侵快速定位方法的研究

随着计算机技术和网络技术的飞速发展,当代各类学校内的教学、科研等重要领域都引入了计算机网络技术,尤其是现代各类高等院校,其网络化和信息化的程度更为深入,由此可见校园网络所承担的责任越来越重。因此,校园网络的建设已经成为了现代校园建设的重要组成部分,而校园网络安全的重要性更是不言而喻。     

基于加权移动窗口的入侵检测算法研究

为克服目前入侵检测技术检测反应速度慢、误检率和漏检率较高等问题,研究了加权移动窗口这种数据挖掘方法。首先对现有的移动窗口算法MFI-TransSW和Moment进行了认知与分解,指出现有算法的缺陷,提出了加权移动窗口的详细算法,自动调整训练窗口,并对检测模式进行及时的更新;在此基础上建立了基于加权移动窗口的入侵检测系统模型。最后实例检测和结果分析表明,在不同窗口大小、不同最小支持度、数据集增大时该算法执行时间均优于其他算法。     

基于IPv6的网络入侵检测技术研究

IPv6技术是下一代互联网的核心技术。通过分析现有网络安全系统的基本原理,针对IPv6网络的特点,提出在IPv6环境下采用基于协议分析和模式匹配技术相结合的入侵检测系统架构。采用该系统架构能够更快、更有效地处理信息数据帧和连接,同时能够判断一个通信的实际内容及具体含义,具有抗躲避性强、系统资源占用小、检测速度高、误报率低的特点。