基于聚类的HMM算法及其在NIDS中的应用

本文提出根据正常-异常序列模式异常来定义紧急级别的新概念，将隐马尔可夫模型引入到网络入侵检测系统中检测正常-异常序列中的模式异常。并针对直接对检测数据进行HMM训练和检测。存在计算量很大的问题。提出了采用先聚类降低状态维数，然后采用HMM的方法进行NIDS检测的方法。实验证明其有效性。     

规则检测下基于虚拟机运行的神经网络入侵检测模型研究

目前进行研究的用于入侵检测的各种神经网络仍存在一些结构性的缺点,本文在分析这些缺点的基础上,提出了规则检测下基于虚拟机运行的神经网络入侵检测模型SA_NNIDS。通过构建虚拟机对入侵数据进行转化提取,以SNORT检测结果对神经网络进行训练,综合利用异常检测和误用检测模式,双系统运行,综合提高了检测效率。为神经网络在其实际产品中的应用提供了可能,并为神经网络在其他安全产品中的使用提供了思路。     

一种针对MANET入侵检测Agent分布的分簇方法

本文提出了一种针对移动Ad Hoc网络入侵检测Agent分布的选择多簇首的分簇算法。该算法以一跳的反馈信息为依据,将网络分割成一系列簇,以节点的剩余能量、可信性和公平性为判断依据,在大小不同的簇中选择和维护相应多个簇首节点,以便实现协同检测。仿真结果表明,该方法分布簇首节点均匀、合理,簇首节点监测信息比率较高,且占网络节点总数比例不大,适合用于入侵检测Agent的分布。     

基于改进贝叶斯分类算法的入侵检测系统模型的构建

根据分类技术建立入侵检测系统的思路,构造了一个基于贝叶斯分类的入侵检测系统模型。本文提出了利用未标记数据提高贝叶斯分类器性能的方法,可以大大提高入侵检测系统准确率和效率。     

WLAN网络安全性研究

无线局域网的应用越来越广泛,针对无线局域网络安全性技术也在不断的更新。简要介绍WLAN的各种标准的发展状况,报告了现在存在比较普遍无线局域网的安全漏洞,针对这些漏洞,提出几个比较重要的安全措施。     

一种基于移动代理的DIDS模型研究

对传统的分布式入侵检测系统（DIDS）的局限性进行了详细分析,并提出了一种基于移动代理的DIDS模型,给出了设计思想、系统结构和检测原理。该模型可有效的提高分布式入侵检测系统的安全性和适应性。     

基于无线网络的入侵检测系统研究与设计

本文对无线局域网络(WLAN)的入侵方式、入侵接入进行了分析,总结提出了WLAN网络中入侵检测技术系统的设计要求,结合有线网络中比较成熟的入侵检测技术,设计了一个分布式WLAN入侵检测系统(WDIDS)模型,我们认为该模型对研究无线局域网络入侵检测技术有一定的参考价值。     

基于IXP2400的入侵防御系统设计和实现

网络处理器是专门用来执行数据处理和转发的高速可编程处理器。随着网络的飞速发展,网络处理器在网络交换及网络通信设备中的应用越来越广泛,IXP2400就是INTEL公司新推出的第二代网络处理器产品。本文首先根据当今网络安全的发展形势,引入入侵防御系统(IPS)这个概念,提出了设计和实施IPS的必要性;其次,详细介绍了INTEL IXP2400网络处理器硬件组成和结构;接着介绍了IPS的基本原理,并且建立了系统的软硬件结构模型;最后给出了IPS在IXP2400上的具体实现。     

一种基于网络处理器的IDS的设计方案

入侵检测是近年来网络安全研究的重点,IXP2400是Intel公司推出的新一代网络处理器,具有较高的处理性能和较好的可扩展性。本文描述了一种基于IXP2400的入侵检测系统(IDS)的设计方案,采用了高效的特征匹配算法,使整个系统的处理性能达到高速网络环境的要求。     

基于聚类分析的入侵检测研究

现在的入侵检测系统一般采用模式匹配技术来检测入侵行为,这种方法最大缺点是可扩展性比较差,本文把数据挖掘算法--聚类分析算法应用到入侵检测系统中,在各个方面得到了良好的效果.