基于免疫机理的自适应Agent在网络入侵检测系统中的应用

传统的入侵检测系统主要采用的是异常检测和误用检测的方法，误报率和漏报率较高，自适应性较差．难以满足当前的网络安全需求。文章针对当前入侵检测系统存在的这些问题提出了一种基于免疫机理的．利用自适应Agent技术实现的入侵检测系统模型，该系统采用了三种Agent．一种是预警Agent．它们通过监听流量发现异常，发出入侵预警警报；一种是评估Agent，它们通过收集各个Agent对于当前事件的预测建议得出是否是入侵的结论；管理Agent处于系统的最高层，在进行系统训练时发挥作用，判定评估Agent的结论是否正确．并给出反馈意见，评估Agent根据管理Agent的反馈意见对预警Agent的权值进行修正．该系统结合了异常检测和误用检测的优点，具备在线升级自身的抗体权值的能力．从而提高了系统抵御攻击的能力和自适应性。     

网络入侵防御技术研究

对网络入侵防御技术进行了分类，并分析了每种技术的特点，最后提出一种入侵防御系统的结构模型，该模型采用在线检测模式．融合使用状态检测、特征检测、异常检测以及协议分析等多种检测技术来提高检测的准确性及检测效率，并通过对报警的可信度进行评判，进一步降低误报率，提高系统的检测防御性能。     

网络入侵检测技术研究(下)

入侵检测是近几年发展起来的新型网络安全策略，它实现了网络系统安全的动态检测和监控。文章介绍了入侵检测系统的体系结构和检测方法，指出了入侵检测系统应具有的功能以及入侵检测系统的分类，分析了现有的入侵检测技术以及多种检测技术在入侵检测系统中的应用。     

基于系统调用的入侵检测传感器研究与实现

Linux操作系统调用信息对于描述主机系统的安全状态有重要的作用，分析了Linux操作系统调用信息在入侵检测中的应用；阐述了入侵检测系统Host Keeper中系统调用传感器的原形框架、软件设计和实现方法；并给出了利用Linux操作系统调用信息进行入侵检测的研究。     

入侵检测相关技术的研究

首先对入侵检测技术的研究背景进行阐述,然后对入侵检测系统的有关技术、网络入侵检测技术、评价入侵检测系统的指标和CIDF标准框架进行了深入研究。其中对于入侵检测系统详细地讲解了基于主机的入侵检测系统和基于网络的入侵检测系统;对于入侵检测技术深入讲解了误用检测技术、异常检测技术和混合检测技术;对于入侵检测性能指标详细讲解了漏报和误报、系统负荷、检测延迟时间和抗攻击能力。最后对网络入侵检测技术的未来发展方向进行了展望。     

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。     

浅析网络的入侵检测

入侵检测问题是目前针对网络攻击现象的一种有效的解决途径，它通过对计算机网络或计算机系统中的若干关键点收集信息并对其进行分析，从中发现网络或系统中是否有违反安全策略的行为和被攻击的迹象．文章介绍了入侵检测系统的概念、技术以及入侵检测的方法，并展望了入侵检测系统的发展趋势．     

网络入侵检测技术研究(上)

入侵检测是近几年发展起来的新型网络安全策略。它实现了网络系统安全的动态检测和监控。文章介绍了入侵检测系统的体系结构和检测方法，指出了入侵检测系统应具有的功能以及入侵检测系统的分类，分析了现有的入侵检测技术以及多种检测技术在入侵检测系统中的应用。     

入侵检测技术分析概述

入侵检测是保护信息安全的重要途径，对网络应用的发展具有重要意义与深远影响。介绍了入侵及入侵检测的概念，指出了入侵检测系统具有的功能及入侵检测的过程，并对入侵检测系统的分类与入侵检测的方法进行了简要分析，最后提出了入侵检测技术的主要发展方向，为进一步研究提供参考。     

网络入侵检测技术研究

对入侵检测作较全面的综述性介绍，首先从入侵、入侵检测的概念出发，接着介绍入侵检测的分类和入侵检测系统的模型，最入对入侵检测的各种方法进行简要分析。     

基于决策树分类算法的入侵检测研究简

针对目前的入侵检测系统（IDS）准确度不高、自适应性差、检测效率低等问题,本文基于决策树分类算法,设计了一个基于决策树的入侵检测系统模型。将决策树算法作为分类器应用于入侵检测的过程中,提高了入侵检测系统的性能。     

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。     

移动代理技术在分布式入侵检测系统中的应用

基于移动代理的入侵检测技术是近几年发展起来的一种新技术。主要介绍了基于移动代理技术的入侵检测系统模型的历史、概念、特点并介绍了一种Spara的模型。     

基于系统调用子集的入侵检测

入侵检测技术是入侵检测系统(IDS)的重要内容.根据系统调用的作用效果对系统调用进行划分,在此基础上提出基于系统调用的一个子集(W子集)的入侵检测技术.实验表明,与基于系统调用全集的方法相比,基于W子集的入侵检测技术具有较低的误报率,且所需存储空间代价和计算代价都较小,因而更加适合于实时入侵检测.     

多用户并发控制的入侵检测漏警实验系统

利用多种入侵检测躲避技术,采用三层B/S结构,研究并实现了多用户并发控制的入侵检测漏警实验系统,该系统支持多用户并发实验而不相互冲突.对系统的测试以及实践证明,该系统可支持500名左右的用户同时实验并且响应时间不超过3秒.     

基于CNN的泄漏电缆入侵检测定位算法

泄漏电缆入侵检测系统所处的外部环境较为复杂,为降低环境因素对泄露电缆入侵检测的影响,提出了基于卷积神经网络的入侵检测算法。通过卷积神经网络处理大量的样本数据,并从数据中自动提取内在特性,实现泄漏电缆电磁入侵检测系统更低的误报率、漏报率和更高的定位精度的目标,搭建了卷积神经网络入侵检测模型,并用样本数据对模型进行训练和测试。模型测试结果表示其具有低漏报率和误报率,定位精度可达到1 m。     

基于误差反向传播的入侵检测系统的研究

构建了一种基于误差反向传播神经网络的入侵检测系统总体架构,分析了该系统的各组成模块和功能要求.重点阐述了基于误差反向传播的入侵检测分析模块的设计方案,研究入侵分析过程中的几个关键问题并给出了解决方法.最后给出了基于误差反向传播网络的检测算法流程.