数据挖掘技术在网络入侵检测中的应用研究

在网络安全管理中入侵检测技术是防止黑客入侵网络的有效方法之一,其通过对入侵事件的识别,当发现异常数据时及时报警并采取相应的措施阻隔非法数据入侵。在网络入侵检测中,数据挖掘技术对于检测的能力尤为重要,因此对数据挖掘技术和入侵检测技术进行研究,设计基于数据挖掘的网络入侵检测系统,并将聚类分析算法、Apriori算法引入入侵检测,提出算法的优化,提高入侵检测率和降低误报率。     

面向入侵检测的模式匹配算法改进

模式匹配算法是入侵检测系统中使用较多的一种算法。在检测过程中,模式匹配算法的效率决定了入侵检测系统的性能。针对入侵检测系统中模式匹配算法效率不高的缺点,在对入侵检测系统的BM模式匹配算法进行深入分析的基础上,提出了一种针对BM模式匹配算法的改进算法E-BM算法,通过实验测试结果表明该算法能够有效提高入侵检测效率。     

基于数据流的网络入侵检测研究

目前,入侵检测系统面临数据量大、内存等系统资源不足的问题.将两阶段聚类算法应用于入侵检测,设计了基于数据流的入侵检测系统模型.实验结果表明,该系统可以取得较高的检测率和较低的误报率,具有自适应性和可扩展性,并有效降低了对内存资源的需求.     

基于数据挖掘算法的网络入侵检测系统研究

回顾了当前入侵检测技术和数据挖掘技术,分析了Snort网络入侵检测系统存在的问题,重点研究了数据挖掘中的关联算法Apriori算法和聚类算法K一均值算法;在Snort入侵检测系统的基础上,增加了正常行为挖掘模块、异常检测模块和新规则生成模块,构建了基于数据挖掘技术的网络入侵检测系统模型。新模型能够有效地检测新的入侵行为,而且提高了系统的检测效率。     

改进的决策树算法在入侵检测中的应用

为了提高入侵检测系统对入侵行为的速度和检测率,需要引入更好的算法或者对现有的算法进行改进。入侵检测要求能够快速准确地检测出各种入侵行为,因此对算法的执行效率问题要求较高。文中介绍了决策树中的两个经典算法：ID3算法和C4．5算法,分析了它们存在的问题以及寻找如何将改进的决策树算法应用在入侵检测中,并把它们进行了适当的改进以得到更好的效果。通过实验仿真验证了改进的这两种算法在入侵检测系统中对于发现入侵行为能够达到预期的结果。     

基于k-means改进算法的入侵检测系统及应用分析

文章基于k-means改进算法的入侵检测系统进行应用分析,结合当前入侵检测系统发展需要以及传统k-means算法为基础,积极对k-means改进算法进行详细探讨,主要目的在于更好的提高入侵检测系统的检测质量.     

增强型K-means聚类算法在入侵检测中的应用

异常检测是入侵检测中防范新型攻击的基本手段,本文应用增强的K-means算法对检测数据进行聚类分类.计算机仿真结果说明了该方法对入侵检测是有效的.     

网络安全中入侵检测算法研究

伴随网络技术的迅猛发展,世界走向移动互联时代,网络安全的地位愈发不可小觑,作为网络安全的核心技术之一,笔者就入侵检测系统中的算法进行了一系列的研究,在文中概述了传统及新兴的检测算法,并对入侵检测系统的发展要点进行了分析。     

利用KNN算法实现基于系统调用的入侵检测技术

该算法来自一种文本分类算法-KNN算法,文中给出了用该算法实现的入侵检测系统模型.利用该算法实现的基于系统调用的异常入侵检测系统,克服了传统基于系统调用入侵检测方法的缺陷,实验结果体现了该方法的有效性和检测的高效性。     

基于扩展贝叶斯分类算法的网络安全检测

很多网关系统和入侵检测系统被设计来保护自身网络系统的安全，其中一种安全隐患是现有网关系统的不完备性和入侵检测系统的虚警和漏警。总结了前人成果，将贝叶斯算法进行了改进并与之融合，对原有的入侵检测算法提出了改进，得到了一个新的模型。该模型提高了入侵检测系统的完备性和准确性，更有效地保障了网络系统的安全。     

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。     

基于网络的入侵检测系统设计与实现

网络入侵检测系统是一种通过实时监测网络以发现入侵攻击行为的安全技术。随着入侵检测技术的发展进步,目前已经出现了各种各样的网络入侵检测系统。文章在综合分析各种入侵检测技术的基础上,构建了一个基于Snort的网络入侵检测系统,能快速发现入侵行为,实时报警,提高网络防御体系的完整性。该系统采用基于规则的网络信息搜索机制,对数据包进行内容的模式匹配,从中发现入侵和探测行为。     

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。     

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。     

浅析入侵防御系统

为了让人们将入侵防御系统与入侵检测系统区分开来,该文首先介绍了入侵防御系统的产生,然后对入侵防御系统与入侵检测系统进行了比较,同时详细分析了入侵防御系统的工作原理。最后,根据安全技术的发展趋势,预测了入侵防御系统的发展方向。     

入侵检测系统研究

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概念、功能、模型、分类.然后详细研究了入侵检测系统的检测技术,最后指出了入侵检测系统中目前存在的问题,提出了入侵检测系统的发展前景.     

网络入侵检测系统的分析与研究

入侵检测系统是置于防火墙之后的第二道安全闸门,由于它能同时检测来自网络外部的恶意攻击和内部的破坏行为而得到了广泛研究和关注。本文从入侵检测系统的概念出发,探讨了入侵检测系统的功能、模型和体系结构,详细研究了入侵检测系统的检测技术,最后结合目前入侵检测系统存在的问题,介绍了分布式、自动化和智能化是入侵检测技术发展的方向。     

高校办公网入侵检测系统研究

随着计算机和网络技术的发展,网络入侵事件的日益增加,人们发现只从防御的角度构造安全系统是不够的,入侵检测成为继“防火墙”、“数据加密”等传统安全保护措施后新一代的网络安全保障技术。本文首先介绍入侵检测原理和分布式入侵检测方面的相关工作,在分析已有分布式入侵检测系统模型的基础上,提出了一个基于代理的校园网入侵检测系统模型框架。该模型采用分布式的体系结构,由一个代理控制中心和若干代理组成,结合了基于网络和基于主机的入侵检测方法。使用代理技术在分布式环境下对入侵进行检测,可以有效地检测各种入侵,并具有很好的可扩充性。     

入侵检测中的一种时序数据挖掘方法

该文论述了实时网络入侵检测系统现有的缺陷,并通过对系统审计数据的分析,提出了一种基于小波变换时序分析的入侵检测方法。将该算法运用于入侵检测的时序分析中,可以较好地解决高速宽带下网络实时扫描检测的瓶颈问题,提高了实时网络入侵检测的效率。     

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。