基于有色Petri网和移动Agent的网络入侵检测系统

介绍了用有色Petri网的理论对分布式网络入侵行为检测进行建模，并采用移动Agent技术来实现的方法。整个系统具有匹配能力强、扩展性好、分布式运算的特点。     

基于有色Petri网的入侵检测系统的研究

随着Internet的发展,各种网络入侵事件层出不穷,入侵检测系统作为一种主动的网络防护技术,正广泛运用于Internet中。Petri网作为一种工具正广泛应用于各种领域。本文首先分析了网络入侵的一般过程,然后提出了一种基于有色Petri网的入侵检测方法,该方法对建立一个有效的入侵检测系统有着一定的意义。     

基于模糊神经Petri网的网络入侵检测方法

针对传统的入侵检测方法存在检测速度慢、不易收敛、检测准确率低等问题,提出了一种新的适用于网络入侵检测的模糊神经Petri网(简称为FNPN)。文中首先给出了模糊神经Petri网的定义及其引发规则,然后给出了一种学习算法。该FNPN结合了模糊Petri网和神经网络各自的优点,既可以表示和处理模糊产生式规则的知识库系统,又具有学习能力,可通过对样本数据学习来调整模型中的参数以获得系统内部的等效结构。实验证明,该方法具有更高的识别精度和更高的学习速率。     

移动自组网入侵检测综述

移动自组网是由移动节点自组织形成的网络,由于其动态拓扑、无线通信的特点,容易遭受各种安全威胁.移动自组网入侵检测是安全研究中最核心的技术之一.对现有的入侵检测体系结构进行了讨论,同时分析了各自的优点和缺点,接着较详细地介绍了各种检测方法,并进行了综合比较.最后指出移动自组网入侵检测研究今后发展的趋势.     

基于SOM网络的智能入侵检测系统

随着网络技术的不断发展,入侵检测技术作为安全防护的重要手段,显得日益重要.针对现有入侵检测系统识别率低、误报率高的问题,将SOM神经网络结合Agent技术应用到入侵检测系统.结合模糊逻辑的思想对SOM网络的学习算法进行了模糊化改进,利用SOM网络的自组织特性对网络数据流量强度进行建模和聚类;使用Agent技术进行实时监控网络环境的安全状况、入侵企图的识别等.提出一个基于自组织神经网络的智能入侵检测模型,描述了模型体系结构及其工作流程.通过实验进行仿真,实验证明系统有较好的识别率和较低的误报率.     

基于机器学习的移动自组织网络入侵检测方法

移动自组织网络是由无线移动节点组成的复杂分布式通信系统。研究了移动自组织网络的入侵检测问题,采用了一种新型的基于机器学习算法的异常入侵检测方法。该方法获取正常事件的内部特征的相互关系模式,并将该模式作为轮廓检测异常事件。在Ad hoc 按需距离向量协议上实现了该方法,并在网络仿真软件QualNet中对其进行了评估。     

基于神经网络的入侵检测系统

文章在对现有入侵检测系统所存在不足进行分析的基础上，提出了一个基于神经网络技术的网络入侵检测系统模型，运用神经网络所特有的自学习、自组织能力，弥补现有入侵检测系统所存在的不足。     

基于移动Ad Hoc网络的入侵检测系统研究

本文阐述了在移动Ad Hoc网络中应用入侵检测技术的必要性.介绍了入侵检测技术的相关知识,并讨论了入侵检测系统应用于移动Ad Hoc网络中需要具备的条件.根据以往的研究成果,提出了一种利用移动代理技术设计的分层分布式入侵检测系统,对该系统的结构和工作原理进行了阐述和分析,仿真测试表明该系统能够有效的应用于移动Ad Hoc网络.     

利用网格中间件改进无线自组网网络入侵检测系统

随着无线Adhoc网络的广泛应用,人们对移动主机网络的安全期望越来越高。移动网络缺乏基础设施导致的固有的脆弱特性容易受到非法用户的入侵。本文主要涉及无线自组网基于网格的入侵检测系统的开发部署。提出的新架构把网格计算基本原理应用到入侵检测系统中来维护网络的安全。在研究的基础上开发了基于网格的入侵检测系统原型。     

移动自组网络入侵检测中主动学习算法的应用

由于媒介开放、动态拓扑、交互及资源有限等特点,移动自组网络比传统网络更需要安全保障。介绍了一种集成入侵检测模型。在该模型中带监督异常检测的分类器基于支持向量机。同时,介绍了三种应用在该模型的基于池的主动学习算法。通过与传统的自学习算法比较,显示基于池的主动学习算法能有效地减少对训练样本的依赖,同时减少噪音数据对入侵检测系统性能的影响,适用于移动自组网络对于入侵检测系统高检测率、高抗噪能力和低计算延迟的要求。     

基于簇和代理的AdHoc网络分布式入侵检测模型

基于簇技术,针对由于AdHoc网络的独特网络特性而致使其安全性特别脆弱的现状,提出一种新的AdHoc网络分布式代理入侵检测模型。此模型有效地解决了以往入侵检测审计数据的不准确、不及时、不可靠等弱点,同时很好地提高了Adhoc网络的安全性和对分布式攻击的协同检测能力。该模型具有较好的扩展性、灵活性和准确性,比较适合带宽和资源有限的AdHoc网络。     

基于流量预测的Ad hoc网络入侵检测方案

Ad hoc网络具有无线传输的介质、动态改变的拓扑、缺乏监督等特点,为解决其安全防御问题,提出并实现了基于网络流量预测的Ad hoc入侵检测系统。该系统主要包括节点检测和响应系统两个部分,网络中的节点采用节点检测引擎对网络流量进行预测,根据原始流量与预测流量的差值来判断目标节点的恶意性,并据此做出路由调整。实验结果表明,该系统具有较高的检测率和较低的误警率。     

簇技术在移动Ad hoc网络入侵检测中的应用研究

由于移动Ad hoc网络的独特网络特性,其安全性特别脆弱。为其提供高安全的入侵检测系统势在必行,然而入侵检测审计数据的准确性、及时性、可靠性等是其获得高效的前提。在此将簇技术应用于Ad hoc网络入侵检测中,有效地提高了Ad hoc网络的安全性和对分布式攻击的协同检测能力,并降低了网络的通信负荷。     

Ad hoc网络入侵检测技术的分析与研究

随着Ad hoc网络的发展,无线网络安全问题愈加突出。由于移动Ad hoc网络与有线网络存在很大差别,针对有线网络开发的入侵检测系统很难适用于移动Ad hoc网络。文章分析了移动Ad hoc网络中入侵检测所面临的挑战,时现有的几种典型Ad hoc网络入侵检测方案进行了综合的比较和研究。对移动Ad hoc中入侵检测技术的选择和下一步的研究方向提出了建议。     

Ad hoc 网络组播路由协议研究现状、问题和方向

移动终端设备的快速发展和Ad hoc网络组网方便的特点使得Ad hoe网络有着广阔的应用前景，而组播路由技术在这些应用中起着非常重要的作用。本文综述了Ad hoe组播路由协议研究方面的一些最新工作，描述了设计Ad hoc组播路由协议所面临的问题，并着重对该研究开展以来所提出的各种主要组播协议进行了分类阐述和对比、分析，最后讨论了设计组播路由协议的几个主要问题，同时指出了未来的研究方向。     

移动Ad Hoc网络入侵检测研究

介绍了移动Ad Hoc网络入侵检测技术的最新研究进展。提出了移动Ad Hoc网络的特点、安全目标及其脆弱性等，分析了Ad Hoc网络中存在的主要安全威胁和 Ad Hoc网络中入侵检测系统结构，并对现有的几种典型Ad Hoc网络入侵检测方案进行了的分类论述，从决策方式、通信机制、检测模式和优缺点几个方面进行综合比较。对移动Ad Hoc中入侵检测技术的选择提出了建设性的建议，并指出了下一步的研究方向。     

基于Ad hoc网络的入侵检测技术

Ad Hoc网络是一种无固定基础设施的新型网络,网络节点不断移动,网络拓扑不断变化。由于其固有的脆弱性使得它极易受到各种攻击,Ad Hoc网络的安全问题给入侵检测技术带来更多的挑战。本文介绍了入侵检测技术及其分类,总结并分析了现有的适于Ad Hoc网络的各种入侵检测技术的优缺点,为今后研究开展研究奠定了理论基础。     

基于Ad hoc网络的入侵检测技术

Ad Hoc网络是一种无固定基础设施的新型网络,网络节点不断移动,网络拓扑不断变化。由于其固有的脆弱性使得它极易受到各种攻击,Ad Hoc网络的安全问题给入侵检测技术带来更多的挑战。本文介绍了入侵检测技术及其分类,总结并分析了现有的适于Ad Hoc网络的各种入侵检测技术的优缺点．为今后研究开展研究奠定了理论基础。     

MAIDS-Ad Hoc网络的多层分布式入侵检测系统

作为一种无中心分布控制网络— ad hoc网络 ,它的安全特性对安全防范提出了更高的要求 .入侵检测技术作为安全防范的第二道设施 ,是 ad hoc网络获得高抗毁性的必要手段 .提出了 ad hoc网络的安全性 ,在描述入侵检测技术的相关内容基础上 ,针对 ad hoc网络提出多层分布式入侵检测技术的具体实现 :MAIDS(Mobile Agent Intrusion Detection System) .MAIDS是基于信任的簇划分机制下的多层分布式入侵检测系统 .其中移动代理技术的引入使整个系统具有强的灵活性和可扩展性