基于改进神经网络的网络入侵检测

随着计算机网络的高速发展,从20世纪90年代初至今的几十年中,网络安全问题日渐突出,计算机信息的安全和防御受到严重影响。传统非神经网络入侵检测包含着效率低、误差较大和收敛速度慢等问题。采用改进的遗传算法来使神经网络权值与BP算法结合,能够满足入侵检测分类识别的需求,利用给定的动态神经网络系统构建相应的网络入侵检测系统,能适应不同类型的入侵检测,有效地提高了网络的安全性。     

基于AIS的网络入侵检测安全策略研究

基于AIS网络入侵检测安全策略设计过程中,需要对网路入侵检测模块进行分析,通过对异常检测问题和误用检测问题研究,发现系统漏洞。通过对否定选择算法、克隆选择算法、基因库优化算法的研究,达到优化网络系统性能,提高系统安全性的目标。网络入侵检测系统设计过程中需要从框架设计入手,建立动态自体集合,从而能够更好的发生系统漏洞,产生拒绝访问,保证网络系统的安全。     

图书馆网络入侵检测系统的设计与实现

本文中,笔者主要对图书馆网络入侵检测技术（library intrusion detection technology; LIDT） 进行了简单的介绍,具体包括入侵检测技术的理论、作用以及特点等,并根据网络异常流量检测原理提出了一种网络入侵检测的模式,针对图书馆网络入侵检测系统的体系结构以及实现技术进行了深入分析。     

基于千兆宽带网的入侵检测系统的设计

在分析目前入侵检测系统存在的问题的基础上,提出了基于千兆主干宽带网络的入侵检测系统的设计思想:系统采用集中一分布式的控制结构,部件之间相互独立,通过消息相互协作,完成对分布式攻击的检测和处理.该系统采用积极的安全防护技术,能提供对计算机和网络系统的实时保护.     

蜜罐还是陷阱——打造自己的蜜罐＋入侵检测系统

说到蜜罐和入侵检测系统．可能对网络安全有兴趣的人一定或多或少知道一些．它们被很多安全团体作为专门的项目来研发．可以模拟一个充满漏洞的系统．吸引入侵者的入侵。通俗地说，“蜜罐”就是一个装满蜜糖的罐子．吸引那些蜜蜂前来。如果在网络中架设一个“蜜罐”，它散发阵阵肉鸡的香味．吸     

机器学习在网络安全入侵检测中的应用

网络入侵检测技术能够对系统进行实时检测或事后检测,及时发现、防范各种复杂多变的网络攻击企图、攻击行为与攻击结果。同时网络入侵检测技术也是网络空间安全中一个具有挑战性的网络安全问题,机器学习对入侵检测技术性能的提高成为热门研究内容。文章综述了近些年来几种典型的群体智能优化算法,及其与支持向量机相结合的网络入侵检测技术,最后对机器学习在网络安全入侵检测中的未来发展前景进行展望。     

一种基于Linux的网络入侵检测系统

设计了一种基于Linux的网络入侵检测系统.介绍了系统对攻击行为的识别、入侵检测程序中的数据结构设计以及入侵检测模块设计和关键程序设计.该系统可用于检测Synflood攻击、Teardrop攻击、Land攻击、Smurf攻击和Ping of Death攻击,以及ICMP,TCP,UDP的扫描.     

网络安全的入侵检测研究

随着计算机网络技术的飞速发展和也能够用以及计算机网络用户数量的不断增加,如何有效地保证网络上信息的安全成为计算机网络的一个关键技术。本文首先说明了入侵检测的必要性,并给出入侵检测的概念和模型。其次概述了多种入侵检测方法及体系结构。最后,讨论了该领域当前存在的问题及今后的研究方向。     

一种基于数据挖掘的入侵检测方法

现有的入侵方法不但扩展性和适应性上不尽如人意,入侵的检测效率也比较低。而以数据为中心是数据挖掘技术的核心观点,相较于其他的检测方法,其把入侵检测看做一个数据分析过程,运用数据挖掘中的算法来建立入侵检测系统,尽量减少了手工和经验的影响,较好地解决了有效性、扩展性和适应性的问题。     

入侵检测系统综述

对于任何一个国家、企业或者个人来说,随着计算机及网络的发展,网络安全问题是一个无法回避且重要的问题呈现在面前,很多非法分子或者合法用户的不当使用都会对网络系统造成破坏,针对这些行为要采用相应的技术进行制止或者预防,入侵检测技术成为解决该问题的最好方法之一。文章主要简综述了入侵检测系统的基本检测方法。     

基于NP的千兆网络取证系统数据包转发研究

在高速网络环境下,为了使网络入侵取证系统(NIFS)对数据包过滤分析处理达到线速,在深入研究网络处理器的基础上,通过对现有网络入侵取证系统的体系结构进行重新设计,提出了在网络底层实现网络入侵取证的新的硬件体系结构,采用网络处理器在网络底层实现数据的采集、过滤、转发,提高了NIFS的运行速度和效率,可较好地适应高速网络环境下的入侵取证分析.     

支持向量机在入侵检测中的应用研究

介绍支持向量机和入侵检测的有关知识,从系统的有效性、可适应性和可扩展性的角度分析孝前入侵检测系统存在的问题以及将支持向量机应用于入侵检测系统的优点,同时提出一种基于支持向量机的入侵检测系统模型,并描述了该模型体系结构及其主要功能。     

基于改进人工鱼群算法的网络异常入侵检测

网络入侵检测算法的效率直接影响到检测的正确率,针对特征选择问题,提出一种改进人工鱼群算法选择特征的异常入侵检测方法。仿真结果表明,改进后的算法降低了特征子集的维数和检测误报率,加快了异常入侵检测的速度。     

基于数据挖掘算法的入侵检测综述

由于越来越多的基于网络的服务和敏感信息相继出现在网络上,维护信息安全变得十分必要。数据挖掘技术已成为用来进行入侵检测的有效技术之一。本文介绍了几种用于实现入侵检测系统的数据挖掘技术,并对与数据挖掘算法相关的研究进行分析阐述。     

基于联动机制的主动防御系统的设计与实现

在深入研究联动入侵检测及防火墙技术的基础上,通过对有限资源的利用模拟设计一个联动系统,它是在从前的静态入侵检测系统及防火墙技术的基础上,对动态联动系统进行开发,并对入侵行为采用形式化的描述。基于联动机制的主动防御系统主要针对目前网络入侵状况,设计实现在发展技术的同时不断改善升级性能要求,以适应信息技术的发展需求,同时适应不断变化的通信技术中的网络安全系统。     

基于关键字的入侵检测系统技术的实现

本文主要介绍了基于关键字的入侵检测系统开发应用的背景、当前状况、原理、以及发展前景。从众多入侵检测技术中,选取了日常网络活动中接触最广泛的,也最涉及用户利益的关键字技术为切入点。探究保障用户网络信息安全、屏蔽网络不良信息、营造网上健康舆论氛围的新途径。     

智能电网中分层网络结构的入侵检测系统研究

为了提高智能电网的安全性和可靠性,将入侵检测系统运用到智能电网中.针对智能电网具有网络节点多、信息传输量大、安全要求高等特点,提出一种基于多Agent的入侵检测系统模型,并将该模型部署到智能电网的分层网络结构中,以减少数据传输,节约带宽,解决速度瓶颈问题;针对入侵检测的误检率高、漏检率高等问题,提出适合智能电网的动态克隆选择算法,将所提算法与多Agent技术相结合,构造了具有免疫功能的Agent.利用标准的入侵检测测试数据集——KDD’99数据集——对所提模型和算法进行仿真验证,结果表明:本系统在保证低误检率的同时,提高了智能电网中常见的Dos和Probing类型攻击的检测率.     

基于 Snort 的入侵检测系统规则解析及改进研究

信息技术日新月异的迅猛发展,使得社会对计算机及网络的依赖越来越强,人们对其的使用也日益频繁,网络中的数据越来越庞杂。为保证信息安全的同时又不降低数据的吞吐率,因此,人们对网络安全产品的处理速度、效率和检测准确性上的要求越来越高。本文在分析和研究网络安全及模型和入侵检测技术的基础上,选取最为常用的轻量级入侵检测系统——Snort 为具体的研究对象,通过对 Snort 系统规则的研究和改进,在保证系统安全性能不降低的前提下,实现系统入侵检测能力和效率的提升。     

探析计算机网络安全中入侵检测系统模块的设计

在目前信息社会中伴随网络黑客的猖撅与其入侵手段的隐蔽所带来的巨大损失,网络安全受到了人们前所未有的重视。入侵检测技术逐步成为当前网络安全防范领域的研究重点,通过模块的设计研究,提升入侵检测系统的性能,以主动的安全防护技术,巩固信息安全结构基础,达到系统有效对付网络攻击的目的。     

局域网的入侵检测系统初探

在介绍入侵检测系统的基本概念、发展及系统模型的基础上，对局域网中入侵检测系统的分类、建立及入侵过程的分析与防范进行了描述。