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。     

大规模分布式入侵检测系统的研究与探讨

本文首先分析了入侵技术及入侵检测系统的发展趋势,然后给出了一种大规模分布式入侵检测系统的整体模型,并在系统中综合运用了多种入侵检测方法,使整个系统具有良好的规模扩展性和高的入侵检测性能.     

基于回报期望的入侵检测系统性能评估

随着入侵检测技术和产品的发展,如何有效地评价入侵检测系统的有效性和可靠性成为了目前网络安全研究的一个热点问题。本文描述了目前入侵检测中一些常用的模型,对其优缺点进行了详细的描述。针对目前入侵检测系统的速度、准确率问题,结合入侵期望值模型,通过分析和推导给出了其值的最优参考值。给出了误报率、漏报率和入侵率与入侵个数乘积之间的关系,通过该关系可以得到入侵率与入侵个数乘积的值,其值对入侵检测系统的性能评估具有重要的意义。通过仿真实验验证了基于回报期望的入侵检测系统性能评估模型在入侵检测系统性能评估应用中的可行性。     

基于移动代理技术的入侵检测系统分析与设计

在对入侵检测和移动代理的概念、模型及关键技术深入分析和研究的基础上,给出了基于移动代理技术的入侵检测系统实用模型,提供了一种智能高效的入侵检测解决方案。并对MAIDS的性能做了具体分析。     

数据挖掘在入侵检测中的应用

本文给出了入侵检测的评价标准,分析了现有入侵检测存在的问题及运用数据挖掘方法进行入侵检测的优点,建立了入侵检测的数据挖掘模型.     

人工异常在入侵检测中的应用

异常检测由于自身的原因很难在商业入侵检测系统中得到应用。文中构造了入侵检测系统模型，并且给出了产生人工异常的算法，结果表明模型经过人工异常训练后，能够检测绝大多数系统未知的入侵类型。在检测已知入侵方面，模型也有不俗表现。     

数据融合的协同网络入侵检测

探讨并建立了一个基于多代理和数据融合技术的协同网络入侵检测模型,给出了协同网络入侵检测模型的体系结构及其组件,论述了从网络数据包中提取内容、网络连接与网络通信三种特征,生成可疑入侵事件,设计并实现了入侵事件检测代理（基于特征的检测代理和基于统计的检测代理）,通过融合中心进一步改善了检测效果,实验结果表明了该模型的有效性。     

网络安全入侵检测:研究综述

入侵检测是近年来网络安全研究的热 点.首先说明入侵检测的必要性,并给出入侵检测的概念和模型,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.     

基于数据挖掘的网络入侵检测技术研究

介绍了传统入侵检测的类型和局限性,指出利用数据挖掘技术可以克服这些局限性。给出了数据挖掘技术的定义、入侵检测模型数据挖掘过程。基于数据挖掘的网络入侵检测技术既能实现异常检测,又能实现误用检测,二者相互弥补,共同完成入侵检测。     

基于数据挖掘技术的入侵检测模型及实用分析

在对数据挖掘技术的概念、过程深入分析和研究的基础上,给出了基于数据挖掘技术的入侵检测算法和实用模型,提供了一种方便灵活高效的入侵检测解决方案。并与传统的入侵检测技术性能做了比较分析。     

基于免疫Agent入侵检测模型研究

网络安全问题的日益突出对入侵检测技术提出了更高的要求,然而现有的入侵检测技术仍然存在着一些缺陷,入侵检测系统在很多地方还有待改进,如灵活性、效率等方面。该文通过将移动代理技术和免疫原理技术应用到入侵检测系统中,提出了基于免疫Agent的入侵检测模型,并进行了模型整体设计。     

统一通用入侵检测框架的研究与设计

入侵检测是信息安全保障的关键技术之一,本文介绍了目前入侵检测系统中采用的两种通用模型:通用入侵检测框架(CIDF)和入侵检测信息交互格式(IDMEF),在技术上比较了两者的优势与不足,在集中CIDF和IDMEF优点的基础上,提出一种统一的通用入侵检测框架(UCIDF),用于构造统一的安全管理平台。     

数据挖掘技术在入侵检测系统中的应用

入侵检测系统是近年来出现的网络安全技术。该文首先介绍了入侵检测系统的相关技术和评测指标,然后着重介绍了将数据挖掘技术应用于入侵检测系统,在此基础上设计了一个入侵检测系统结构框图,并提出了一种基于数据挖掘技术的入侵检测系统自适应产生模型,从而说明将数据挖掘技术应用于入侵检测是有效的。     

持续发展的入侵检测技术

本文在介绍入侵检测技术发展历程的基础上,对传统的入侵检测技术进行了系统的分类和描述,并分析了现在互联网络与人类生活的密切联系及安全现状,指出了入侵检测技术为适应现在及将来人们对网络安全的需求而不断的发展变化的趋势,并辅以目前入侵检测技术最前沿的一些研究方向及成果作说明。     

专家系统与神经网络在入侵检测中的应用

针对由于网络服务不断扩大造成的入侵行为日益复杂多样的情况,对专家系统和神经网络技术在入侵检测中的运用进行了研究,主要讨论了专家系统和神经网络技术在入侵监测的规则管理和入侵行为分类方面的应用,同时给出了入侵检测实践。结果证明,专家系统和神经网络技术的结合能够提高入侵监测系统发现入侵的实时性和检测入侵的正确性。     

基于数据挖掘的入侵检测取证系统

在结合了入侵检测系统和犯罪取证系统的基础上,提出了一种基于数据挖掘的入侵检测取证系统。当遭受入侵时,即起到防护作用,同时又实时地收集证据。数据挖掘技术分别应用于入侵检测部分和取证部分,使得检测模型的生成、分发自动化、智能化,提高了检测效率;使得取证系统数据分析速度得到了提高。     

基于WEB资源监视的入侵检测系统设计与实现

入侵检测是网络安全的一个新方向,该文在研究了Web服务器安全问题和对攻击WWW服务器的手段分析的基础上,提出了基于Web资源监视和网络监视相结合的网络入侵检测系统的模型,并对实现的原型系统进行了详细的论述。     

网络入侵检测研究进展综述

网络入侵检测技术是网络安全研究的热点,对近年来误用入侵检测和异常入侵检测方法的研究成果进行了回顾,介绍了其模型和算法,对未来的研究方向进行了展望。     

基于数据挖掘的实时入侵检测技术的研究

探讨了实时环境下运用基于数据挖掘技术的入侵检测系统，针对传统入侵检测系统的局限性，就正确度、效率以及可用性三方面的问题提出了相应的解决办法，可以在保证正确度的情况下又能同时提高效率，并采用提出的方法开发了一个基于数据挖掘的实时入侵检测系统，使得共享和存储审计数据以及发布全新或更新模型变得容易，同时也提高了IDS的效率和可扩展性。     

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俗话说，一年之计在于春，为了让自己在新的一年里取得更加出色的成绩，上班族们顾不上陶醉于春天的美好景色，都已经开始了忙碌的工作。如何让自己的工作做得更得心应手呢，对于许多朋友来说，购买一台笔记本绝对是大为有益的。