协同式入侵监视系统的体系结构设计

协同式入侵监视系统实现不同管理域网络之间告警信息共享、执行集中式告警相关性分析并提供入侵预警服务而提高各个网络的安全性.介绍了设计协同式入侵监视系统面临的系统结构问题,讨论了协同式入侵监视系统的基本组成,提出了实现可扩展的安全信息交换、告警相关性分析和提高系统自身安全性问题的方法.     

联动式入侵监视系统的体系结构设计

近期互联网出现了许多分布式协同攻击,各单位原有的入侵检测系统不能很好的检查出这些攻击行为,并且误报率较高.为了克服这些不足,本文提出了一种新的保护框架--联动式入侵监视系统.该系统实现不同管理域网络之间告警信息共享、执行集中式告警相关性分析并提供入侵预警服务而提高各个网络的安全性.     

东方龙马入侵检测系统

东方龙马入侵检测系统是与东方龙马防火墙相得益彰的产品,如果说防火墙是大厦的防护门,那么入侵检测系统就是大厦的视频监视、红外监视系统,他不停的分析网络中的数据流,检查其中非授权的活动,在网络系统受到破坏之前,使用户能够及时做出反应,入侵检测系统以实时性、活动检测和主动防御为特点,有效弥补了其他静态防御工具的不足,主要特点如下:     

基于Internet浏览器的工业信息监视系统

本文通过对计算机网络在工业信息监视系统上应用的分析,将Ｉｎｔｅｒｎｅｔ技术与工业现场监视系统结合起来,从而形成一种新的基于浏览器的工业信息监视系统。     

基于Internet浏览器的工业信息监视系统

本文通过对计算机网络在工业信息监视系统上应用的分析,将Ｉｎｔｅｒｎｅｔ技术与工业现场监视系统结合起来,从而形成一条新的基于浏览器的工业信息监视系统 。     

一种基于网络行为的入侵检测方法

目前,入侵检测系统Snort还没有好的方法来检测和分析网络行为。文章通过对网络入侵检测流程的分析,基于网络的入侵攻击行为特征,构建出一种攻击树,按照攻击树的方法对数据流进行行为匹配,检测出入侵攻击行为。实验证明,这一基于网络行为匹配的入侵检测方法,大大提高了Snort的入侵检测能力。     

基于Internet浏览器的工业信息监视系统

本文通过对计算机网络在。业信息监视系统上应用的分析,将Ｉｎｔｅｒｎｅｔ技术与工业现场监视系统结合起来,从而形成一种新的基于浏览器的工业信息监视系统。     

网络入侵检测系统的研究

入侵检测是提高网络安全性的有效手段。本文介绍了入侵检测的原理和方法,并详尽分析了几个实际的网络入侵检测系统,最后简要总结了网络入侵检测系统的发展方向。     

针对网络入侵检测系统的分析

入侵检测是提高网络安全性的有效手段。本文介绍了入侵检测的原理和方法,并详尽分析了几个实际的网络入侵检测系统,最后简要总结了网络入侵检测系统的发展方向。     

基于机器学习的网络入侵检测研究

随着网络通信数据的几何增长,基于人为分析的网络入侵检测方法限制了系统的自动检测能力。软计算模拟技术可以有效地提高分析系统的能力,其中基于机器学习的方法可以进行网络入侵自动检测。这些技术都是基于网络数据的统计分析,数据处理算法可以使用先前发现的数据模式,对网络通信的新数据模式做出决策。本文探讨了智能网络入侵检测系统中应用的多种软计算技术和机器学习方法,为建立一个健壮的智能网络入侵检测系统奠定基础,从而获得高效的网络入侵检测与防御系统。     

无线网络的分布式入侵检测模型研究

对无线网络安全方面的问题和无线网络的特点进行了概述,分析了无线网络的入侵检测模型进行了分析,提出了一个分分布式的无线网络入侵检测系统模型,并给出了具体的拓扑结构设计,通过实验,证明这个入侵检测系统的设计和实现具有很好的安全性,其安全保障具有一定的实用性,值得推广。     

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。     

改进BP神经网络用于入侵检测

随着网络的不断发展,网络上的信息量在日益增多,人们在网络上的应用也越来越多,网络安全成为十分重要的问题。入侵检测是网络安全的的一个研究热点。本文经过对入侵检测历史与现状的分析和对目前入侵检测技术的研究。针对目前大多数入侵检测系统存在的局限性,提出了一种利用改进BP神经网络算法的入侵检测方法,仿真实验结果表明该算法可以有效地进行入侵检测,使入侵检测的准确性与速度有所提高。     

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。     

入侵检测技术的研究与进展

入侵检测系统(IDS)作为一门新兴的安全技术，是网络安全系统中的重要组成部分。该文阐述了入侵检测系统的基本原理和功能模块，从数据源、检测方法和检测定时三个方面描述了入侵检测系统的分类，并对目前国内外入侵检测技术的研究现状作了介绍和分析。随着计算机技术和网络技术的高速发展，海量存储和高带宽的传输技术，都使得集中式的入侵检测越来越不能满足系统需求。由此指出，分布式入侵检测(DID)必将逐渐成为入侵检测乃至整个网络安全领域的研究重点，为进行入侵检测技术的研究提供一定的技术和理论依据。     

改进BM算法策略的网络入侵检测系统设计

入侵检测系统是近几年来网络安全领域的热门技术;传统的网络入侵检测对复杂数据信息和外来攻击都不能进行有效的特征识别,从而导致网络入侵检测准确率较低;因此,为确保网络的安全,结合实际应用过程,将事件防御策略思想引入到网络入侵检测设计中,首先,对网络安全框架和分布式网络检测系统进行了分析,在此基础上对网络检测系统进行改进,最后,利用改进BM算法策略对网络入侵系统进行有效地检测,以满足网络入侵检测实时性的要求;实验表明,该方法的性能优于静态分类器选择的检测方法,提高了检测精确性和安全性,为网络安全的运行提供了可靠的保证。     

机器学习在网络入侵检测中的应用

随着网络的快速发展,网络安全成为计算机网络中一个重要的研究方向。网络攻击日益频繁,传统的安全防护产品存在漏洞, 入侵检测作为信息安全的重要防护手段弥补了防火墙的不足,提供了有效的网络入侵检测措施,保护网络安全。然而传统的入侵检测系统存在许多问题,基于机器学习的入侵检测方法实现了对网络攻击的智能检测,提高了入侵检测的效率,降低了漏报率和误报率。本文首先简要介绍机器学习的部分算法,然后对机器学习算法在网络入侵检测中的应用进行深入的分析,比较各个算法在入侵检测应用中的优势和缺点,最后总结了机器学习的应用前景,为获得性能良好的网络入侵检测和防御系统奠定基础。     

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。     

入侵检测系统研究

本文介绍了入侵检测系统的概念、入侵检测系统的模型,并对现有的入侵检测系统进行了分类,讨论了入侵检测系统的评价标准,最后对入侵检测系统的趋势作了有意义的预测：随着网络通信技术安全性的要求越来越高,入侵检测技术必将受到人们的高度重视,它已经成为计算机安全策略中的核心技术之一。     

入侵检测系统的研究与展望

入侵检测是近十几年来出现的一种主动保护自己以免受黑客攻击的新型网络安全技术。入侵检测被认为是防火墙后的第二道安全阀门,它在不影响网络性能的情况下对网络进行监测,从而提供对内部攻击、外部攻击和误操作的实时保护。文章从网络入侵检测概念入手,重点对入侵检测系统的类型和入侵检测方法进行分析与阐述,最后对当前的入侵检测系统的不足之处给出了分析。