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。     

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。     

入侵检测在计算机安全防护中的应用

本文首先对计算机网络安全进行了分析,指出了网络安全的主要防护措施以及其不足之处。而入侵检测技术就是有益的补充,然后进一步对入侵检测的技术进行了概述,给出了入侵检测在计算机安全防护中应用的实例,给出了算法框架,以及运行结果。     

基于人工智能技术的网络安全防护研究

随着网络技术的创新与突破,人们对网络的安全环境提出了更高的要求,网络安全防护问题也成为当前社会广泛关注的焦点。当前,网络安全主要依靠防火墙、入侵检测、防病毒软件和漏洞扫描等传统技术来防范,很难识别更高级的病毒,给计算机网络带来了安全隐患。只有不断提高安全技术防范能力,才能更好地保护用户安全。文章主要通过对传统网络安全防护方式的不足进行分析,找到问题的根源,同时结合新技术能力探讨基于人工智能技术的网络安全防护策略,实现病毒防御的智能化和自动化运行。     

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。     

基于网络入侵检测系统的算法分析

随着网络信息化技术的不断发展，安全性问题面临着不小的考验，特别是对网络入侵的安全问题越来越频繁，如何有效地针对网络入侵进行检测，需要设计检测系统发挥应有的功能的作用，从而能够准确地检测到网络入侵的具体情况，有网络维护人员提供处理措施的参考价值。本文将主要探讨基于网络入侵检测系统的算法。     

数据挖掘技术在计算机网络病毒防御系统开发中的应用

计算机及网络技术给人类生产生活带来重大改变,但是各类网络病毒的侵害,给计算机应用环境造成严重的安全隐患,开发相应的网络病毒防御系统,具有现实意义。以数据挖掘技术为工具,开发病毒防御体系,能够实现网络病毒综合检测与全面控制。文章以计算机网络病毒类型为切入点,对网络病毒特征加以分析,以此为根据,对以数据挖掘技术为核心的网络病毒防御体系开发进行重点探讨,总结其实际应用,为保证计算机网络安全、高速、稳定运行奠定坚实基础。     

浅析网络病毒预防和清除的方法

计算机的应用无处不在，它在为人们带来便利的同时也存在着一些安全隐患，计算机网络病毒的传播和扩散严重危及了计算机系统的正常使用以及私人信息的安全，病毒的传播具有极大的影响力和破坏力，它不仅会使整个网络系统陷入瘫痪，而且还会危机整个信息系统的安全，造成重要信息的泄露，对国家和社会的发展带来恶劣影响。文章就将针对新型网络病毒的特点及入侵途径进行系统总结，进而有针对性的提出对网络病毒有效的防范和清除方法，以帮助网络技术在安全健康的环境下正常运行。     

云计算在病毒入侵检测技术中的应用

随着IT行业的迅速发展,传统的病毒防护系统已经无法快速、及时地处理与日俱增的安全问题。而新一代的云计算技术恰好能够解决传统防护方法的弊端,为病毒防护技术提供了新的途径和思路。文章建立云计算在病毒入侵检测模型,通过实验在机房试运行。该系统模型能够有效运用云计算的强大性能,对于外来相似或者有关联的病毒进行归类,把复杂的入侵因素进行简化,明确入侵方向,降低防护难度。     

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.     

计算机网络安全系统性能评价

计算机网络可能给用户带来计算机病毒、黑客入侵、个人信息、隐私泄漏等安全性问题,所以需要计算机网络安全系统对这些问题进行解决、防御。只有保证了网络安全系统的正常运行才能使人们更好的享受网络世界的好处。关于计算机网络安全系统性能评价指标也是有着很多种,但每一种所重视的都是其是否能够保证用户的信息安全、计算机系统能否抵御住各种病毒的入侵。虽然现在的计算机网络安全系统还是有着很多的缺陷,但只要经过不断地改善,安全系统会变得更加完善更加可靠。     

计算机数据库入侵检测技术探析

为确保计算机数据库在运行中的安全性与有序性,控制其网络风险,就必须引入相关的安全入侵检测技术,有效的避免非法人员对电脑的攻击,消除潜在的威胁,确保计算机数据库系统的安全运行。     

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。     

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。     

数据挖掘技术在新型网络入侵检测模型中的应用研究

随着互联网和计算机的普及应用,网络黑客和木马病毒日益泛滥,入侵检测已经成为网络安全管理的有效手段。本文将数据挖掘技术应用于网络入侵检测模型中,提出了新型模型的构建方案。     

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。     

入侵容忍数据库隔离算法设计

入侵容忍数据库是解决数据安全问题的有效途径,但是入侵容忍数据库隔离算法的性能严重影响入侵容忍数据库的运行效率,成为制约入侵容忍数据库技术应用的主要障碍。这里通过分析入侵检测和攻击恢复的过程,给出一种入侵容忍数据库隔离算法的设计思路,以提高入侵容忍数据库的运行效率。     

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。     

基于关联规则的计算机入侵检测方法

网络安全问题是全世界都在关注的问题。互联网是人们生活中必不可少的一部分,包含着人们工作、学习生活的各种不同信息。因此,保证互联网信息安全一直是计算机学者研究的重点课题。入侵方式的不断升级,也促进了入侵检测方法的不断更新。对此,文章对基于关联规则的计算机入侵检测方法进行了详细的介绍,简单讨论了网络入侵检测技术的现状和发展。     

基于人工神经网络的入侵检测方法研究

入侵活动在计算机网络上的不断变化和复杂特性使得不能像对待普通入侵检测系统(IDS)一样处理。识别和防止这种攻击是最具挑战性的任务之一。深度学习是最受欢迎的机器学习技术之一。本文采用深度神经网络对不同类型的入侵攻击进行分类,并将结果和支持向量机(SVM)进行了对比。实验结果表明,使用深度神经网络的入侵检测的准确性令人满意。