基于CORBA中间件的智能入侵检测系统

针对目前入侵检测系统不能适应异构网络环境、缺乏协同响应的不足,提出了一种基于CORBA的分布式入侵检测系统模型,结合人工智能思想,实现了一种基于CORBA的入侵检测系统CMDIDS(Corba MiddleWare Distrubite Intrusion Detection System)。详细讨论了系统的体系结构、特点和实现技术等,使所设计的系统能够对大型分布异构网络进行有效的入侵检测,对网络智能化入侵检测系统的设计有一定参考价值,对综合解决网络安全问题是一个有益的探索。     

基于CORBA的分布式入侵检测模型的设计与实现

针对目前入侵检测系统中面临的平台异构、无统一通信机制和安全策略等问题,将分布式中间件的CORBA技术与入侵检测技术结合在一起,提出了一种新型的基于CORBA的分布式入侵检测系统模型(CDIDS)。从入侵检测系统的发展、分布式入侵检测系统和CORBA技术谈起,详细讲述了基于CORBA的分布式入侵检测系统模型的体系结构、实现方法和安全问题,并解决了基于CORBA的入侵检测系统的异步调用死锁问题。     

基于模式匹配和神经网络的分布式入侵防御系统的研究

本文提出一种基于模式匹配和神经网络技术的分布式入侵防御系统模型,设计一个基于该模型的入侵防御系统(称为Adidp)。并详细讨论该系统的体系结构、特点和实现技术等。该模型能够对大型高速分布异构网络进行有效的入侵检测和防御。     

基于智能的分布式网络入侵检测系统

针对现有入侵检测系统存在系统平台的异构性、入侵数据分析的智能性、面临新的入侵方法时的适应性,以及网络配置发生变化时的可扩展性等方面的不足和问题,本文提出了一个新的结合:CORBA方法和数据挖掘的网络入侵检测系统模型,并详细讨论了该模型的体系结构和工作过程.     

一种基于代理的分布式入侵检测系统结构设计

本文在分析现有入侵检测方法，技术与系统的基础土，基于入侵检测的自治代理模型，给出了一种分布式多代理的入侵检测系统模型。其核心思想是将原来的集中处理分布到网络的观测点，对每类攻击构造相应的代理程序。其优点是处理速度快，布置方便，排除了单点故障。另外，采用CORBA技术，实现了异构环境下的跨平台操作，为入侵检测系统提供了一条有效的技术途径。     

基于Agent人工智能的异构网络多重覆盖节点入侵检测系统设计

异构网络具有结构复杂、多重覆盖面积大等特征,使得网络入侵检测较为隐蔽,为网络安全运行造成威胁,为此,设计基于Agent人工智能的异构网络多重覆盖节点入侵检测系统。通过检测Agent和通信Agent装设主机Agent,以Cisco Stealthwatch流量传感器作为异构网络传感器检测攻击行为,采用STM32L151RDT6 64位微控制器传输批量数据,由MAX3232芯片实现系统电平转化,实现硬件系统设计。软件部分设计入侵检测标准,利用传感器设备捕获网络实时数据,通过Agent技术解析异构网络协议并提取数据运行特征,综合考虑协议解析结果及与检测标准匹配度,实现异构网络多重覆盖节点入侵检测。通过系统测试得出结论:设计的基于Agent人工智能的异构网络多重覆盖节点入侵检测系统入侵行为的漏检率和入侵类型误检率的平均值仅为6%和5%,能够有效提高检测精度,减小检测误差。     

基于Bro的网络入侵检测系统的设计及实现策略分析

为了应对日趋严峻的网络安全现状,在遵循公共入侵检测框架和入侵检测消息交换格式标准的基础上,本文设计了一个基于一种新一代网络入侵检测系统基础架构——Bro的网络入侵检测系统,并对系统各功能组成部分及实现策略进行了详细的阐述和分析。     

两层网络入侵检测系统的研究

传统的入侵检测系统一般局限于单一的主机或网络架构,对异构系统及大规模网络的检测明显不足,同时不同的入侵检测系统之间不能协同工作,为此,需要分布式入侵检测技术。本文主要针对两层网络入侵检测系统进行研究,应用两种不同层次的入侵行为检测,层与层之间可以共享检测信息,相互通信,协同工作,从而集成各种IDS使之协同工作。适用于异构系统及大规模网络的检测。     

可扩展的入侵检测系统的设计

研究了大规模网络环境下可扩展的入侵检测系统的设计。提出了基于公共入侵检测框架的入侵检测系统扩展性的基本思想，设计并实现了一个可扩展的入侵检测系统。在设计中采用了分布检测和集中处理的结构、通用的警报数据表示格式和安全通信协议，较好地实现了系统的可扩展性。经过测试和应用，能够满足大规模网络环境的安全应用。     

一种基于CORBA技术的分布式入侵检测系统

针对入侵检测对分布式计算越来越高的要求,该文提出了一种基于CORBA技术的分布式入侵检测系统模型。该模型采用“代理器-分析器-管理器”的结构,特点是弱中心的管理方式,可以提高入侵检测系统自身的安全性。在检测方法上,实现了分布式检测,有利于提高检测的准确度。最后分析了在入侵检测中采用CORBA技术带来的好处和应该注意的问题。     

基于移动Agent的分布式入侵检测系统设计与实现

针对目前入侵检测系统的不足,提出了一种基于移动Agent的分布式入侵检测系统模型,设计并实现了一个基于该模型的入侵检测系统MABDIDS。系统在设计上采用分层和网络混合的体系结构,有效解决了集中处理数据所带来的网络负载问题;通过在关键节点间建立网状结构,能够较好地解决入侵检测系统存在的单点失效问题。实验结果表明所设计的系统能够对大型分布式网络进行有效的入侵检测。     

基于异构机群的高速网络入侵检测系统

结合异构机群系统,提出一种基于双向驱动的分流算法,将高速数据流分为多个子数据流,把子数据流交由异构机群系统中最合适的节点处理,实现基于异构机群的高速网络入侵检测系统。实验结果表明,该系统保证了某时间段内具有相同源或目的地址的所有数据包发向同一个后端IDS引擎进行检测,能在高速网络环境下保持高检测率,并有效解决负载均衡问题。     

基于网络入侵检测的研究与实现

分析了目前网络入侵检测技术的现状及存在的问题，设计了一种基于代理的分布式网络入侵检测系统。并分别从主机Agent、分析Agent和中心Agent的实现方法进行了详细讨论，最后展望了当前入侵检测系统的研究内容与发展方向。     

基于入侵诱骗技术的网络安全研究与实现

介绍了基于诱骗技术的网络入侵检测系统(IDS)，它是传统入侵检测系统的延伸。首先讨论了基于网络和基于主机的入侵检测系统，然后分析了入侵诱骗技术和Honeypot技术，最后讨论了基于诱骗技术的入侵检测系统的设计和实现，特别是重定向模块和诱骗网络的设计和实现。     

基于CORBA的分布式网络行为监控系统的研究与设计

本文提出了一种基于CORBA的分布式网络监控系统的整体模型,监控来自于内部和外部两个方面的网络入侵行为,实现中采取了协议分析、多路入侵检测机制、分布式监控数据库等关键技术,使得系统自身具有良好的可扩展性、可重用性、可靠性以及具有较高的通信质量和处理效率等。     

CORBA技术在入侵检测系统中应用的探讨

从局域网的特点出发,提出了基于CORBA技术的分布式入侵检测系统模型。该模型采用基于WEB方式的入侵检测系统管理界面,在检测方法上,提出了服务器检测代理的概念,综合了传统的网络检测代理和主机检测代理的功能,有利于提高检测的准确度。最后分析了在入侵检测中采用CORBA技术带来的好处和应该注意的问题。     

网络入侵测试系统的设计与开发

入侵检测过程中,如何在实验室环境下实现已知的各种入侵手段是评价入侵检测系统性能的重要基础条件.本文提出了一种在实验室环境下实现已知的各种入侵手段的系统工具:网络入侵测试系统.首先分析了网络入侵测试系统的作用和在入侵检测系统中的必要性,然后介绍了网络入侵测试系统的实现原理,并在实现原理的支持下详尽介绍了入侵测试系统的设计和开发情况,最后是对网络入侵测试系统的实验测试.仿真结果表明该系统有效可行.     

基于网络入侵检测的研究与实现

分析了目前网络入侵检测技术的现状及存在的问题,设计了一种基于代理的分布式网络入侵检测系统,并分别从主机Agent、分析Agent和中心Agent的实现方法进行了详细讨论,最后展望了当前入侵检测系统的研究内容与发展方向。     

基于安全信息共享的分布式入侵检测模型的研究

为了研究相邻网络之间如何通过安全信息共享的方式对各种攻击进行联合防御，文章首先分析了分层分布式入侵检测模式和安全信息共享格式，然后依据异构网络环境下入侵检测需求给出了一种基于安全信息共享的分布式入侵检测模型，最后给出了关键技术的分析。     

大数据环境下网络非法入侵检测系统设计

大数据环境下,非法入侵检测是保证计算机安全的重要手段。通过非法入侵检测,保证计算机免遭网络中木马病毒等的攻击,因此对大数据环境下网络非法入侵检测进行系统设计是必要的。目前大多数网络非法入侵检测系统是通过归纳当前网络非法入侵检测系统存在的优缺点,指出网络非法入侵检测系统存在的问题,确定其发展方向。但这种方法存在系统结构复杂,不利于维护和使用的问题。为此,提出一种基于PB神经网络的大数据环境下网络非法入侵检测系统设计方法,首先在分析大数据环境下网络非法入侵检测系统功能的基础上,对系统的模块进行设计,并分析各模块所实现的功能,在此基础上,对大数据环境下网络非法入侵检测系统的性能指标、采样芯片、USB接口控制芯片、FPGA、电源管理芯片等硬件进行设计选型,完成系统的硬件设计,并且通过PB神经网络算法提高大数据环境下网络非法入侵检测系统检测的准确性,并给出基于BP神经网络算法的入侵检测实现过程,从而实现大数据环境下网络非法入侵检测系统设计。实验证明,所提方法设计的大数据环境下网络非法入侵检测系统运行速度较快,能够及时准确对网络非法入侵行为进行检测,推动该领域的研究发展。