入侵检测异步问题研究

围绕网络入侵检测系统遭受攻击的根源--网络入侵检测系统与其所保护网络之间的异步性,用具体实例分析了攻击方如何从TCP/IP层面对网络入侵检测系统发起基于异步性的攻击,并对攻击的特点和手段作了深入的剖析.从如何消除网络入侵检测系统与所保护网络之间的异步性的角度,提出了相应的防御对策,为入侵检测研究人员进一步完善网络入侵检测系统提供了清楚的思路和明确的目标.     

一种强健的入侵检测系统方案的研究与设计

目前，关于入侵检测的研究大部分都集中于研究检测方法，追求检测效率的提高和对新型攻击的自动检测，而入侵检测系统本身的安全却未能受到足够重视，往往使得入侵检测系统在入侵者面前暴露无疑。而现在的攻击者在攻击网络上的关键服务时，如果发现此服务有入侵检测保护，往往首先攻击入侵检测系统，使之停止其保护作用，再攻击被入侵检测系统保护的对象。     

基于状态机的流媒体入侵检测研究

提出了一种针对流媒体的入侵检测技术.对基于RTSP协议的流媒体应用经常遭受的诸如SETUP泛洪攻击、会话截取攻击、恶意结束流媒体会话攻击和恶意RTP攻击进行了建模.在状态迁移分析和应用层会话管理技术的基础上,利用已有的进攻模型,进行入侵检测.该技术可以有效检测上述攻击.对系统的入侵检测性能进行了建模,定量分析了该入侵检测系统的性能.分析表明,该系统有很短的入侵检测延时.     

基于联动机制的入侵防御系统

当前的IDS入侵检测系统对于较为复杂的攻击缺乏有效的应对和阻断能力,而防火墙则缺乏针对各种攻击的灵活的过滤策略。文章以snort入侵检测系统和iptables防火墙为实例,构架了一个基于联动机制的入侵防御系统。该系统能够使IDS入侵检测系统与防火墙联动运行,利用IDS的入侵检测能力,动态地为防火墙定制针对各种入侵的过滤规则,实现对入侵行为的实时阻断。     

一种新的基于协议树的入侵检测系统的设计

基于协议分析的入侵检测系统避免了传统入侵检测系统的计算量大、准确率低的缺陷。在协议分析的基础上,提出了一种基于带权重协议树的入侵检测系统,给出了其设计方案,该方案进一步提高了检测的准确性和效率,并且可以检测变体攻击、拒绝服务攻击等较难检测的攻击。     

孤立点挖掘在入侵检测中的应用研究

随着网络技术的迅速发展,入侵检测（Intrusion Detection,ID）是对网络入侵攻击行为的检测,是网络安全的核心技术之一。利用入侵检测技术,不但能检测到外部攻击,而且能检测到内部攻击或误操作。本文将数据挖掘中的孤立点挖掘应用到入侵检测系统中,用来识别变种的或未知的网络入侵行为,使得入侵检测系统具有可扩展性和实时性,提高入侵检测系统的检测能力。     

一种基于智能主体的分布式入侵检测系统设计与实现

针对分布式入侵检测系统存在的单点失效和处理能力瓶颈问题,设计并实现了一种基于智能主体的分布式入侵检测系统。该系统基于多种智能主体的分布式结构,在进行入侵检测时,采用按需装配的方式,通过对入侵攻击特征信息中的关联信息进行处理,降低了入侵检测算法的复杂度,提高了系统的入侵检测能力。通过对该系统的仿真,入侵攻击检测准确率达到96%,结果表明其性能要好于其他的入侵检测系统。     

基于蜜罐的入侵检测系统的设计与实现*

传统的入侵检测系统无法识别未知的攻击,提出在入侵检测系统中引入蜜罐技术来弥补其不足,并设计和实现了一个基于人工神经网络的入侵检测系统HoneypotIDS。该系统应用感知器学习方法构建FDM检测模型和SDM检测模型两阶段检测模型来对入侵行为进行检测。其中,FDM检测模型用于划分正常类和攻击类,SDM检测模型则在此基础上对一些具体的攻击类型进行识别。最后,设计实验对HoneypotIDS的检测能力进行了测试。实验结果表明,HoneypotIDS对被监控网络中的入侵行为具有较好的检测率和较低的误报率。     

误用入侵检测系统综述

入侵检测系统是继防火墙后的第二道网络安全防线,是发现攻击并对攻击作出反应的技术。本文在简要介绍入侵检测系统的产生、特点及其分类的基础上,重点综述误用入侵检测系统的概念、类型和检测方法等,最后分析了误用入侵检测存在的缺陷及面临的挑战。     

一种基于免疫入侵检测的攻击路径标志技术研究

针对免疫入侵检测和攻击源追踪结合技术进行了研究。采用分布式免疫入侵检测系统与数据包标记理论, 利用免疫入侵检测系统实时分析的网络数据特征指导路径标志技术动态处理, 使路径标志方法能动态自适应不同网络数据特征, 快速识别攻击路径, 为免疫入侵检测系统针对攻击路径培养特征检测器提供路径信息。实验表明这一方案能快速重构出攻击路径信息, 在收敛效率、误报率方面的表现优于目前的概率包标记算法, 能为免疫入侵检测系统提供特征路径信息。     

计算机网络入侵检测技术

入侵检测作为一种主动的安全防护技术,提供对内部攻击、外部攻击和误操作的实时保护。阐述网络入侵以及入侵检测的基本概念,介绍当前常见的入侵检测技术,分析入侵检测系统存在的问题,并针对存在的问题提出基于神经网络BP算法的入侵检测模型。     

计算机网络入侵检测技术

入侵检测作为一种主动的安全防护技术．提供对内部攻击、外部攻击和误操作的实时保护。阐述网络入侵以及入侵检测的基本概念,介绍当前常见的入侵检测技术,分析入侵检测系统存在的问题．并针对存在的问题提出基于神经网络BP算法的入侵检测模型。     

A differentiated one-class classification method with applications to intrusion detection

Intrusion detection has become an indispensable tool to keep information systems safe and reliable. Most existing anomaly intrusion detection techniques treat all types of attacks as equally important without any differentiation of the risk they pose to the information system. Although detection of all intrusions is important, certain types of attacks are more harmful than others and their detection is critical to protection of the system. This paper proposes a new one-class classification method with differentiated anomalies to enhance intrusion detection performance for harmful attacks. We also propose new extracted features for host-based intrusion detection based on three viewpoints of system activity such as dimension, structure, and contents. Experiments with simulated dataset and the DARPA 1998 BSM dataset show that our differentiated intrusion detection method performs better than existing techniques in detecting specific type of attacks. The proposed method would benefit even other applications in anomaly detection area beyond intrusion detection.     

一个新的SYN Flood攻击防御模型的研究

针对现有的SYN Flood攻击防御方法的不足,本文提出了一个基于TCP连接三次握手的新的防御模型。当系统检测到SYN Flood攻击后,立即把那些占用系统资源的带有典型攻击特征的第一次握手请求永久抛弃,以保证新的正常请求能够被接受;而把其他带有疑似攻击特征的第一次握手请求暂时抛弃,尔后启动自适应学习模块来修正现有的入侵模式,最后再启动SYN Flood攻击检测模块来进一步精确判定。在此基础上设计实现了一套新的SYN Flood攻击防御系统。实验测试结果表明,本入侵防御系统能有效地帮助整个系统提高对抗SYN Flood攻击的能力。     

基于Linux入侵检测动态防火墙的设计与实现

针对传统包过滤防火墙的缺陷,即策略固定无法根据入侵调整策略,引入Snort入侵检测系统。实现了防火墙和入侵检测系统的联合,减少了安全防护管理人员的参与。设计并实现了根据入侵检测结果动态地调整防火墙规则的机制,从而使得整个系统可以对已知的网络攻击以及某些未知的网络攻击进行有效的拦截,完成了一定程度上的自动检测、自动防御,并且整个系统具备了一定的学习能力,给个人用户以及小型网络用户构建了一个比较全面的安全防护体系。     

防火墙与入侵检测系统联动架构的研究

随着网络上各种恶意攻击不断增多,加强网络防护措施、保护个人信息资源的安全是非常必要的,本文就对入侵检测系统及防火墙在网络防护上的优缺点进行分析,提出一种防火墙与入侵检测系统联动架构的实施方案,并对该方案的防护性能进行简单的分析。     

基于PKI的网络边界安全监控方法

针对网络边界安全防御的需求和特点,提出一种基于PKI技术的网络边界安全监控方法。该方法结合基于PKI的身份认证机制、入侵检测技术与VPN技术,通过对网络流量和系统日志的关联分析,能够在实时发现入侵行为的同时,准确定位入侵来源并实时阻断攻击,相比通用的特征检测和异常检测方法具有更强的准确性和可用性。     

基于P2P模型的网络入侵检测系统PeerIDS

由于在保护网络信息系统安全方面所起到的越来越重要的作用,入侵检测系统(IDS)近年来一直是一个研究热点。与此同时入侵检测系统的性能问题却没有能得到足够的关注。基于对对等模型(Peer-To-Peer)的应用,论文提出一种分布式网络入侵检测系统-PeerIDS。较之于其他一些常见的分布式入侵检测系统,该系统在设计上注重可靠性而没有诸如单点失效一类的问题。入侵检测工作在由多台运行PeerIDS系统的连网计算机构成的对等网中随具体环境而自动进行迁移以实现公平高效的分布式处理。同时对等模型的应用所带来的可扩展性使得该系统的性能可以通过简单地在网络中增加运行PeerIDS的计算机数目来不断提高,很好地适应了日益严峻的网络安全状况。在完成初始设置后,PeerIDS系统的运行几乎不需要任何使用者的干预,体现了很好的自治性。     

组合出入口访问控制的防火墙系统研究

针对军事网络特殊安全需求,提出了一种组合出人口访问控制的网络边界安全防护手段,在抗网络攻击方面,采用包过滤防火墙与基于神经网络和基于协议分析和规则匹配的入侵检测技术相结合的方法,提高入侵检测的准确性;在防信息泄密方面,在出口访问控制中引入身份认证机制及内容审查和过滤机制,可建立更灵活的安全审计和访问控制策略,有效阻截敏感或涉密信息外泄,实现对泄密源的有效跟踪。     

一种基于粒子群的入侵检测研究

当今攻击网络的手段是多种多样的,为保护网络的用户不受来自网络的攻击,网络在使用中需要安全设备和安全技术。入侵检测技术是一种安全检测技术,该技术能够来阻止网络攻击行为。但要阻止网络的攻击行为,必须检测到该行为。本文在简述了入侵检测技术,粒子群知识后,然后提出了粒子群在入侵检测技术上的应用。该技术在入侵检测上的应用将使得检测方法具有一定的智能性,将粒子群技术应用到入侵检测中属于是首次。本文提出的具有一定智能性检测算法可分为两个步骤：①首先通过函数y=f（x）判断链路中的数据流是否在正常范围内,还是属于异常。②然后如果某种数据流属于异常的流,则使用粒子群算法来对未知属性数据流的属性进行定性判断。本文提出的算法具有一定的智能性,能够作为现有的入侵检测算法的补充。