高速网络环境下入侵检测技术

当前用于防范黑客攻击的技术，主要有防火墙、网络扫描器、入侵检测系统等工具。所谓入侵检测，就是通过从计算机网络或计算机系统中的若干关键点收集信息并对其进行分析，从中发现网络或系统中是否有违反安全策略的行为和遭到袭击的迹象。进行入侵检测的软件与硬件的组合就是入侵检测系统（Ｉｎｔｒｕｓｉｏｎ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ，简称ＩＤＳ）。入侵检测系统作为一种主动积极而实时动态的网络安全防范技术，越来越受到人们的关注。根据在网络中所处的位置及检测内容的不同，目前入侵检测系统主要分为两种：一种是基于网络的入侵检测系统，一种是基于主机的入侵检测系统。与基于主机的入侵检测系统相比，基于网络的入侵检测系统具有容易部署、占用资源少、隐蔽性好、检测速度快等优势。本文主要探讨基于网络的入侵检测系统。     

协议分析技术在入侵检测中的应用

入侵检测技术是安全防护的重要手段，但是传统的入侵检测系统在高速网络环境下由于误报率和漏报率过高而难以满足实际需要。文中分析了基于模式匹配的入侵检测系统的不足，提出了把协议分析技术和模式匹配技术相结合的检测模型，最后讨论了一种对入侵检测系统的规则库进行精简的方法。这些方法提高了检测准确率和效率，使得入侵检测系统能够适应高速网络环境。     

基于融合免疫算法和RBF网络的入侵检测系统

入侵检测技术是网络信息安全技术中很重要的一个研究领域。为了提高入侵检测系统对入侵类型的识别能力，在该系统中将免疫算法与RBF网络融合起来，形成一种双层分类结构。试验结果表明，基于融合免疫算法和RBF网络的入侵检测系统能有效地区分4种入侵类型。     

基于异类挖掘的网络入侵检测方法

针对目前基于异常入侵检测方法所存在的问题，提出了一种基于异类挖掘的聚类方法，该方法通过对采用多种不同类型描述的连接记录对象进行异类数据挖掘，从而实现从大流量网络活动记录数据中快速检测出与正常系统与网络活动相异的已知或未知入侵行为。最后利用KDD ’99入侵检测大赛的数据对所提方法进行了检验，实验结果表明了此方法是有效的。     

基于网络的入侵检测系统的设计与实现

入侵检测(IDS)技术是一种新兴网络安全技术,它是一种基于主动策略的网络安全系统,是对传统的安全策略的补充,是网络安全系统中的重要组成部分.入侵检测已经成为网络安全不可或缺的一部分,它为网络提供了一个防御层,在这一层中我们可以预先定义可能的入侵行为以便对网络活动进行监视,当发现在可能的入侵行为是就回报警通知系统管理员.本文将基于网络数据的安全性,论述入侵检测系统的基本概念.并论述如何结合IDS现有的技术,开发一个简单的网络入侵检测系统的模型.     

一种基于分布式网络的混合式入侵检测系统的设计与实现

入侵检测是目前网络安全技术研究的热点,本文在分析了基于主机的入侵检测系统和基于网络的入侵检测系统各自的优缺点的基础上,提出了一种基于分布式网络的混合式入侵检测系统设计与实现方法。     

信息安全入侵检测系统进展研究

网络入侵技术是指某种对某种网络资源的完整性、机密性和可用性进行破坏的活动。入侵检测系统是指针对入侵行为的响应、发现和报警,通过采集计算机系统或计算机网络的若干信息的关键点,并对采集的信息进行分析和处理,从而判别系统或网络中是否有系统被攻击的征兆和违反安全策略的行为。入侵检测的目的是发现系统外部入侵者非法使用和内部人员滥用计算机,本文着重阐述入侵检测系统定义、入侵检测系统的新特性、入侵技术的发展和演化、入侵检测技术的发展方向。     

一种基于数据挖掘技术的入侵检测模型研究

入侵检测系统是一种检测网络入侵行为并能够主动保护自己免受攻击的一种网络安全技术,是网络防火墙的合理补充。文中分析了入侵检测系统的通用模型,介绍了入侵检测系统的分类,给出了传统的网络检测技术,在此基础上,详细讨论了数据挖掘技术及其在入侵检测系统中的应用,提出了一个基于数据挖掘技术的入侵检测模型,该模型采用了数据挖掘中的分类算法和关联规则。经过实际测试,该模型能够使网络入侵检测更加自动化,提高检测效率和准确度。     

基于Agent技术的入侵检测系统设计与实现

在网络环境下入侵行为开始之前需要获取目标的必要信息，为入侵活动做准备，这就是网络中的早期异常活动。介绍的入侵检测系统是基于Agent技术，具有层次化．模块化的结构，在网络中易于部署，不仅可以检测基于知识的入侵，还可以检测基于行为的入侵，能够对早期的异常活动进行有效的报警和记录。     

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。     

基于数据挖掘技术的混合入侵检测模型研究

数据挖掘技术在入侵检测系统中的应用已经成为网络安全领域的研究热点。本文介绍了数据挖掘技术在入侵检测技术领域中的相关应用，提出了目前入侵检测系统中的常用的两种检测技术并对其进行分析，指出了入侵检测系统中存在的问题，在此基础上构建了一种基于数据挖掘技术的混合入侵检测模型。     

一种基于数据挖掘技术的入侵检测模型研究

入侵检测系统是一种检测网络入侵行为并能够主动保护自己免受攻击的一种网络安全技术,是网络防火墙的合理补充.文中分析了入侵检测系统的通用模型,介绍了入侵检测系统的分类,给出了传统的网络检测技术,在此基础上,详细讨论了数据挖掘技术及其在入侵检测系统中的应用,提出了一个基于数据挖掘技术的入侵检测模型,该模型采用了数据挖掘中的分类算法和关联规则.经过实际测试,该模型能够使网络入侵检测更加自动化,提高检测效率和准确度.     

协议分析技术在入侵检测中的应用

入侵检测技术是安全防护的重要手段,但是传统的入侵检测系统在高速网络环境下由于误报率和漏报率过高而难以满足实际需要。文中分析了基于模式匹配的入侵检测系统的不足,提出了把协议分析技术和模式匹配技术相结合的检测模型,最后讨论了一种对入侵检测系统的规则库进行精简的方法。这些方法提高了检测准确率和效率,使得入侵检测系统能够适应高速网络环境。     

入侵检测系统的现状及发展趋势

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。本文阐述了入侵检测系统的基本原理，从入侵检测系统的类型划分这个角度，分析和比较了基于主机和基于网络两种数据源及基于误用和基于异常两种检测方法的优缺点。并对入侵检测系统的现状及存在的问题进行综述，最后，对入侵检测系统的未来发展方向进行了讨论。     

采用数据挖掘和代理技术的入侵检测系统研究

入侵检测系统是一种检测网络入侵行为并能够主动保护自己免受攻击的一种网络安全技术,是网络防火墙的合理补充.介绍了应用几种数据挖掘方法进行入侵检测的过程,并在此基础上提出了一个采用数据挖掘技术的基于代理的网络入侵检测系统模型.该模型由一定数量的代理组成,训练和检测过程完全不同与其它系统.由于代理的自学习能力,该系统具有自适应性和可扩展性.     

网络入侵防御系统的设计与关键技术实现

入侵防御系统（IpS）作为一种主动的安全防护系统,不仅能检测来自外部的入侵行为,同时也能监督内部用户的未授权活动,并且能够成功阻止入侵。在保护计算机网络系统的安全中,入侵防御系统发挥了防火墙和入侵检测系统无法达到的重要的作用。该文对防火墙技术和入侵检测技术进行了系统研究,并且分析了两种技术的缺点,进而对入侵防御系统进行了分析与研究,并提出其关键技术的实现思路。     

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。     

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。     

一种基于数据挖掘的分布式入侵检测模型

入侵检测系统是一种保护网络免受黑客攻击的网络安全技术。为更有效的适应网络计算模式的发展与挑战，在实时性、有效性、可扩充性、准确性等方面进行改进，将数据挖掘的思想应用于入侵检测，提出了一种分布式的实时入侵检测系统模型。     

基于深度学习的网络入侵检测技术综述

互联网的发展让人们越来越关注网络安全问题，网络入侵检测已成为检测网络攻击的一种有效手段。通过深入研究，专家和学者们提出了许多深度学习的方法用于网络入侵检测，本文对这些研究方法进行了综述。首先，介绍了网络安全现状，并阐述了网络入侵检测系统的分类、数据集，然后在检测技术层面，重点讨论了自动编码器、卷积神经网络、循环神经网络等基于深度学习的网络入侵检测技术。最后，分析了当前研究中存在的问题，并对该技术的未来发展趋势作出了预测。