分布式入侵检测系统在校园网安全中的应用研究

首先分析了目前校园网的安全现状,介绍了入侵检测系统的相关知识,然后通过分析校园网的安全现状和校园网的网络拓扑结构,设计了一种分布式入侵检测系统。具体描述了校园网体系结构、系统总体设计原则、系统功能模块、系统逻辑结构、物理结构和基本工作原理。系统能够满足类似校园网等大规模局域网的入侵检测需要,综合应用了现有的入侵检测技术,并有所突破和创新。     

分布式入侵检测系统在校园网中的设计与实现

为了使校园网安全管理更为方便,功能更易扩展,在对入侵检测技术研究基础上提出了一个适合校园网使用的分布式入侵检测框架,并实现了基于此框架的校园网分布式入侵检测系统。     

基于校园网的分布式入侵检测系统设计与分析

分析了数字化校园网面临的安全性问题,在比较了常用入侵检测系统优缺点的基础上,克服了传统入侵检测系统的缺点,设计了一种实用、低成本的校园网分布式入侵检测系统。与以往的入侵检测系统相比较,这种方法有着很高的效率,且能够快速地检测出针对校园网的各种入侵威胁,极大地保护了校园网的安全。     

入侵检测技术在数字化校园网中的分析与设计

分析了目前校园网的安全现状,介绍了入侵检测系统定义、通用框架、检测方法,通过分析某校园网的网络拓扑结构,提出了一个使用代理技术的入侵检测系统模型。     

基于入侵检测的校园网安全防御体系的研究

该文分析了校园网存在安全隐患与潜在威胁,对入侵检测技术作了简要介绍,并提出了针对某大学校园的基于入侵检测技术的校园网安全防范体系。     

入侵检测技术在数字化校园网中的应用

入侵检测技术是构成当今网络安全的重要保障.本文通过对校园网结构和特性进行分析,提出了一种实时的入侵检测模型,这种检测模型是基于专家系统和神经网络原理而建立起来的.     

基于防火墙与入侵检测系统联动的校园网GSN全局部署

本文介绍了校园网的安全现状和校园网面临的主要威胁,分析了防火墙、入侵检测系统存在的不足,结合学院校园网实际情况给出GSN全局安全网络部署方案,并针对GSN全局安全网络第三阶段部署中存在的网络安全问题,提出基于开放端口的防火墙与入侵检测系统的联动模式,并给出具体实现方案。实践证明这种联动可以有效提升防火墙的机动性和实时反应能力,增强了入侵检测系统的阻断功能。     

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。     

基于校园网的入侵检测系统的设计与应用

入侵检测是一种通过某种方法完成网络系统中入侵行为检测和报告的技术。鉴于目前校园网络环境普遍存在的安全问题的现状,该文主要讨论如何在校园网中部署入侵检测系统。     

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。     

基于粗糙集的进化神经网络入侵检测系统研究

针对目前实时入侵检测系统所处理的网络数据具有的非线性和高维的特点,提出基于粗糙集理论的进化神经网络入侵检测方法。对网络中截获的数据,利用粗糙集属性约简方法对其属性集进行约简,得到影响分类精度的重要属性。把约简后形成的训练样本进行数值化和归一化处理,作为神经网络的输入数据,再利用遗传算法较强的宏观搜索能力和全局寻优的特点,优化神经网络权值,并在此基础上进行神经网络学习,从而建立入侵检测系统的优化分析模型。实验结果表明,该算法学习速度快,有效提高了入侵检测系统的检测效率。     

自适应遗传算法优化神经网络的入侵检测研究

入侵检测是一种动态的安全防护技术,能够对网络内部、外部攻击进行防御.基于神经网络的入侵检测是常见的智能入侵检测方法.针对神经网络算法易陷入局部极值和简单遗传算法收敛速度慢的问题,提出了一种将神经网络和遗传算法相结合,用遗传算法优化神经网络权值,在遗传算法优化神经网络时采用自适应遗传操作.将自适应遗传算法优化神经网络算法应用于入侵检测系统中,实验结果表明,该方法能够有效的提高系统的检测率,降低误报率和漏报率.     

防火墙与入侵检测联动系统的研究与设计

防火墙与入侵检测作为保护网络安全的重要技术手段被广泛应用,但目前二者往往都分开单独使用,不能满足网络安全整体化的要求.以完善校园网络安全管理为背景,对防火墙与入侵检测系统进行了介绍,对防火墙与入侵检测联动系统进行了设计,并对主要技术的实现进行了分析.     

基于量子遗传算法优化神经网络的入侵检测

针对入侵检测的效率及准确性问题,提出一种基于量子遗传算法优化神经网络的入侵智能检测模型,该模型基于量子遗传算法的全局搜索和神经网络局部精确搜索特性,将量子遗传算法和BP算法有机结合。利用改进的量子遗传算法优化BP神经网络的权重和阈值,使BP神经网络能快速准确地识别入侵,增强计算机网络安全。运用Matlab软件对该模型进行仿真。实验结果表明,与其他同类方法相比,该方法的检测率更高、误报率更低。     

基于深度学习的网络流时空特征自动提取方法

流量异常检测是网络入侵检测的主要途径之一,也是网络安全领域的一个热门研究方向。通过对网络流量进行实时监控,可及时有效地对网络异常进行预警。目前,网络流量异常检测方法主要分为基于规则和基于特征工程的方法,但现有方法需针对网络流量特征的变化需重新人工收集规则或 构造特征,工作量大且繁杂。为解决上述问题,该文提出一种基于卷积神经网络和循环神经网络的深度学习方法来自动提取网络流量的时空特征,可同时提取不同数据包之间的时序特征和同一数据包内字节流的空间特征,并减少了大量的人工工作。在 MAWILab 网络轨迹数据集上进行的验证分析结果表明,该文所提出的网络流时空特征提取方法优于已有的深度表示学习方法。     

基于黑板的自治代理协同入侵检测系统模型

人侵检测系统是针对网络攻击的重要检测机制。迅速发展的网络技术、互联网流量的迅速增长以及攻击的复杂性使得现存的人侵检测系统难以提供可靠的服务。这就需要考虑优化性能，提供一种具备学习和自适应能力的入侵检测系统。文章提出了一种入侵检测模型，它基于自治agent和黑板结构，具有更好的自学习能力，这种检测系统能够自动适应网络环境和攻击类型的不断变化提高自身对新型的网络攻击的检测能力。     

基于校园网的网络入侵检测系统的研究与实现

讨论了传统网络安全保障机制的不足,研究了入侵检测系统的发展及其体系结构,基于校园网实现了一套网络入侵检测系统,通过实验应用证明,该系统有较好的性能和安全性。     

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。