入侵检测综述

简要介绍了入侵检测的研究背景和意义。描述了侵检测的概念和CIDF模型。给出了入侵检测系统的分类和多种入侵检测技术。     

一种模糊神经网络检测下的入侵容忍系统设计

为了与网络系统中的入侵行为进行抗衡,可以通过安装入侵检测系统来监控系统中的各种网络行为,入侵容忍可以作为入侵检测系统的互补系统与之一起工作.漏报与误报问题是入侵检测系统面临的根本性问题,加入神经网络技术后并不能完全解决此问题.入侵容忍技术的提出很好地平衡了"失误"与"恶意"、"入侵"与"非有意"之间的冲突与矛盾.入侵容忍本身就是一种"模糊"概念,为模糊数学在计算机安全中的应用提供了有力的理论支持.提出了一种基于模糊神经网络的入侵检测系统应用于入侵容忍的设计方案,并将入侵容忍与入侵检测、防火墙结合,作为一个独立于应用的系统进行设计.     

网络入侵检测技术研究

讨论了网络入侵检测系统及其分类,并针对基于异常和特征检测分类角度的各种入侵检测方法进行了概括分析,最后讨论了入侵检测技术的研究方法和研究方向.     

基于多层激励函数量子神经网络的入侵检测研究

为解决传统入侵检测模型所存在的检测效率低,对未知的入侵行为检测困难等问题,对神经网路隐层激励函数进行了研究,利用多层激励函数的量子神经网络模型进行入侵检测,该量子神经网络借鉴量子理论中量子态叠加的思想,使得隐层神经元能表示更多地状态或量级,从而很好的对入侵类型进行分类,增加隐层神经元的处理速度和检测性能法。实验表明,叠加的每个sigmoid函数较传统的sigmoid函数不仅对已知的入侵具有较好的识别能力,而且能较好的识别未知入侵行为,从而实现入侵检测的智能化。     

基于条件随机场的实时入侵检测系统框架实现

入侵检测系统（IDS）如今是网络的重要组成部分,现在各种无线网络及专用网络都已配备检测系统。随着网络技术的迅猛发展,入侵检测的技术已经从简单的签名匹配发展成能充分利用上下文信息的基于异常和混合的检测方式。为了从网络环境大量记录信息中正确有效地识别出入侵,提出一种基于层叠条件随机场模型的入侵检测框架,该框架针对4类不同攻...     

防火墙与网络入侵检测联动系统研究

针对目前防火墙和网络入侵检测系统在网络安全体系中存在的不足 ,提出了一个基于防火墙和网络入侵检测联动系统的框架模型 ,它有效克服了传统入侵检测系统不能实现主动控制的缺陷和防火墙规则配置的复杂性等问题。最后 ,从实现的角度 ,给出了整个联动系统的详细解决方案———采用基于连接检测的包过滤防火墙和基于状态转换分析的网络入侵检测系统相结合。其提高了系统的检测速度和检测的精确性并有效的降低了虚警率     

Snort规则集的优化

随着计算机网络技术的迅速发展和网络的普遍应用,网络安全问题也随之应运而生。入侵检测作为一种新型的网络安全技术受到了越来越多的关注。然而,入侵检测系统的检测速度也成为一个重要瓶颈。文中根据TCP/IP协议的分析,对Snort-入侵检测系统规则集进行了优化设计,以提高检测效率。     

入侵检测系统分析研究

阐述了入侵检测系统的基本概念,分析了入侵检测系统与防火墙联动的可能,并提出了目前系统发展面临的几个问题.     

基于危险模式的无线传感器网络IDS模型

网络安全是无线传感器网络需要解决的重要问题之一,构建基于传感器网络的入侵检测系统是其中重要的技术.简要阐述了基于人工免疫模型及危险模式的入侵检测系统的机理,提出了一种基于危险模式理论的无线传感器网络的入侵检测系统体系结构,并对该模型的特点进行了分析,为进一步深入的研究提出了设想.     

基于代理的分布式入侵检测系统研究与设计

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.分布式入侵检测将会是未来的主流.本文提出了一种基于AGENT的检测系统作为在网络环境中的IDS,AGENT的灵活性保证它可以成为保障系统的安全提供混合模式的架构,重点讨论了自适应模型生成、系统的总体结构、关键部件设计、Agent管理及系统实现等问题.     

基于数据挖掘的异常模式入侵检测系统的设计

网络攻击的方法是多种多样的,没有标准的分类模式.入侵检测是网络安全领域的一个重要技术,也是当前网络安全理论研究的一个热点.通过分析已知的攻击方法引起的数据异常情况,可以确定用于检测的敏感数据以建立入侵检测系统.     

数据挖掘中的关联规则在入侵检测系统中的应用

由于知识发现的快速发展,对海量数据分析和处理的技术、能力也日渐成熟。从1999年起,就开始了将数据挖掘技术和入侵检测系统结合的尝试。将数据挖掘引入入侵检测系统的原因是它能够从大量的数据中自动提取出特征和模型,自动维护模式或特征库。系统利用这些大量的特征和数据进行有效的分类,加快处理速度,提高准确度。文章针对网络安全当中的大量的入侵事件,结合数据挖掘中的关联规则的概念,建立特征库及其特征关联,通过审计处理来加强网络入侵检测系统的功能。     

计算机网络入侵检测系统

网络入侵检测系统能够对网络中发生的安全事件和网络中存在的安全漏洞进行主动实时的监测，是现代计算机网络安全的关键技术之一。本文介绍了入侵检测技术的概念、原理、功能、分类和未来的发展趋势。     

基于振动传感器的周界围栏报警监控系统设计

利用一种滚珠式振动传感器,设计了一款周界围栏报警系统,一旦发生非法入侵人员攀爬围栏时,由该系统发出报警信号.针对室外大风及暴雨对传感器带来的虚警,本文依据入侵人员的振动信号具有一定的周期性,提出了一种高准确率的入侵信号检测方法,以提高报警系统的检测率.文中利用MATLAB软件对采集到的信号进行了仿真处理,同时提出了一种基于单片机的快速算法,以实时准确地完成入侵人员的检测,实验验证了该方法的有效性及稳定性.     

基于协议分析的入侵检测技术的研究

协议分析技术是在特征模式匹配技术基础之上发展起来的一种新的入侵检测技术。它从网络通信协议特有的规则性出发,不必进行字节的逐个比较,而是直接找到待分析字节的位置,将待分析字节取出,进行分析。基于协议分析的入侵检测系统具有一些显著的特点。文中提出了一种结合协议分析技术的入侵框架模型。研究表明,该模型提高了检测效率,减少了漏报和误报。     

用一种改进的蚁群聚类算法进行网络入侵检测

针对蚁群聚类算法在聚类结果中出现部分数据划分不够准确的问题,提出蚁群聚类改进算法。对已有蚁群聚类算法的结果簇做调整,从而得到更好的聚类结果。使用KDD Cup1999入侵检测数据集所作的实验结果表明,聚类效果改进明显,入侵检测率有所提高。     

多尺度层级金字塔网络的无人机入侵检测方法

近年来,无人机的快速发展给众多领域带来便利,然而无人机入侵给机场安全带来了巨大的挑战。由于无人机目标小、背景复杂、飞行速度快等特点,现有的主流目标检测方法通常难以准确地识别出入侵的无人机,易产生误检漏检的现象。提出了多尺度层级金字塔网络的无人机入侵检测方法,同时利用特征融合模块赋予特征金字塔不同层级、不同尺度的图像语义信息,并通过网格删除和4-Mosaic数据增强技术,对小样本数据集进行扩充,有效地提高了模型的泛化性能。实验表明,方法较于目前最优的无人机检测方法性能提升了5.5%。     

基于Windows2000Server自身功能及脚本的入侵检测

阐述了利用Windows 2 0 0 0Serv er自身的功能及系统管理员自己编写的软件 /脚本实现安全检测。初步探讨Windows 2 0 0 0服务器入侵检测的初步技巧以及如何长期维护服务器的安全。     

分布式防火墙在网络安全中的技术应用

分布式防火墙为网络安全提供了技术支持,可为企事业单位提供多层次、多协议的全方位安全体系。采用主机驻留的方式保护网络中的关键结点服务器、数据和工作站免受非法入侵的破坏,采用多层过滤,入侵检测,日志记录等手段为不同服务器和主机实施安全策略。较好地解决了企业内网与外网以及内部子网之间的非法攻击问题。     

Snort报文检测及解析机制分析

Snort是目前最受关注的一个代码开放网络入侵检测系统(NIDS)。报文检测和解析是其最基本也是最重要的部分。本文分析了Snort的系统结构和检测原理及模式,对Snort报文捕获和报文解析的实现进行了分析,提出了Snort存在的缺陷和改进建议。