基于免疫算法和神经网络的新型抗体网络

构建了基于免疫算法和神经网络的新型抗体网络入侵检测系统,系统与网络入侵检测功能相结合,应用于大型网络的入侵检测任务,具有良好的可扩充性;重点讨论了新型抗体网络原理,引进BP神经网络自学习能力,对已有的抗体网络模型进行改进;通过对网络数据集的测试表明,该算法相对于传统抗体网络,其检测效率得到了明显的改善。     

基于模糊神经网的入侵检测模型研究

对自组织特征映射(SOM)神经网络进行了概括分析,并结合模糊逻辑的思想对SOM网络的学习算法进行了模糊化改进。将模糊SOM技术应用到网络入侵检测中并应用MATLAB进行仿真。试验结果表明基于模糊神经网络的网络入侵检测方法能有效降低误报率。     

基于小波神经网络的服务器预警系统

提出了采用紧致型小波神经网络来构建服务器预警系统,将小波和神经网络直接融合,使网络训练过程从根本上避免了局部最优等非线性优化问题,小波神经元的低相关性,也使得小波神经网络有更快的收敛速度;将服务器中的日志数据数值化后进行网络训练,获得一个基于小波神经网络的入侵分类器。实验结果,表明小波神经网络系统自适应能力强、学习速度快、预警精度高、在入侵检测领域有良好的实用性。     

基于动态映射的入侵检测系统研究

针对现存的入侵检测系统逃避技术的特点,提出了一种新的动态映射系统模型来解决网络拓扑结构的复杂性、TCP/IP栈策略的多变性、网络入侵检测系统造成的模糊性问题,提高了网络入侵检测系统的检测能力.     

多级免疫检测器集在分布式入侵检测中的应用

为了提高入侵检测系统的网络环境适应能力,提出了一种基于多级免疫检测器集的分布式入侵检测模型。该模型由检测主机、检测子网和中心服务器组成,将入侵检测系统部署在网络的各检测主机中,检测子网具有与上层入侵检测网络相同的特征,中心服务器负责为检测主机和子网提供支持。通过模拟生物免疫系统的免疫细胞,检测主机的免疫检测器进行了学习和进化,该模型利用二级免疫检测器集机制,协同中心服务器的疫苗接收和种痘操作,减少了检测器的数量和提高了检测器的检测能力。     

入侵检测技术中Apriori算法的应用与改进

采用关联规则挖掘网络数据包可以发现数据包中各属性字段间的频繁关系，通过模式的学习与训练可以发现网络用户的异常行为模式。采用作用度的Apriori-lift算法削减了Apriori算法的挖掘结果规则，使网络入侵检测系统可以快速的发现用户的行为模式，而且能够快速的锁定攻击者。Apnori—li蹲法提高了基于关联规则的入侵检测系统的检测性能。     

基于数据挖掘的入侵检测系统研究

本文通过对现有入侵检测系统的现状进行分析,并将数据挖掘技术引入到异常检测和误用检测中,构建了基于数据挖掘的网络入侵检测系统模型,重点设计和实现了基于改进Apriori算法的异常检测和分析模块,在入侵检测方面取得较好效果。     

基于DM的入侵检测系统结构方案

介绍了入侵检测系统和数据挖掘技术的概念、特点和关键技术,分析了入侵检测系统中信息收集的主要数据来源,结合传统的入侵检测方案的缺点,提出了一种基于数据挖掘技术的具有自我学习、自我发展能力的入侵检测系统的体系结构模型,此模型针对不同的信息来源应用不同的数据挖掘方法进行识别。     

采用自适应GHA神经网络的分类器设计

介绍了一种自适应逼近数据实质维的GHA神经网络学习算法。基于主元子空间分解的思想,给出了基于该算法的分类器刻画方法,对其中的刻画参数给出了详细的界定。该分类器采用监督学习机制进行训练,可以自动学习输入的主元特征子空间维数。在入侵检测领域,利用KDD CUP 1999数据集对该方法进行了仿真。采用正常连接数据训练GHA异常检测分类器,利用拒绝服务攻击数据进行了误用检测训练。并将测试结果与其他入侵检测方法进行了比较。     

入侵检测系统在网络安全中的应用

本文论述了入侵检测技术的概念，分析了入侵检测系统与防火墙的区别，入侵检测技术实现所采用的方法，同时描述了入侵检测系统在网络中的部署以及入侵检测技术的发展趋势．采用入侵检测技术和防火墙联动也就是入侵防御系统来加固网络的安全．     

分布式防火墙的网络安全系统研究

针对单一的网络安全技术已经无法很好的解决日益复杂的网络安全问题,提出了一种新型的安全系统。该系统基于分布式防火墙环境,结合分布式入侵检测技术,并利用专家系统使两者协同工作,实时检测并响应动态的网络安全事件,弥补了单一网络安全系统的不足,可以很好的满足网络安全的要求。     

入侵检测系统的测试评估及存在问题的探讨

随着入侵检测系统应用的不断拓展,如何测试和评估入侵检测系统已成为当前的新课题。本文对如何测试评估入侵检测系统进行了探讨,并讨论了当前在测试评估中存在的问题和发展方向     

基于Windows的主机入侵检测系统联动防火墙的设计与实现

设计与开发了一个运行在windows200下的轻量级入侵检测系统,系统采用VC＋＋6.0作为开发工具,利用WinPcap技术来捕获网络数据包。在数据包处理方面采用了统计与特征相结合的检测方法,从整体结构而言是一个基于主机的入侵检测系统。文章重点介绍系统总体结构和联动防火墙模块的设计和实现,最后以攻击检测实验加以验证。     

分布式防火墙环境的边界防御系统

针对传统边界防火墙在动态防御方面的缺陷,对防火墙和入侵检测系统之间的三种联动技术进行分析比较,提出了一种基于分布式防火墙环境,具备防火墙和入侵检测功能,采用系统嵌入方式的边界防御系统模型。模型利用队列通信机制实现防火墙和入侵检测协同工作,共同检测和防范对系统的入侵行为,并通过安全通信模块与分布式防火墙连接。最后给出了在Linux下的实现。     

基于CIDF的网络入侵检测系统设计与实现

文中设计并实现了在L inux平台上基于C IDF框架的网络入侵检测系统,采用了异常和误用相结合的检测技术.实现了基于L ibpcap的网络数据包的捕获,在对入侵行为特征进行分析的基础上定义了入侵规则库,利用规则解析模块实现了入侵规则解析.经过测试,本系统能够准确检测出端口扫描、T rinoo攻击、CG I扫描.     

入侵异常检测研究综述

入侵检测是网络安全中极其重要的一环,异常检测是近年来入侵检测研究领域的热点。从分析入侵检测和网络安全模型间的关系开始,介绍入侵检测的概念和入侵检测系统的抽象模型,重点讨论基于网络数据、基于系统调用和基于系统调用参数的异常检测技术方法,对3种技术的重要研究方法进行了分析。指出入侵检测目前应尽量降低入侵检测系统对目标系统的性能影响和重点解决入侵异常检测系统的性能开销问题。随着网络环境的不断变化和入侵攻击手段的不断推陈出新,入侵异常检测未来的研究趋势之一是在入侵异常检测系统中增加可视化情景再现过程。     

一种基于移动代理的入侵检测系统框架

为了提高入侵检测系统的效率和灵活性,提出了一种基于移动代理的入侵检测系统框架。分析了已有的入侵检测系统,研究了移动代理的实现及如何保证移动代理和移动代理运行环境的安全。该框架对建立一个有效的入侵检测系统有一定的理论和现实意义。     

免疫原理在多Agent入侵检测系统中的应用

将免疫学原理应用于多Agent入侵检测系统,提出免疫智能体的概念。在设计建立免疫智能体的核心算法基础上,给出一种产生多样性、遗传性、健壮性的抗体解集的方案,并建立了基于免疫智能体的分布式入侵检测系统模型,该系统模型具有自适应性、健壮性、自治性等特点。