电网智能化安防监控技术研究

针对当前智能化电网发展的需求以及电力系统安防存在的安全隐患问题,结合国内外研究现状,提出一种基于改进目标检测的电力系统智能安防技术.该技术主要采用融合三帧差分法和基于Kalman背景减除法的运动目标检测、阴影去除等图像处理算法,对电力系统输变电环境中的视频图像进行智能分析、处理,并进行自动报警实现电力系统智能安防监控.此方法已成功应用到新疆伊犁电力公司输变电智能安防监控系统中,为电力系统安全提供了有力保障.     

浅谈入侵检测技术

入侵检测技术是新一代集检测、记录、报警、响应于一体的动态安全防范技术,通过采用特征检测和异常检测两种手段来检测入侵行为。其工作模式主要分为基于网络的网络入侵检测系统和基于主机的主机入侵检测系统,目前人侵检测技术的技术难点是检测精确度、检测速度和入侵检测的互动性。     

遗传算法在入侵检测中的应用

介绍了基于模型推理和基于模型两种入侵检测系统,提出了一种新的基于智能体技术的入侵检测系统体系结构,解决了传统集中式入侵检测系统的弊病,将任务处理和数据分布到网络各个结点上,充分利用网络资源协同完成入侵检测任务;介绍了遗传算法在该系统中的应用,因系统安全的先验知识体现在对原始数据中有价值特征属性变量集的选择上,故利用遗传算法对特征属性变量子集的选择进行优化,找到相对最优的由特征向量表示的特征属性变量集,以降低入侵检测系统的负荷。     

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。     

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．     

基于Honeypot技术的网络入侵检测系统

利用Honeypot(蜜罐)技术设计了一种新的网络入侵检测系统。Honeypot技术是入侵检测技术的一个重要发展方向,已经发展成为诱骗攻击者的一种非常有效而实用的方法,不仅可以转移入侵者的攻击,保护主机和网络不受入侵,而且可以为入侵的取证提供重要的线索和信息,成功地实现了对网络入侵的跟踪与分析,具有一定的实用价值。     

一种基于注册表的分布式入侵检测系统

提出了一种基于Windows注册表的分布式入侵检测系统(RIDS)的结构。讨论了以Windows注册表作为检测分析数据源的优势以及恶意行为对注册表的影响。给出了RIDS信息源数据模型,入侵分析算法,传感器、检测器、数据仓库的构成。对该类入侵检测系统的研究,将有助于丰富基于主机的入侵检测系统的检测手段。     

基于多传感器数据融合的入侵检测机制

针对特征复杂的入侵方式,设计了一种基于数据融合理论的新型入侵检测机制—DFIDS,结果提高了系统在检测复杂入侵行为时的确定性。DFIDS使用优化的并行分布式检测与决策融合系统模型,可以有效克服传统入侵检测系统因单检测器而在数据采集和分析方面的局限性,从而提高了检测的总体性能。文中建立了DFIDS的理论分析模型,并和传统入侵检测机制进行了对比,结果表明DFIDS在检测准确性方面具有更好的性能。     

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。     

移动端智能视频监控系统的设计与实现

将传统的视频监控与移动设备相结合,强化监控和报警的主动性、实时性,是未来监控系统的主要发展方向.基于Android平台,文章讨论了视频采集、视频编码、视频传输、目标识别、实时报警等功能模块的实现.其中,重点研究了在无线网络环境下的流量拥塞问题,提出了一种改进的平稳自适应算法,以提高移动端视频数据传输的完整性和时效性.最后给出了移动端智能视频监控系统的应用场景,并验证了系统的实用性.     

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。     

神经网络算法在智能体IDS系统中的应用

结合网络入侵和主机入侵方面的检测能力,构建了基于智能体的分布式入侵检测系统的体系结构模型。重点讨论了神经网络入侵检测算法。针对传统的BP网络在入侵检测应用中学习收敛时间和性能上的不足,提出了变速度回归神经网络(采用了批处理技术和动量方法)检测算法,通过对网络数据集的测试表明,该算法较传统BP网络,其学习训练次数大大降低,学习能力显著提高。     

基于WinPcap的ARP欺骗检测系统

介绍了ARP欺骗攻击的原理,分析了通用入侵检测系统在检测ARP欺骗攻击中存在的不足,并针对这些不足设计实现了一种基于WinPcap的ARP欺骗检测系统,给出了系统的设计框架、流程图和关键源代码。     

网络安全技术在校园网建设中的应用研究

本文以校园网络安全建设为背景,分析了几种关键的网络安全技术,并从整体上对学校的网络安全系统进行了规划,通过引入VLAN、防火墙、入侵检测以及VPN等技术,构建了一套校园信息网络安全的解决方案,保证了校园网络健康、可靠、有效地运行。     

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.     

分布式入侵检测系统的设计

入侵检测是网络安全的一个新方向,其重点是有效地提取特征数据并准确地分析出非正常网络行为。该文在深入研究分析公共入侵检测框架理论和现有入侵检测系统实现策略的基础上,提出一种基于部件的入侵检测系统,具有良好的分布性能和可扩展性。它将网络和主机的入侵检测系统有机地结合在一起,提供了集成化的检测、报告和响应功能。     

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。     

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。     

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。     

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。