网络入侵检测系统介绍

要介绍了网络入侵、网络入侵检测、网络入侵检测系统的概念，简要介绍了网络入侵检测的过程，入侵检测的技术，入侵检测系统的分类，入侵检测系统的评估，入侵检测系统的发展方向。     

智能化技术在入侵检测中的应用

首先给出计算机网络入侵、入侵检测和入侵检测技术的概念 ,接着介绍入侵检测中的滥用检测和异常检测 然后从智能化入侵检测这个角度对遗传算法、神经网络、人工免疫、支持向量机等智能检测技术作了阐述 最后结合自己的研究 ,提出智能化技术在入侵检测中的发展趋势和主要研究方向     

基于数据挖掘的入侵检测系统研究

介绍了入侵检测技术和数据挖掘技术,以及将数据挖掘技术应用于入侵检测系统的方法.通过数据挖掘技术和入侵检测技术,提出了一种基于数据挖掘的入侵检测系统模型.采用关联分析中的Apriori算法进行入侵模式特征的挖掘.通过实验给出数据挖掘技术在入侵检测系统应用中的主要优点和所需解决的问题.     

计算机网络入侵检测技术研究进展

介绍了入侵检测的概念和模型,并对入侵检测技术分类和当前入侵检测技术优缺点进行了评价分析,着重论述了人工免疫应用于入侵检测系统的优势,以及存在的问题和发展趋势,展望了对其进一步的研究方向。     

入侵检测技术综述

本文介绍了入侵检测技术的概念、分类以及功能和检测方法．对两种检测方法的优点和不足进行了讨论,并对入侵检测技术的发展方向进行了介绍。     

网络安全的入侵检测技术分析

随着Internet的快速发展,入侵检测在保护计算机安全方面起着越来越重要的作用。本文首先概述了入侵检测技术的发展历史及其通用模型和框架,接着重点介绍了入侵检测系统及其不同分类,并评述了各种入侵检测方法和技术;最后,讨论了入侵检测系统目前存在的问题及今后的发展趋势。     

计算机数据库入侵检测技术探究

入侵检测技术现已成为保护网络安全的重要手段,对计算机数据库系统具有重要的保护作用,本文首先简要介绍了数据库入侵检测技术的定义和作用,然后对当前数据库入侵检测系统的分类和存在的问题进行了简要介绍,并指出了应对方法。     

PNN网络在入侵检测中的应用研究

针对当前入侵检测技术存在检测率低、误报率高等问题,将PNN概率神经网络应用于入侵检测技术中,提出一种基于PNN的入侵检测技术。介绍了入侵检测的发展现状和概率神经网络的数学模型。实验结果证明,与BP网络相比,PNN网络能够准确实现样本分类,并能提高入侵检测性能。     

网络入侵检测系统的研究与设计

本文阐述了入侵检测在网络安全中的作用,介绍了入侵检测系统的检测方法和设计原理,最后通过合理的运用现有的入侵检测技术提出了一种切实可行的系统实现模型。     

浅谈入侵检测系统——IDS

本文主要阐述了入侵检测系统(IDS)的概念和功能,并从入侵检测系统的工作原理上,对基于主机的入侵检测系统以及基于网络的入侵检测系统和分布式入侵检测系统分别进行介绍,重点解释了对入侵检测系统中重要的数据分析部分中常用的数据分析技术手段,最后对入侵检测技术的发展趋势进行了展望。     

实现分布式入侵检测的关键技术研究

入侵检测系统作为防火墙的重要补充在网络安全运行过程中起到相当重要的作用.随着网络攻击的日益复杂化,引入了代理(Agent)机制以方便分布式入侵检测系统的开发和增强检测系统的性能.本文首先对入侵检测技术进行了分类和分析,剖析了Agent技术对分布式入侵检测技术的影响,就分布式入侵检测系统实现过程中的关键技术进行了讨论,并给出了详尽的解决方案.     

入侵检测系统研究

文章介绍入侵检测系统的概况、分类，说明安装入侵检测系统是提高网络安全的有效手段，分析现有入侵检测系统的不足及针对入侵检测系统的反入侵检测的技术，指出今后入侵检测系统将朝智能化方向发展。     

基于数字属性和符号属性混合数据的网络异常入侵检测方法

1IntroductionIntrusion detection systems(IDS)can be catego-rizedinto two types bytheir detection algorithms:mis-use detection and anomaly detection.Misuse detectiondefines known attack signatures(using expert know-ledge),and tries to find the ones that ma…     

网络入侵检测技术的研究

入侵检测技术的发展给网络安全提供了又一个重要的防御手段，而基于网络的入侵检测技术更能适应网络上的安全防御，通过分析网络安全的需求，构建网络入侵检测系统模型，以期达到防御的目的。     

网络安全教学中开展基于SNORT的入侵检测实验研究

在计算机网络安全课程教学中,入侵检测技术实验因为条件限制,难以进行有效的实验教学。根据教学中的实际,在Windows环境下,利用开源软件SNORT和BASE,构建实际的入侵检测系统;并设置相应的实验环节,解决了这个问题,促进了入侵检测系统实验教学的开展。     

基于模糊聚类的入侵检测系统的实现

传统的入侵检测技术在扩展性和适应性上已不能应付越来越复杂的攻击方式,利用模糊聚类方法可以在入侵检测中生成更好的检测规则,提出了FCM的改进算法SFCM,设计并实现了基于SFCM的入侵检测系统FCIDS,利用KDD CUP99数据进行实验,结果表明能够显著提高检测率和降低误报率。     

基于贝叶斯的入侵检测

入侵检测技术在网络安全领域的应用越来越重要,它是网络安全防护的重要组成部分。提出将贝叶斯原理应用于入侵检测,把AI领域中的概念引入入侵检测,建立入侵检测的规划识别模型,尝试预测攻击者的下一步行为或攻击意图,从而起到提前预警的作用。用一实例说明了贝叶斯原理在入侵检测领域内的一些应用,提出了一个基于改进贝叶斯算法的新模型。该模型提高了入侵检测系统的完备性和准确性,能有效保障信息系统的安全。     

智能型入侵检测系统的研究

针对目前现有的入侵检测系统在识别入侵行为的准确性和对新的攻击行为的检测方面效率不高,适应性和灵活性较差的缺点,项目组将神经网络与入侵检测系统相结合,利用神经网络的自学习、自适应能力解决入侵检测系统的智能化问题,构建了智能型入侵检测系统。该系统具有较高的检测正确率和识别入侵行为的能力。     

一种入侵检测模型

基于公共入侵检测框架(CIDF)给出了一种入侵检测模型．通过CIDF通信协议，入侵检测系统还可以与其他的入侵检测系统进行通信，实现多个入侵检测系统共同工作．这样可大大提高入侵检测的效率和成功率．