基于改进人工免疫算法的入侵检测算法研究

传统的入侵检测方法对于实时性网络中未知攻击的检测率比较低,为了提高对未知攻击的检测,将改进的采用二进制与实数混合编码的人工免疫算法应用到入侵检测中。     

基于人工免疫和神经网络混成算法的入侵检测系统研究

提出了一种人工免疫和神经网络结合用于网络入侵检测的新颖算法,该算法具有识别多样性、自我调节功能等特点。将该算法以网络的输入数据作为抗原,用于神经网络隐层中心点数量和位置的调整,输出采用最小二乘法。仿真结果表明,该混合算法具有较强的泛化能力,而且精度高,效果好。     

基于改进的DCA算法入侵检测方法的研究

树突状细胞算法DCA（Dendritic Cell Algorithm）是人工免疫学理论中危险理论的最新研究成果,本文提出在危险模式入侵检测系统中使用利用改进的DCA算法对实时异常数据进行的检测,使用KDDCUP99常用的网络入侵检测数据对模型和其他入侵检测算法进行了测试,结果表明基于改进的DCA算法的检测模型降低了误报率,提高了系统的效率与性能。     

基于Agent的入侵检测系统研究

基于Agent的入侵检测系统是采用了Agent技术以保护信息系统安全的系统模式,成为近年来安全领域研究热点.本文对几个典型的基于Agent的入侵检测系统的框架结构、检测分析的处理方法和agent协同等进行了分析,并对基于agent的入侵检测系统存在的问题以及发展方向进行了讨论.     

动态自适应入侵检测模型研究

入侵检测本质上是一个对网络数据包、审计日志等大量数据进行数据处理的过程,如何从包含大量冗余信息的数据中自动、准确地提取出具有代表性的入侵模式和有效利用这些模式进行检测的方法是入侵检测的关键。结合信息安全保障方法和安全审计数据的特点,提出了一种新的基于数据挖掘和蜜罐技术的动态自适应入侵检测模型,介绍了该模型的设计原则、设计思路及其结构。     

基于人工免疫的网络入侵检测算法研究进展

从生物免疫的基本原理出发,概述了人工免疫基础上的网络入侵检测原理及应用情况,包括自体集、错误耐受和自适应性等方面的应用;着重对人工免疫匹配的基本算法做了细致的讨论,指出了各种算法的异同及侧重方向;最后,根据当前算法存在的问题,提出了大负载情况下的算法设计思路,并展望了今后的研究热点和工作重心。     

基于相似度聚类与免疫危险理论的入侵检测方法研究

本文提出了一种基于相似度聚类与免疫危险理论的入侵检测方法．该方法将相似度聚类分析方法应用在入侵检测的分类器产生阶段,既生成了用于免疫算法的检测器,又过滤了正常数据,减少了需检测的数据量,改进了检测方法,提高了系统的检测效率和检测能力．     

基于人工免疫原理的网络入侵检测系统模型研究

介绍了网络入侵检测技术,阐述了人工免疫和分布式Agent系统原理,提出了一种基于人工免疫原理和分布式Agent技术的网络入侵检测系统模型,并对其核心算法进行了分析。     

基于免疫机制的入侵检测模型研究

随着网络应用的不断扩展,网络安全问题变得越来越重要,在传统的加密和防火墙技术的基础上．入侵检测技术是对传统网络安全防御技术的补充,目前正成为网络安全技术领域内的一个研究热点。本文结合校园网实际,在比较通用入侵检测模型和基于免疫机制的检测结构模型的基础上,提出了生物启发式预警系统。     

智能入侵检测系统的研究

本文分析了智能入侵检测技术,结合人工免疫原理、机器学习、数据挖掘和Agent技术提出了一个基于Agent的智能分布式入侵检测系统,并对其系统结构和模块功能进行了描述。     

基于聚类算法的入侵检测模型设计

本文提出了一种基于数据挖掘方法的入侵检测模型,通过数据挖掘的聚类算法,提高入侵检测的时效性与准确性。     

一种基于蜜罐技术的入侵检测模型设计

基于对当前入侵检测系统的研究,分析了当前系统存在的不足。将蜜罐技术引入到IDS中,设计了一个IDS与蜜罐系统相结合的模型,以解决入侵检测系统的问题、提高IDS产品的防御能力。     

基于免疫机制的入侵检测模型研究

随着网络应用的不断扩展,网络安全问题变得越来越重要,在传统的加密和防火墙技术的基础上,入侵检测技术是对传统网络安全防御技术的补充,目前正成为网络安全技术领域内的一个研究热点。本文结合校园网实际,在比较通用入侵检测模型和基于免疫机制的检测结构模型的基础上,提出了生物启发式预警系统。     

基于危险理论的入侵检测系统的检测器生成过程研究

介绍了生物免疫原理中的危险理论,通过把生物免疫机理中抗体生成及检测过程与入侵检测系统进行类比,提出基于危险理论的入侵检测模型的检测器生成及检测过程.并对这个过程的优越性予以说明.     

基于BP网络算法的入侵检测系统

基于入侵检测系统的工作流程,提出了改进的分布式入侵检测系统模型,并简单介绍了主要部分的功能。在此基础上,利用分类器实现网络信息的分类存储和警告。实验结果表明,该系统具有较强的实用性和推广价值。     

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。     

基于权值树的危险信号检测算法的改进

文章提出了一种快速的基于权值树的危险信号检测算法,进行了相关仿真实验,理论分析和实验结果表明,该系统具有较低的误报率和漏报率,提高了危险理论入侵检测算法的效率。     

基于权值树的危险信号检测算法的改进

文章提出了一种快速的基于权值树的危险信号检测算法,进行了相关仿真实验,理论分析和实验结果表明,该系统具有较低的误报率和漏报率,提高了危险理论入侵检测算法的效率。     

基于数据融合的入侵检测研究

目前入侵检测系统在应对多目标协同攻击和时间分散攻击,没有很好的解决方法。在复杂的网络环境中,为了提高入侵检测系统的检测速度和精度,在研究现有入侵检测系统不足的情况下,提出了一种基于数据融合的入侵检测模型,实现了各个组成模块的功能。实验表明,该系统在减少系统的漏报率和误报率的情况下,可以应对一些复杂的攻击手段。