计算机网络入侵检测技术概述

防止网络入侵是网络安全中最重要的问题,网络黑客的入侵导致很多政府机关、企事业单位信息的泄露,因此,提高网络入侵检测的能力被提上了日程。本文对网络入侵检测从理论到实际进行了阐述,重点讨论了入侵检测系统的结构,使其有了很大的实用性。入侵检测是一种动态安全策略,文章从入侵检测技术的发展、检测系统的通用模型和分类以及检测方法四个方面对当前入侵检测的研究进行技术性综述,讨论了现有的入侵检测体系结构,详细分析了各种入侵检测方法,并在文中指出了当前入侵检测研究中存在的问题和今后发展的趋势。     

基于贝叶斯网络的智能入侵检测模型的设计与实现

传统的入侵检测模型不能有效地检测未知入侵行为,缺乏智能性、自适应性.本文提出用贝叶斯网络数据挖掘技术构造智能入侵检测模型,利用贝叶斯网络的模糊识别能力提高入侵检测模型的智能性,最后通过实验证明模型的可行性及有较高的识别率.     

基于人工免疫原理的网络入侵检测系统的应用与研究

由于目前用于检测网络入侵的系统不仅检测效率不高,而且错误率也相对较高,因此网络入侵检测系统与当前入网检测的发展趋势极不适应。在网络应用安全方面,由于网络入侵方式和途径多种多样。为保证网络使用安全,本文根据人工免疫原理与网络入侵检测系统的之间的内在关系,探讨一种检测网络入侵的应用系统,它弥补了当前网络入侵检测方面的不足,本文最后还对该系统进行构建和仿真,事实证明,基于人工免疫原理的网络入侵检测系统不仅可以减少入侵检测的错误率,同时还有效降低了网络入侵的漏报率,提高了网络入侵的检测速度和效率。     

入侵检测技术概述

本文概要介绍了当前常见的网络安全技术—入侵检测技术,论述了入侵检测的概念及分类,并分析了其检测方法和不足之处,最后描述了它的发展趋势及主要的IDS公司和产品。     

基于聚类分析的入侵检测技术探讨

入侵检测作为一种新一代的信息安全技术,需要在精度和效率上得到提高。提出了一种基于聚类分析的入侵检测方法,该方法可从大流量网络活动记录数据中快速检测出与正常系统或网络活动相异的已知的或未知的入侵行为。     

数据挖掘技术在入侵检测中的应用

随着Internet的飞速发展和网络社会的到来,网络正无所不在的影响着社会的政治、经济、文化、军事和社会生活等各方面。与此同时,被黑客入侵事件的发生情况也大幅度的增加。黑客的网络攻击和入侵行为对国家安全、经济、社会生活造成了极大的威胁,网络安全现在己经成为全社会关注的一件大事。     

基于数据挖掘的入侵检测技术

如何对计算机系统和网络中的各种非法行为进行主动防御和有效抑制,成为当今网络安全有待解决的重要问题。入侵检测技术是目前保证计算机安全的必要手段。文章主要介绍入侵检测系统功能及其通用模型,基于数据挖掘的入侵检测技术种类和发展趋势。     

基于数据挖掘技术的网络入侵检测系统设计

随着互联网的迅速发展,许多新的技术被引入到信息安全领域.在基于数据挖掘的入侵检测系统中,系统构造是一个关键环节.本文介绍了基于数据挖掘的入侵检测系统的设计方案,把数据挖掘技术引入到入侵检测系统中.     

数据挖掘技术在入侵检测系统中的应用

文章介绍了入侵检测的重要性以及传统入侵检测的类型和局限性,指出利用数据挖掘技术可以克服这些局限性。如何合理部署入侵检测系统是一个重要问题,本文指出了各种部署方法的优缺点,并设计了一个具体的基于数据挖掘的入侵检测系统,最后列举了需要继续研究的几个热点问题。     

数据挖掘技术在网络入侵检测中的应用

随着网络技术和网络规模的不断发展，网络入侵的风险和机会越来越多，网络安全已经成为无法回避的问题。因此为了保护越来越多的重要数据，入侵检测技术成为了一种非常关键的技术。本文陈述了入侵检测方法的基本思想，探讨了基于数据挖掘的入侵检测技术，建立了基于数据挖掘的网络入侵检测系统模型．最后通过一个实例说明了在该系统中入侵检测技术的应用。     

数据挖掘技术在入侵检测系统中的应用

文章介绍了入侵检测的重要性以及传统入侵检测的类型和局限性,指出利用数据挖掘技术可以克服这些局限性.如何合理部署入侵检测系统是一个重要问题,本文指出了各种部署方法的优缺点,并设计了一个具体的基于数据挖掘的入侵检测系统,最后列举了需要继续研究的几个热点问题.     

网络入侵检测技术综述

入侵检测是一种重要的主动安全防御技术,近年来成为安全领域的研究热点.该文介绍了入侵检测系统的发展历史及现状,对各种入侵检测技术进行了分析,最后讨论了入侵检测技术的不足及发展方向.     

基于人工免疫入侵检测在网络安全中的研究

随着Internet高速发展,人们的日常生活和网络息息相关,网络安全问题日益突出.文章从理论的角度论述了计算机入侵检测和生物免疫的相似性,借鉴生物体免疫系统的原理、规则和机制运用到计算机入侵检测系统中.充分利用人工免疫系统的分布性、自适应性、记忆性和高效性,降低入侵检测系统的误报率和提高自适应性的问题.     

基于生物免疫理论入侵检测系统的研究

在比较了生物免疫系统和入侵检测系统的相似性后,在入侵检测系统中引入了免疫相关机理,建立了一种基于免疫机理的入侵检测系统模型,并对系统模型中涉及的关键技术进行了详细阐述。在模型检测器的生成规则中首次提出并运用了n-r规则,在检测器的生成算法中将克隆选择、否定选择和思维进化相结合,提出了一种全新的算法。理论分析表明该系统模型能有效检测已知和未知的攻击活动,也为解决入侵检测系统的高误报率和缺乏自适应性的难题提供了思路。     

离群点挖掘技术在入侵检测中的研究

随着电子商务的迅速发展,越来越多的关键业务已经移植到网络上,网络安全越来越引起人们的关注。入侵检测作为防御体系中的重要组成部分,成为当前网络安全理论的研究热点。将数据挖掘与入侵检测相结合,能够增强入侵检测系统对海量数据的处理能力,使得入侵检测系统具有可扩展性和自学习能力,增强入侵检测系统的检测功能。主要针对离群点挖掘技术在入侵检测系统中的应用展开研究,使传统入侵检测系统具有异常检测能力。     

图书馆无线智能入侵检测代理的设计与实现

讨论了图书馆无线网络存在的非法入侵问题。分析了智能入侵检测代理的主要功能及网络结构,探讨了智能入侵检测代理子模块的设计及工作流程。提出了智能入侵检测代理的结构模式和实现技术。     

计算机入侵检测技术探析

入侵检测技术是近年来兴起的网络安全技术,入侵检测系统是不同于防火墙的主动保护的网络安全系统。对入侵检测技术、入侵检测的分类、入侵检测的系统结构进行了阐述,并对目前入侵检测存在的问题和将来的发展方向进行了研究。     

入侵检测技术

安全扫描入侵检测技术是主要的网络安全技术之一,论文对当前的安全扫描入侵检测技术进行了浅析,对入侵检测技术的应用作了介绍,并展望了入侵检测技术的发展前景。     

基于数据挖掘技术的聚类分析算法在异常入侵检测中的应用

入侵检测已经成为近年来网络安全研究的一个热点,实践证明,基于数据挖掘技术的聚类分析算法是能够有效地帮助建立网络正常行为模型,并且显著提高了入侵检测的速度的算法。     

数据挖掘技术在计算机入侵检测中的应用

分析了聚类、分类、关联规则等在IDS中常用的数据挖掘算法,并介绍了DAID这种以数据库为中心的数据挖掘体系架构模型,对其数据处理过程进行展现。