网络入侵检测模型的分析与设计

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摘要本文分析了网络环境中入侵行为的特点，对入侵检测模型能进行需求分析，根据网格环境的特殊性详细设计了入侵检测系统主要功能模块，在此基础上提出了基于虚拟组织的网格入侵检测模型。

作者李华龙

机构地区昆明铁路局信息技术处

出处《中国电子商务》 2010年第3期66-66,70,共2页 E-commerce in China

关键词入侵检测网格模型

参考文献2

1[1]Forrest S, Perrelason AS, Allen L, Cherukur R. Self_Nonself discrimination in a computer. In: Rushby J, Meadows C, eds. Proceedings of the 1994 IEEE Symposium on Research in Security and Privacy. Oakland, CA: IEEE Computer Society Press, 1994. 202～212.
2[2]Ghosh AK, Michael C, Schatz M. A real-time intrusion detection system based on learning program behavior. In: Debar H, Wu SF, eds. Recent Advances in Intrusion Detection (RAID 2000). Toulouse: Spinger-Verlag, 2000. 93～109.
3[3]Lee W, Stolfo SJ. A data mining framework for building intrusion detection model. In: Gong L, Reiter MK, eds. Proceedings of the 1999 IEEE Symposium on Security and Privacy. Oakland, CA: IEEE Computer Society Press, 1999. 120～132.
4[4]Vapnik VN. The Nature of Statistical Learning Theory. New York: Spring-Verlag, 1995.
5[5]Lee W, Dong X. Information-Theoretic measures for anomaly detection. In: Needham R, Abadi M, eds. Proceedings of the 2001 IEEE Symposium on Security and Privacy. Oakland, CA: IEEE Computer Society Press, 2001. 130～143.
6[6]Warrender C, Forresr S, Pearlmutter B. Detecting intrusions using system calls: Alternative data models. In: Gong L, Reiter MK, eds. Proceedings of the 1999 IEEE Symposium on Security and Privacy. Oakland, CA: IEEE Computer Society Press, 1999. 133～145.
7[2]李文军,周晓聪,李师贤.分布式对象技术[M].机械工业出版社,2003
8史美林,杨光信.计算机支持的协同工作:过去、现在与未来[J].计算研究与发展,1999,(36):149-154.

1李洋,方滨兴,郭莉.基于TSVM分类的网络入侵检测方法[J].计算机研究与发展,2007,44(z2):198-202.
2荆守波,高鹏翔.基于相空间重构和一类分类的异常入侵检测[J].电脑开发与应用,2004,17(8):11-12.
3刘评,汤志国,于海峰.网络入检测的快速规则匹配算法[J].海军工程大学学报,2004,16(5):71-73. 被引量：2
4杨敏,张焕国,傅建明,罗敏.基于支持向量数据描述的异常检测方法[J].计算机工程,2005,31(3):39-42. 被引量：17
5王勇,杨辉华,王行愚,何倩.基于最小二乘支持向量机的Linux主机入侵检测系统[J].计算机工程与应用,2005,41(2):120-124. 被引量：4
6彭宏,吴铁峰,张东娜.基于粗集理论和SVM算法的入侵检测方法研究[J].计算机工程,2005,31(8):157-158. 被引量：4
7许劲松,覃俊.一种基于支持向量机的入侵检测模型[J].计算机仿真,2005,22(5):43-45. 被引量：5
8侯方明,李大兴.一种新的基于协议树的入侵检测系统的设计[J].计算机应用研究,2005,22(7):150-152. 被引量：6
9彭新光,刘玉树,吴裕树,杨勇.Classification Model with High Deviation for Intrusion Detection on System Call Traces[J].Journal of Beijing Institute of Technology,2005,14(3):260-263.
10张义荣,肖顺平,鲜明,王国玉.基于机器学习的入侵检测技术概述[J].计算机工程与应用,2006,42(2):7-10. 被引量：15

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2010年第3期

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