基于Agent人工智能的异构网络多重覆盖节点入侵检测系统设计

异构网络具有结构复杂、多重覆盖面积大等特征,使得网络入侵检测较为隐蔽,威胁网络运行的安全性;为此,对基于Agent人工智能的异构网络多重覆盖节点入侵检测系统进行了研究;通过检测Agent和通信Agent装设主机Agent,以Cisco Stealthwatch流量传感器作为异构网络传感器检测攻击行为,采用STM32L151RDT664位微控制器传输批量数据,由MAX3232芯片实现系统电平转化,实现硬件系统设计;软件部分设计入侵检测标准,采用传感器设备捕获网络实时数据,通过Agent技术解析异构网络协议并提取数据运行特征,综合考虑协议解析结果及与检测标准匹配度,实现异构网络多重覆盖节点入侵检测;经实验测试表明,基于Agent人工智能的异构网络多重覆盖节点入侵检测系统入侵行为的漏检率和入侵类型误检率的平均值仅为6%和5%,能够有效提高检测精度,减小检测误差。

基于云计算的网络入侵检测系统设计与实现

研究介绍了基于云计算的网络入侵检测系统(IDS)设计与实现。通过选择AWS云平台,配置传感器节点和搭建云环境,实现了数据的安全传输和存储。使用支持向量机算法开发了分析引擎,实现了实时入侵行为识别。

物联网场景下基于蜜场的分布式网络入侵检测系统研究

为了解决物联网网络入侵检测系统无法识别新型攻击、灵活性有限等问题,基于蜜场提出了一种能有效识别异常流量和具备持续学习能力的网络入侵检测系统。首先,结合卷积块注意力模块的特点,构建专注于通道和空间双维度的异常流量检测模型,从而提高模型的识别能力。其次,利用联邦学习下的模型训练方案,提高模型的泛化能力。最后,基于蜜场对边缘节点的异常流量检测模型进行更新迭代,从而提高系统对新型攻击流量的识别准确度。实验结果表明,所提系统不仅能有效检测出网络流量中的异常行为,还可以持续提高对异常流量的检测性能。

非完全信息下协作式入侵检测系统检测库配置研究

本文研究了有限时间下非完全信息协作式入侵检测系统(IDS)的检测库配置。针对各入侵检测系统面对不同类型攻击时的最优检测库的配置以及检测库分配的矛盾,提出了一种双层检测库配置方法。第1层研究的是各攻击者的策略制定以及对应入侵检测系统的最优检测库配置方案;第2层研究的是如何解决多个入侵检测系统加载同一检测库的矛盾,给出了基于策略共享的集中式分配方法。第1层研究又可分为2步解决:第1步针对攻击者无法获知系统的真实状态、与入侵检测系统之间存在着信息不对称的问题,提出构建一个基于信念的随机博弈框架,通过后向递归算法求解,并证明该解就是博弈的稳态纳什均衡(SNE)策略;第2步通过求解混合Markov决策过程得到各入侵检测系统的最优检测库配置方案。仿真结果表明,本文所提方法能有效地得到协作式入侵检测系统面对不同类型攻击时的最优检测库配置方案。

基于决策树分类算法的计算机网络入侵检测系统设计与实现

本文利用决策树分类算法,设计了一款新型计算机网络入侵检测系统,分别对系统结构、模块功能进行了设计,并从数据获取、数据预处理两个方面给出了此种入侵检测系统的实现方法。通过实验测试了此系统的检测效率及准确率,验证结果表明,利用决策树分类算法构建的计算机网络入侵检测系统可以准确、高效检测出各种类型的入侵行为。

基于多代理的分布式入侵检测系统模型

随着网络技术的不断发展,网络安全问题十分突出。入侵检测技术作为安全防护的重要手段,显得日益重要。大多数入侵检测系统存在误报率高和漏报的问题。此外,由于系统分布在网络的不同位置,不能进行必要的协同工作。针对上述问题,提出一种基于多代理的分布式入侵检测系统模型MADIDS。该系统在我们已有的多代理协同工作平台NHMAS上开发完成,结合基于主机的入侵检测系统和基于网络的入侵检测系统的优点,对常用入侵手段具有较高的检测率和较低的误报率。

基于人工智能技术的分布式入侵检测系统设计

针对传统集中式入侵检测系统存在的检测精度低,误报率高等问题,本研究提出了一种基于人工智能技术的分布式入侵检测系统设计方案。该系统采用分布式架构,结合深度学习、机器学习等人工智能技术,可实现对网络流量的高效、准确检测。通过详细的系统架构设计和数据处理流程描述,本文展示了系统的实现细节。经测试证明,本系统的设计不仅能够自适应地学习和识别网络中的异常行为,提高检测效率,还具有更高的检测精度和更强的鲁棒性,实现了对大规模网络的实时监控和快速响应。同时,通过协同工作和信息共享,分布式入侵检测系统能够更全面地检测网络中的潜在威胁,提高整个网络的安全防护能力。

面向工业机器人系统的入侵检测系统的应用研究

针对工业机器人的控制系统通过使用基于Jacobian的显著图攻击生成对抗样本并探索分类行为,探索对抗学习算法优化目标监督模型,并探讨在工控网络防御过程中使用对抗机器学习算法训练的监督模型,是否有助于改善人工智能算法对网络安全防御系统的鲁棒性。基于构建的工业机器人的自身的网络环境,采用定向漏洞攻击,并通过网关采集过程中产生的流量数据,用于对抗机器学习算法的优化和完善。总体而言,在对抗机器学习算法中,两种广泛使用的分类器Random Forest和J48的分类性能分别下降了16和20个百分点,表明采用对抗性机器学习算法的防护策略的鲁棒性改善明显,能有效防护相关系统的网络攻击。

基于信息熵的网络入侵检测系统设计

互联网时代,网络安全问题日益凸显,网络入侵检测系统已经成为防范网络攻击的有效手段。为进一步提高检测系统的性能,将信息熵应用到网络入侵检测系统中。该文对网络安全入侵检测系统进行设计,涉及系统架构、主要功能、入侵检测算法设计及硬件结构设计等。在此基础上完成环境搭建与实验评估。通过实验证明,该文设计的入侵检测系统在提高检测效率与降低误报率方面表现出色,具有一定的可行性与优越性,可为入侵检测系统设计提供借鉴与参考。

分布式入侵检测系统的研究与实现

随着计算机网络的迅猛发展,网络安全问题也日益严重,单一的集中式的入侵检测系统已不能满足网络安全发展的需要,分布式入侵检测系统应运而生。实现了一个分布式的入侵检测系统,将反弹木马的反向连接技术应用到客户端与服务器端的通信上,在客户端采用多线程技术捕包,通过系统进程与端口通信相结合检测特洛伊木马。通过管理端对局域网络各个位置的Agent客户端进行统一部署策略和实时监控,加强了校园网络的安全。

以色列Rail Vision公司在印度获得一项轨道异物入侵检测系统专利

以色列Rail Vision有限公司在印度获得一项轨道异物入侵检测技术专利,这种技术可以避免相撞事故。Rail Vision有限公司属于铁路安全和数据技术领域的创新企业。除了此次从印度专利局获得专利以外,这种技术已经获得美国和日本的专利,正在申请欧盟和中国的专利。

基于流量分析的入侵检测系统设计

为解决病毒入侵、漏洞风险、监测困难等问题,研究如何在海量流量数据当中实现高效、精准、实时地挖掘网络异常流量数据,对有效保障网络安全、为网络维护人员提供合适的报警服务具有重要意义。基于此,本文提出了一种基于流量分析的入侵检测系统设计方案。首先,阐述网络流量检测的意义。其次,设计了系统整体架构,重点提出了系统的主要功能模块设计,并对其功能进行了介绍。最后,经实验结果证明,本系统的设计能够实现对网络流量数据进行实时监控和批量处理,还可以对局域网或核心服务器、主机等方面存在的异常流量进行识别与判断,提高了系统对异常网络流量检测的效率与准确率。

基于LiCNN与BiLSTM的物联网入侵检测系统

针对入侵检测系统中出现的局部特征提取能力不足问题,提出了一种侧抑制卷积神经网络模型(LiCNN),即在已有的CNN模型中加入侧抑制模块增强局部特征提取能力;针对一般卷积网络难以提取高维特征的问题,在LiCNN结构中引入逆残差概念,进一步提高模型高维特征的提取能力;针对传统入侵检测模型存在的无法处理长距离依赖关系、难以并行化等问题,采用双向长短期记忆网络(BiLSTM)提取时序特征,通过增强上下文信息捕捉能力来处理长距离依赖关系,提高模型的预测精度。在公开数据集CICIDS2017上进行实验,经过对比传统模型以及现有的入侵检测方法表明,所提模型拥有较好的性能。模型预测准确率、召回率、F1值较高,证明了其有效性和可行性。

分布式入侵检测系统模型研究

避开入侵检测系统的核心问题——入侵检测算法的具体实现,通过对有关感应器、分析器问题的研究分析,提出了一些有利于提高入侵检测准确率、提高系统吞吐量、提高系统自主学习能力的建议。以此为基础,给出了一种不受具体入侵检测算法限制的分布式入侵检测模型,分析了该模型的优缺点。

网络安全中的入侵检测系统研究与实现

本文首先对 IDS的分类、工作原理及关键技术进行了详细的阐述,并对其进行了详细的分析。接着对入侵检测系统进行了具体介绍,主要内容有:系统体系结构设计,数据采集和预处理,入侵检测引擎;对检测的效果进行了分析和判断,并进行了及时的反应和预警。接着介绍了入侵检测系统的测试与评估方法,包括测试环境搭建、评估指标和测试结果分析。最后讨论了入侵检测系统在实际场景中的应用,包括企业网络安全防护、政府网络安全保障和个人用户网络安全。

基于人工智能的宽带网络入侵检测系统研究

宽带网络作为社会不可或缺的信息基础设施,不仅可以推动信息传播的速度,还可以促进全球经济交流。但是,宽带网络的发展也带来了更为严峻的安全威胁,会给个人、企业和国家的信息安全带来巨大挑战。传统网络入侵检测系统无法对不断变化的攻击手段进行有效识别,通过借助人工智能技术可以及时发现并报告潜在安全威胁,为宽带网络的安全稳定运行提供有效保障。本文先对人工智能在宽带网络入侵检测系统中的价值和应用展开分析,接着分析了基于人工智能的宽带网络入侵检测系统设计与实现,旨在提升人工智能技术在网络安全领域的应用效果。

多代理分布式入侵检测系统在校园网中的应用

近年来,入侵检测系统(IDS)作为信息系统安全的重要组成部分,得到了广泛的重视。可以看到,仅仅采用防火墙技术来构造网络的安全体系是远远不够的,很多攻击可以绕过防火墙。入侵检测技术可以在网络系统受到损害前对入侵行为做出拦截和响应。基于代理的分布式入侵检测系统实现了基于主机和基于网络检测的结合,为网络系统提供更好的安全保护。文中针对防火墙技术的不足,在对入侵检测技术及其通用架构做出分析和研究后,设计了一种基于代理的分布式入侵检测系统,并给出了在某校园网中的实现。

基于径向基函数神经网络的入侵检测系统设计与研究

本研究设计并实现了一个基于径向基函数神经网络的计算机网络入侵检测系统。通过提取网络流量特征并利用径向基函数(RBF)神经网络的非线性映射与自适应学习能力,系统能够高效检测已知与未知入侵行为。实验结果表明,该系统在不同网络负载下表现稳定,检测准确率较高,尤其在自适应学习后的性能显著提升。

网络入侵检测系统中的多模式匹配算法设计

为提高网络入侵检测系统多模式匹配算法性能,解决传统模式处理模式串数量较低的问题,文章将对多模式匹配算法进行优化设计,通过改进BMH的方式提高系统信息处理能力,对比改进BMH与传统BM算法进行验证。结果表明:改进算法对模式串的处理能力明显提高。

入侵检测系统的研究现状及发展趋势

入侵检测系统（IDS）是一种基于主动策略的网络安全系统。本文针对目前网络发展现状，分析了入侵检测系统的现状存在的问题及发展趋势。