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。

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。

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。

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。

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。

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。

自适应类增量学习的物联网入侵检测系统

传统物联网入侵检测系统难以实时检测新类别攻击,为此,提出一种基于堆叠稀疏自编码器(SSAE)和自组织增量神经网络(SOINN)的物联网入侵检测方法。SSAE对已知类别的攻击样本进行稀疏编码和特征提取,所提取的特征输入SOINN,SOINN形成符合流量特征空间分布的拓扑结构。当出现新类别训练样本的特征时,SOINN自适应地生成新节点以建立新的局部拓扑结构。为了保留SSAE在旧类别样本上的知识,对SOINN已有的拓扑结构施加约束,通过误差反向传递间接约束SSAE权重的变化。针对SOINN在新类别上产生的新局部拓扑结构进行自适应聚合和优化,从而实现新类别样本学习。实验结果表明,该方法能基于新类别数据对模型进行增量训练而无需历史类别数据,在CIC-IDS2017数据集的动态数据流中能有效检测新类别攻击同时缓解旧类别数据中存在的灾难性遗忘问题,在初始已知数据集上的准确率达到98.15%,完成3个阶段的类别增量学习后整体准确率仍能达到57.34%,优于KNN-SVM、mCNN等增量学习方法。

基于决策树算法的网络入侵检测系统设计与评估

实时网络数据包含大量冗余术语和噪声,而现有入侵检测技术准确度较低,特征提取能力不足。针对NSL-KDD数据集,提出了一种基于决策树的网络入侵检测系统。采用相关特征选择子集评价方法进行特征选择并减小维数,消除冗余数据,提高资源利用率并降低时间复杂度,通过特征选择可提高入侵检测方法预测性能。在特征选择之前和特征选择之后,对五类分类和二类分类进行性能评估。结果表明,该系统具有较高检出率和精度,数据集二类分类总体结果高于五类分类,可为网络安全检测工作提供借鉴。

基于GAN的入侵检测系统对抗样本生成模型

随着人工智能技术的兴起,基于深度学习的网络入侵检测系统已广泛应用,但神经网络模型很容易受到对抗扰动的影响。攻击者通过在网络流量中添加微小的扰动来构建对抗样本,使得入侵检测系统对其错误分类。论文基于GAN进行设计与改进,提出了一种对抗样本生成模型AdvWGAN,该模型针对恶意流量生成满足网络流量特性的对抗性恶意流量,并对黑盒入侵检测系统进行对抗攻击。实验表明:AdvWGAN能够在保证网络流量真实有效的前提下实现对深度学习入侵检测模型的有效黑盒攻击。

基于安全联邦蒸馏GAN的工业CPS协作入侵检测系统

针对敏感信息保密必要性导致的数据孤岛问题,提出了一种适用于工业信息物理系统(CPS)的安全协作入侵检测系统(PFD-GAN)。具体来说,首先通过融入Wasserstein距离和标签条件,改进外部分类器生成对抗网络(EC-GAN),构建了一种新型半监督入侵检测模型,以产生能够实用的生成数据来增强分类性能。同时,在改进EC-GAN的训练中,融合本地差分隐私技术,防止敏感信息的泄露、保障协作过程的隐私安全。此外,设计了基于去中心化联邦蒸馏的协作方式,允许多个工业CPS共同构建一个综合的入侵检测系统,以识别整个网络系统下的威胁,而无须共享统一的模板模型。对真实工业CPS数据集的实验评估和理论分析表明,PFD-GAN可以在免受隐私泄露风险的同时,高效地检测针对工业CPS的各种类型攻击。

基于分层自适应主动学习策略的入侵检测系统

为进一步降低样本成本并加快模型收敛速度,提出基于探索和开发的指数加权算法(exponential-weight algorithm for exploration and exploitation,EXP3)和增量微调卷积神经网络(fine-tuning convolutional neural networks,FCNN)的入侵检测系统(EXP3-FCNN)。利用EXP3算法自适应选择最佳主动学习策略,代替单一的主动学习算法,提高样本质量;利用增量微调卷积神经网络提取流量数据更深层次的特征;使用AWID数据集作为实验数据。实验结果表明,该方案在保证模型精确度、召回率等性能指标的基础上,降低了样本成本,提高了模型的收敛效率。

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。

基于人工智能的通信网络入侵检测系统设计研究

为提高入侵检测精确度和数据处理效率,本文应用人工智能技术,设计一款功能完善、实用性强的通信网络入侵检测系统。首先,在完成系统架构设计和系统运行环境搭建的基础上,从系统主机设计、核心交换机设计、报警响应器设计等方面入手,完成系统硬件设计;其次,根据智能主体移动分析情况,运用人工智能优化检测算法,完成入侵检测流程设计;最后,对系统进行实验测试。结果表明:应用人工智能技术所设计的通信网络入侵检测系统具有响应快、检测精确度高等特点,完全符合预期设计标准和要求。