基于XGBoost算法的医保信息系统入侵安全风险监测方法

目的针对常规的医保信息系统对入侵行为的判定过程较为繁杂、监测反应时间较长的问题,提出基于XGBoost算法的医保信息系统入侵安全风险监测方法。方法按照安全性影响因素的关系,对安全因素关联度修正强度进行计算与修正,并对修正后的安全因素关联进行划分,得到划分的系统入侵安全信息关联度;根据划分关联度参数,基于XGBoost算法对入侵行为进行分级判定;按照结果,使用树编辑距离算法,对入侵行为信息进行匹配,并建立神经网络监测结构;根据匹配结果建立对应报警机制,实现对医保信息系统入侵安全风险的实时监测。结果实验结果表明,本文方法对医保信息系统入侵安全风险的监测平均反应时间小于3 s,反应时间较短,安全性较高。结论本文提出的基于XGBoost算法的医保信息系统入侵安全风险监测方法,能够有效监测医保信息系统的入侵安全风险,具有较高的应用价值。

光纤监测系统入侵信号的检测和识别

为改善光纤监测系统监测信号特征复杂及入侵信号检测效率和识别精度低等问题,提出了一种改进的谱减法进行去噪处理,从而有效减少噪声干扰并获得具有高信噪比的监测信号;其次,由于光纤监测信号大部分为静默信号,因此对其进行端点检测从而有效提取入侵信号;最后,基于提取的入侵信号的时频域特征,提出了一种多特征融合深度学习识别模型,从而准确识别入侵类型.

IDS入侵检测系统研究

在分布式计算环境中，信息系统首先需要考虑的就是保护数据和资源免遭未授权的非法访问、操作，甚至恶意入侵和破坏，因此安全管理日益成为人们关注的焦点。在诸多的新兴技术中，IDS（入侵检测系统）以它新颖的思路和广阔的应用前景而倍受青睐。介绍IDS的历史和现状，说明现有IDS的不足以及今后ID技术的发展趋势。

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。

入侵检测系统(IDS)与入侵防御系统(IPS)

本文首先对IDS进行分析,得出其需要改进的地方,然后介绍了IPS的检测机制,通过对IDS 和IPS的比较,分析各自的优缺点,并对安全防护技术的发展趋势做了展望。

入侵检测系统(IDS)介绍及其模型探讨

计算机网络安全问题，直接关系到一个国家的政治、军事、经济等领域的安全和稳定。目前黑客猖獗，平均每２０秒钟世界上就有一起黑客事件发生。因此，提高对网络安全重要性的认识，增强防范意识，强化防范措施，是保证信息产业持续稳定发展的重要保证和前提条件。介绍了一种新的网络安全保护系统。

基于分布式光纤振动传感技术的地下管廊入侵监测系统

针对目前地下综合管廊的安全防控需求,设计研制了一种基于分布式光纤振动传感技术的地下管廊入侵监测系统。系统采用分布式光纤马赫曾德尔-萨格纳克混合干涉结构,结合振动传递装置将井盖开关行为转化成对光缆的振动冲击,再利用一维卷积神经网络算法对振动冲击信号做模式识别,通过监测井盖开关实现对地下管廊人为入侵行为的监测。对所设计的系统进行实地测试,采集1573组扰动数据进行模式识别,模式识别正确率在99%以上,识别实时性高,表明该系统能够满足地下综合管廊实际应用的需求,有利于拓展光纤传感技术在地下管廊领域的应用。

IDS入侵检测系统的分析与研究

.入侵检测技术的发展给网络安全的研究带来了新的途径。本文首先对入侵检测系统(IDS)的历史和发展进行了阐述,并详细描述了几类入侵检测系统及其优缺点,最后着重对入侵检测方法进行讨论,并提出了一些新的研究思路。

无线局域网中入侵检测系统(IDS)的研究

本文分析了入侵检测系统(IDS)在不同拓朴结构无线局域网络中的应用,在此基础上,提出了一种称为BESS模式的IDS模型。

信息安全专题介绍之一:入侵检测系统IDS的研究与展望

入侵检测系统 IDS 是一种实时的、动态的计算机安全技术。本文综述性介绍了入侵检测的定义、分类、功能与结构、市场前景与产品选择准则、以及它的功能局限性与今后展望等。

融合型IDS/IPS将成入侵防护系统主导

随着网络安全问题越来越严重,网络安全厂商需从整体上把握网络安全,为用户提供全方位的入侵防护安全服务。随着网络安全风险系数不断提高,曾经作为最主要的安全防范手段的防火墙,已经不能满足人们对网络安全的需求。作为对防火墙及其有益的补充,IDS(入侵检测系统)能够帮助网络系统快速发现攻击的发生,提高了信息安全基础结构的完整性。近几年,IPS(入侵防御系统)的引入让网络安全产品发展又进入新的阶段。而未来IPS并不会替代IDS。

浅谈入侵检测系统——IDS

本文主要阐述了入侵检测系统(IDS)的概念和功能,并从入侵检测系统的工作原理上,对基于主机的入侵检测系统以及基于网络的入侵检测系统和分布式入侵检测系统分别进行介绍,重点解释了对入侵检测系统中重要的数据分析部分中常用的数据分析技术手段,最后对入侵检测技术的发展趋势进行了展望。

IDS入侵检测及对数据库系统的应用

IDS是英文“Intrusion Detection Systems”的缩写，中文意思是“入侵检测系统”。专业上讲就是依照一定的安全策略，对网络、系统的运行状况进行监视，尽可能发现各种攻击企图、攻击行为或者攻击结果，以保证网络系统资源的机密性、完整性和可用性。通过对IDS的研究应用到数据库系统，对数据库进行数据分析。

入侵检测系统（IDS）模型探讨

一、网络安全的重要性 随着企业电子商务的发展和政府上网工程的深入，越来越多的单位和机构在网络上开展其核心业务，或者取得巨大的商业利润、或者树立良好的政府形象。然而，网络在为Internet用户提供便利的同时，也滋养了越来越多的黑客，他们通过网络肆意入侵企业、政府的计算机，窃取机密信息，或者破坏被入侵的网络，使其陷入瘫痪，给企业、政府造成巨大的损失。

9种IDS入侵检测系统方法

入侵检测系统，英文简写为IDS，顾名思义，它是用来实时检测攻击行为以及报告攻击的。如果把防火墙比作守卫网络大门的门卫的话，那么入侵检测系统（IDS）就是可以主动寻找罪犯的巡警。因而寻求突破IDS的技术对漏洞扫描、脚本注入、URL攻击等有着非凡的意义，同时也是为了使IDS进一步趋向完善。

入侵检测系统(IDS)数据融合技术

多传感器数据融合或分布式感应技术是用来将多种相异的传感器和源数据复合起来,以便对事件、活动、事态作出推论的一种相对较新的工程规则.这些系统通常被作为人类的认知过程,在这个过程中,大脑融合来自各个感官的感觉信息、评估状态、进而作出决断.