一种分布式协同入侵检测系统的设计与实现

提出了一种能够精确描述入侵检测技术的综合分类方法 ,针对多管理域环境设计了一个分布式协同入侵检测系统 (distributed cooperative intrusion detection system,简称 DCIDS) ,通过不同管理域 IDS(intrusion detec-tion system)之间高效安全的通信 ,实现协同检测 .介绍了 DCIDS的系统结构和 4个组成部分 :传感器、分析器、管理器以及用户界面 ,并讨论了系统实现中的安全通信。

分布式协同入侵检测系统模型的设计

在网络应用不断发展的今天,网络安全问题也日趋突出,越来越多的安全技术被应用到网络安全领域。而大部分安全措施都属于被动防御,缺乏积极的保护措施。入侵检测是网络安全体系中新兴的一门技术,它是一种主动的防御技术,也是当今计算机和网络安全所关注的焦点。它能够及时检测出网络安全漏洞,迅速做出响应,增强了网络的安全性,它逐渐成为网络安全领域的研究重点。

可入侵容忍的分布式协同入侵检测系统

随着网络环境和应用系统的日益复杂,系统安全对入侵检测提出了新的挑战。本文在分析入侵容忍特性和现有入侵检测方法的基础上,结合协同思想,提出了可入侵容忍的分布式协同入侵检测系统。经实验检测本系统具备一定的入侵容忍能力,通过协同分析发现一些分布式的较为复杂的攻击,对入侵的检测更为细致和全面。

基于环形结构分布式协同入侵检测系统的架构

通过分析目前分布式入侵检测系统的特点和协作方式,提出了一种基于环形结构分布式协同入侵检测系统的体系结构;论述了在环形结构中事件发生器、事件分析器和事件响应器的结构,利用协议分析、数据分析、命令解析和协同处理器,使得在基于环形分布式协同入侵检测系统实现更方便;解决了目前分布式入侵检测系统中各系统结构复杂、负载不均衡等缺陷.

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。

面向雾计算的个性化轻量级分布式网络入侵检测系统

随着物联网技术不断发展,低时延高动态大带宽的新型物联网应用不断出现。这些需求导致海量设备和信息广泛聚集在网络边缘,因而推动了雾计算架构的出现和深入发展。而随着雾计算架构的广泛深入应用,为了保障其安全所部署的分布式网络安全架构也面临着雾计算本身所带来的挑战,如雾计算节点计算和网络通信资源的局限性以及雾计算应用的高动态性限制了复杂网络入侵检测算法的边缘化部署。为了有效解决上述问题,提出了一个面向雾计算架构的个性化轻量级分布式网络入侵检测系统(PLD-NIDS)。该系统基于卷积神经网络架构训练大规模复杂网络流入侵检测模型,同时进一步采集各雾计算节点的网络流量类型分布情况,提出个性化模型蒸馏算法和基于加权一阶泰勒近似剪枝算法对复杂模型进行快速个性化压缩,突破了传统模型压缩算法在面对大量个性化节点时由于压缩计算开销过大而只能提供单一压缩模型用于边缘节点部署的局限性。根据实验结果,所提的PLD-NIDS架构能够实现边缘入侵检测模型的快速个性化压缩。与传统模型剪枝算法相比,所提出的架构在计算损耗和模型精度上取得了较好平衡。在模型精度上,所提的加权一阶泰勒近似剪枝算法与传统一阶泰勒近似剪枝算法相比,在同样的0.2%模型精度损失条件下能够提升约4%的模型压缩比。

基于多代理的协同分布式入侵检测系统模型

给出了一种基于多代理的协同分布式入侵检测系统模型 (CDIDS) .该模型依靠基于主机的代理HIDA和基于网络的代理NIDA ,运用异常检测与特征检测相结合的方式进行有效的入侵检测 ;在分布式的网络环境下 ,系统通过入侵检测控制中心实现检测 /响应模块的协同工作 ,为单个主机的攻击与大规模的网络入侵提供应对策略 。

分布式协同入侵检测—系统结构设计与实现问题

本文首先对现有入侵检测技术提出了一种综合分类方法 ,分析了大规模、多管理域网络环境对入侵检测的特殊需求 .在此基础上设计了一个分布式协同入侵检测系统 (DCIDS) ,文中具体介绍了系统的四个组成部分 :传感器、分析器、管理器和用户界面 ,并讨论了系统实现中的通信、与网络管理系统的集成、入侵检测点的选择等关键技术问题 .

分布式协同入侵检测系统设计与实现

提出了一种分布式协同入侵检测系统模型,并针对这种新模型设计了一套较完善的协同入侵检测算法和入侵检测引擎。同时,给出了分布式协同入侵检测系统的框架和各模块的功能。仿真实验验证了该系统的稳定性、可靠性和可扩充性,达到了预期的结果。

基于轻负载代理的协同分布式入侵检测系统

The LAFCDIDS (Lightweight Agent for Collaborative Distnbution Intrusion Detection System) presented in this paper is a distributed intrusion detection system with the ability of collaborative detection in real time. The hierarchy architecture of agents and the ability of collaborative detection in real time are evident characteristics of the LAFCDIDS. Lightweight agent and agent sensitivity are LAFCDIDS's new concepts, which can reduce the overload of protected system, shorten the period of intrusion detection, and are suitable for monitoring the distributed collaborating attacks.

分布式协同关联入侵检测系统及关联语言

提出了一种完全非集中方式，将入侵建模为发生在被保护网络系统中多个节点上的事件序列，部署的各协同关联引擎自动关联入侵证据，从而得到高层的全局告警．本文为这种模式提出了一种基于XML的分布式协同关联入侵检测描述语言．

协同分布式入侵检测系统模型

由于入侵行为存在相关性,单纯依靠其中独立的检测器来准确地发现和阻止入侵行为是非常困难的,同样地在整个网络系统里单纯依靠分布式入侵检测系统来准确地分析、发现和阻止入侵行为也是非常困难的,如何实现分布式入侵检测系统中的各个检测器间的协同以及将入侵检测系统与现有的或将有的安全系统协同工作是一件非常迫切和重要的任务。该文提供了一个新的解决方案,它既可以根据需要,随时实现自动高效地配置相互间具有协同能力的入侵检测器,又可以做到和网络上的其他安全系统之间的协同。从而可以极大地减轻网络管理员的安装配置压力,实现自动、高效、一致地保证整个网络系统安全。

基于代理的分布式防火墙与入侵检测协同防御系统设计与应用

分析了传统防火墙和现有分布式防火墙在网络应用中的局限性.将防火墙与入侵检测相结合,提升了系统的防御能力.引入Agent技术,利用Agent的特性对防御系统重新规范、设计,改变以往各防御单元的通信方式,并且在防御系统中增加了中心服务器和域服务器的备份,更好地提高了网络的稳定性、安全性.

基于Agent的分布式入侵检测系统模型

提出了一个基于 Agent的分布式入侵检测系统模型框架 .该模型提供了基于网络和基于主机入侵检测部件的接口 ,为不同 Agent的相互协作提供了条件 .在分布式环境中 ,按照系统和网络的异常使用模式的不同特征和环境差异 ,可利用不同的 Agent进行检测 ,各 Agent相互协作 ,检测异常行为 .该模型是一个开放的系统模型 ,具有很好的可扩充性 ,易于加入新的协作主机和入侵检测 Agent,也易于扩充新的入侵检测模式 .它采用没有中心控制模块的并行 Agent检测模式 ,各 Agent之间的协作是通过它们之间的通信来完成的 ,各 Agent之间可以交流可疑信息和进行数据收集 .Agent之间各自独立 ,相互协作 ,合作完成检测任务 .另外 ,模型采用一定的状态检查和验证策略 ,保证了 Agent的自身安全和通信安全 .该模型与特定的系统应用环境无关 ,因此 。

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。

分布式入侵检测系统及其认知能力

DIDAPPER( distributed intrusion detector with apperception)系统是一种具有认知能力的分布式入侵检测系统 .分布式结构、认知能力和知识的共享是该系统的重要特点 .重点讨论了 DIDAPPER系统的认知能力 .流量标本和 IP陷阱是 DIDAPPER系统所提出的新概念 .它们可以获取和识别异常的流量数据 ,而且适合于检测大规模网络攻击行为 .DIDAPPER系统的认知能力的另一个方面是神经网络的模式识别方法 .将具有自学习能力的BP网络应用于流量分析 ,很好地解决了流量模式的识别问题 .

基于数据挖掘的分布式协同入侵检测

将数据挖掘技术用于协同入侵检测 ,提出基于数据挖掘的协同入侵规则生成算法 ,采用基于数据挖掘的分布式协同入侵检测技术 ,可以有效的检测协同入侵 。

攻击分类研究与分布式网络入侵检测系统

入侵检测是保护计算机系统安全的重要手段 .攻击分类研究对于系统地分析计算机系统脆弱性和攻击利用的技术方法有着重要的意义 ,这有助于构造高效的入侵检测方法 .通过对现有入侵检测方法和攻击分类方法的分析和研究 ,提出了一种面向检测的网络攻击分类方法—— ESTQ方法 ,并对其进行了形式化描述和分析 .根据ESTQ网络攻击分类方法构造了相应的检测方法 .以此为基础设计了一个具有分布式结构的网络入侵检测系统DNIDS,并进行了原型系统的实现和测试 .

分布式入侵检测系统综述

1 入侵检测随着Internet在全世界范围内的迅速扩展,计算机网络的安全问题越来越成为人们关注的一个热点问题.入侵检测(Intrusion Detection,ID)就是保障计算机及网络安全的措施之一.近几年,对于入侵检测技术的研究发展很快,出现了很多入侵检测系统.但是,随着新的攻击方法的不断出现,尤其是一些互相协作的入侵行为的出现,给入侵检测领域的研究带来了新的课题.早期的集中式入侵检测系统已经不能有效地防止这一类的入侵.因此,研究分布式入侵检测系统是十分必要的.

分布式网络入侵检测系统NetNumen的设计与实现

详细介绍了在Linux环境下基于规则的分布式网络入侵检测系统NetNumen.同现有的网络入侵检测系统相比,NetNumen将异常检测(检测包到达频度的异常)和特征检测(检测特定攻击和攻击工具的固有特征)有机地结合起来,对DoS(denial of service),DdoS(distributed denial of service)攻击的检测效果较现有方法有明显的改善.