一种智能分布式入侵检测系统

提出一种基于专家系统的智能分布式入侵检测系统,介绍系统的体系结构和关键实现技术。

基于免疫赦免机制的智能分布式入侵检测系统

入侵检测系统是在网络系统遭受攻击之前进行拦截和响应的一种积极主动的安全防护系统。分布式智能入侵检测系统DIIDS(Distributed Intelligent Intrusion Detection System)就是在分布式环境中将人工智能技术应用于入侵检测中,从而可以提高IDS(Intrusion Detection System)的检测的实时性、准确性和容错性。本文设计了一种基于免疫赦免机制的DIIDS。该方法以降低入侵检测系统的时延性与提高入侵检测系统的智能性、恢复能力为核心,改善入侵检测系统的实时性。为实现用户信息的安全转移和检测系统自身的免疫进化,构建了一种免疫赦免智能Agent植入机制(IPAT),从而提高了系统的可用性。

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。

基于人工智能技术的分布式入侵检测系统设计

现代计算机网络系统中的数据处理存在一些问题,这对系统的入侵检测造成了威胁。为了解决此问题,设计了一款基于人工智能技术的分布式入侵检测系统。通过对系统的总体结构进行分析,设计响应入侵检测的策略,利用通信设计对是否存在入侵行为进行分析,并且对入侵检测的数据进行交换。利用报警模块对入侵检测行为进行监视,全面评估系统,设计入侵检测流程。通过对系统进行测试,验证系统能够检测外来入侵行为,保证系统应用的安全性。

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。

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。

基于人工智能技术的轻量级网络入侵检测系统设计

以提升网络入侵检测技术水平为目的,设计基于人工智能技术的轻量级网络入侵检测系统。该系统数据采集层利用若干个用户探针连接IDS检测服务器后,使用网络数据包捕获模块捕获用户网络运行数据,再通过传输层内防火墙、核心交换机和MQTT/CoAP通信协议将用户网络运行数据发送到逻辑运算层内,该层利用数据预处理模块对用户网络运行数据进行去噪预处理后,将其输入到基于人工智能的网络入侵检测模块内,通过该模块输出轻量级网络入侵检测结果,然后将检测结果发送到展示层,通过入侵告警信息、数据可视化展示等模块实现人机交互。实验表明:该系统运行较为稳定,可有效检测不同类型网络入侵的同时,其检测及时性和入侵告警能力较好,应用效果良好。

基于移动智能体的分布式入侵检测系统研究

分析当前分布式入侵检测系统中存在的一般性缺陷,在此基础上,研究了移动智能体在入侵检测系统中的可用性。提出一种具有网络拓扑结构感应能力和行为自主性的、基于移动智能体的分布式入侵检测系统模型,能有效保证网络系统的安全。

一种智能型分布式入侵检测系统模型

在分析了当前入侵检测系统(IDS)存在缺陷及其未来发展趋势的基础上,结合高校校园网的开发工作,以高校网络为应用平台,提出并构建了一种智能型分布式入侵检测系统的模型。该模型采用分布式检测、分规则策略、动态规则链表重构、各个检测Agent即相互独立又相互协作以及系统与防火墙等其它网络安全技术相结合的措施,提供了完整的网络安全保障。

基于智能主体的分布式入侵检测系统研究

针对分布式入侵检测系统存在的鲁棒性不强、容错性差等问题,设计了一种基于智能主体的分布式入侵检测系统ADIDS并进行了实现。该系统使内部多种智能主体协调工作,实现了按需装配,并对入侵攻击特征信息进行关联处理,避免了传统分布式入侵检测系统的缺点,提高了入侵检测效率。通过仿真实验表明,该系统性能要好于一般的分布式入侵检测系统。

基于改进BP神经网络的智能Agent分布式入侵检测系统

针对目前入侵检测技术存在问题。根据通用入侵检测框架CIDF,给出了一个基于改进BP神经网络的多Agent分布式入侵检测模型MAIDMBN(Multi-Agent Distributed Intrusion Detection Model Based on Improved BP Neural Network),该模型采用了异常检测与误用检测相结合和基改进BP算法的学习机制。MAIDMBN的实验结果表明在误报率、漏报率有一定的改善,系统能进行有效的检测。

基于智能代理的分布式入侵检测系统模型

本文针对通用入侵检测系统的存在的缺陷,分析了Agent的特性,提出了一种基于智能Agent的分布式入侵检测系统模型。该模型利用Agent的移动、自治特性,将基于主机和基于网络的入侵检测结合起来,增强了入侵检测系统对分布式网络的协同检测能力,有效降低网络通信负荷,提高系统自身的安全性。文章阐述了该模型实现的关键技术并对系统性能进行了评价。

基于智能的分布式网络入侵检测系统

针对现有入侵检测系统存在系统平台的异构性、入侵数据分析的智能性、面临新的入侵方法时的适应性,以及网络配置发生变化时的可扩展性等方面的不足和问题,本文提出了一个新的结合:CORBA方法和数据挖掘的网络入侵检测系统模型,并详细讨论了该模型的体系结构和工作过程。

一种基于智能代理的分布式入侵检测系统设计

在CIDF(Comm on In trusion D etection F ram ew ork)模型的基础上,提出一个基于智能代理的分布式入侵检测系统结构框架,并介绍该系统结构框架中的组成模块。该系统框架具有实现机制与策略分离、控制安全可靠、扩展性好等特点,能适应于分布式入侵检测的需要。

基于人工智能的网络入侵检测系统研究

随着网络技术的快速发展,网络安全问题日益严峻。网络入侵检测系统(NIDS)作为防御网络安全威胁的重要工具,已经引起了广泛关注。本文研究了基于人工智能的网络入侵检测系统,特别是深度学习技术在其中的应用。我们通过比较传统的入侵检测系统和基于人工智能的系统,分析了后者在检测精度和效率上的优势。本文还探讨了深度学习模型,如卷积神经网络(CNN)和递归神经网络(RNN)在处理网络流量数据时的性能。通过实验验证,展示了基于深度学习的模型在提高检测速度和减少误报方面的有效性。

基于人工智能的电力系统网络入侵检测与应对机制

为了保障电力系统的安全稳定运行,提出一种基于人工智能的电力系统网络入侵检测与应对机制,利用人工智能技术提高电力系统网络入侵检测的准确性和效率,及时发现和应对网络入侵事件,保障电力系统的安全稳定运行。通过实验验证,基于人工智能的电力系统网络入侵检测与应对机制具有较高的准确性和效率。在测试数据集上,该机制的准确率达到95%以上。此外,该机制还能及时响应入侵事件,有效隔离攻击源并修复漏洞,保障电力系统的安全稳定运行,为后续的电力系统运维提供重要的技术参考。

智能化分布式入侵检测系统研究

网络安全在Internet中的重要性越来越明显,因此,作为网络安全措施一个环节的入侵检测系统(简称IDS)也越来越受到关注。智能化、分布式和监视大规模网络是当前国际上许多入侵检测系统所强调的。本文针对这一点论述了如何实现智能化分布式入侵检测系统,并强调了它的使用价值。

基于智能代理的分布式入侵检测系统模型

介绍了入侵检测系统在计算机及网络安全中的意义和现有入侵检测系统的局限性。在智能代理技术的基础上,提出了一种基于智能代理的分布式入侵检测系统模型(IADIDS),描述了系统的体系结构和详细设计,并给出了智能代理的结构模型。

基于Mobile Agent的智能化分布式入侵检测系统模型

入侵检测系统是用来监测攻击的防护手段,但是以往的一些结构难以适应现在的高速网络,误报和漏报频繁,而且它们大都不能智能的分析数据来自动更新规则或其它检测机制,网络管理人员工作繁重,入侵检测系统相互之间又是相互独立的,为了解决以上几个问题,我们提出了基于移动代理的智能化分布式入侵检测模型。

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 。