智能化网络入侵行为检测模型的设计和实现

针对网络入侵行为的危害,本文提出将人工智能技术应用于网络入侵行为检测系统,增强其对抗不断进化的网络入侵行为的能力。本文基于PyTorch技术,构建了一个智能化网络入侵行为检测模型,并对模型的代码实现进行了详细的阐述。同时,定义了一组性能评价指标,监督模型的训练和调优过程,确保模型对网络入侵行为检测的准确性和可靠性。

基于混沌PSO算法优化RBF网络入侵检测模型

针对网络安全中异常入侵检测,给出了一种构建最优神经网络入侵模型的方法。采用混沌扰动改进粒子群优化算法,优化径向基函数RBF神经网络入侵模型。把网络特征子集和RBF神经网络参数编码成一个粒子,通过粒子间的信息交流与协作快速找到全局最优粒子极值。在KDDCup99数据集进行仿真实验,实验数据表明,建立了一种检测率高、速度快的网络入侵检测模型。

一种新型的入侵检测模型的研究与实现

1 引言 入侵(Intrusion)是指有关试图破坏资源的完整性、机密性及可用性的活动集合[1].入侵检测(Intrusion Detection,简称ID)是指识别谁在未经授权情况下使用计算机系统;哪些人在滥用他们的特权对系统进行非法的访问[2].入侵检测系统(IDS)是一个计算机系统(可能由软件、硬件构成),它试图履行入侵检测功能,正如刚才所定义的,大多数是实时的[3].

入侵检测系统模型的比较

近年来 ,黑客入侵事件不断发生 ,入侵检测系统成为安全产品市场上的新热点。为了推动这一领域的发展 ,IETF的IntrusionDetectionWorkingGroup (idwg)和CommonIntrusionDetectionFramework (CIDF)group都在从事入侵检测系统标准的研究。本文介绍了两个标准中采用的入侵检测系统模型 。

一种基于免疫原理的网络入侵检测模型

通过对人类免疫系统的工作原理的研究,介绍了一种基于免疫原理的网络入侵检测新模型,并从健壮性、可扩展性、伸缩性、自适应性、全局性和有效性等角度对该模型进行了详细分析。

网络协议分析与决策树挖掘的入侵检测模型研究

在入侵检测系统中,采用网络协议分析技术可以有效地减少数据包的搜索空间。结合网络协议分析技术和决策树挖掘技术,提出一种新型的入侵检测模型。该模型首先分析数据包的协议类型,然后根据协议类型来确定最佳的决策树算法以进行入侵检测。实证研究表明,该模型较传统的基于决策树的入侵检测模型具有更高的准确性,更适合于目前高速网络环境中的入侵检测要求。

基于遗传神经网络的入侵检测模型

这篇文章提出了一种基于遗传神经网络的入侵检测模型-进化神经网络入侵检测系统(ENNIDS),模型的核心模块利用遗传算法优化神经网络来实现,结合了误用检测和异常检测技术,并从理论上分析了该模型各个模块的功能和实现技术.我们在UCI机器学习数据库的入侵检测数据集上进行了实验,实验结果表明:该模型在检测正确率、误警率等方面能获得校好的性能。

基于访问控制的主机异常入侵检测模型

结合访问控制和入侵检测各自的优势,在以访问控制为系统正常访问参考模式的条件下,提出了基于访问控制的主机异常入侵检测模型——ACB IDS。根据系统调用函数间的约束关系构建基于扩展有向无环图(DAG)的系统调用活动关联图,构建活动关联图的偏离函数,用于计算实际系统调用序列与活动关联图的匹配程度,以达到入侵检测的目的。实验结果表明,ACB IDS相对于传统的入侵检测具有较低的漏报率和误报率,并具有较高的运行效率。

基于DCOM的分布式入侵检测系统模型的设计和实现

分布式入侵检测系统模型将分布式应用中的DCOM技术与入侵检测很好地结合在一起。简单介绍了入侵检测系统的发展、分布式入侵检测系统和DCOM技术。具体讲述了基于DCOM的分布式入侵检测系统模型的体系结构、实现方法和安全问题。说明了该系统模型的实用价值。

一种基于贝叶斯判决的先进入侵检测模型

One key problem for intrusion detection system is the correctness and efficiency of detection algorithm.This paper presents a revised detection algorithm through the use of Bayes decision. Bayes decision is a random pat-tern classified recognition method of the pattern recognition theory. The algorithm in this paper is designed refer tothe lest-risk Bayes decision. Experiments show that this algorithm has better performance. In the paper,we firstly in-troduce the Bayes algorithm and threshold selection algorithm. Then depending on the decision,the detection algo-rithm of intrusion detection system is designed. In the end,the experiment results are provided.

一种基于环形结构的新型分布式入侵检测模型

分析了目前的分布式入侵检测系统的特点和协作方式,提出了基于逻辑环形分布式协作控制技术的分布式入侵检测模型,解决了目前分布式入侵检测系统中各系统间协作效率低、配置复杂、检测响应慢等缺陷。详细论述了环形结构的分布式入侵检测系统的体系结构和系统框架,提出了一套基于环形结构的分布式入侵检测协作算法。

基于网络安全知识库的入侵检测模型

在网络安全知识库系统的基础上,提出一个基于网络安全基础知识库系统的入侵检测模型,包括数据过滤、攻击企图分析和态势评估引擎。该模型采用进化型自组织映射发现同源的多目标攻击;采用时间序列分析法获取的关联规则来进行在线的报警事件的关联,以识别时间上分散的复杂攻击;最后对主机级和局域网系统级威胁分别给出相应的评估指标以及对应的量化评估方法。相比现有的IDS,该模型的结构更加完整,可利用的知识更为丰富,能够更容易地发现协同攻击并有效降低误报率。

一种混合入侵检测模型

为了提高入侵检测模型的准确率,提出一种基于K-均值算法、朴素贝叶斯分类算法和反向传播神经网络的混合入侵检测模型;首先,采用基于分区、无监督式聚类分析的K-均值算法进行数据的聚类处理,得到易于被机器处理和学习的数据集;为了进一步获取必要的数据属性,将聚类处理的结果输入到贝叶斯分类器进行分类;然后,具有较短学习周期的反向传播神经网络负责训练数据分类样本;最后,基于KDD CUP99数据集,对混合入侵检测模型进行了仿真实验,实验结果表明,通过混合入侵检测模型,DoS、U2R、R2L和Probe等人侵数据被精准地检测出;相比其它入侵检测模型,混合入侵检测模型取得了较高的准确率和召回率,以及较低的误报率,具有一定的实用价值。

通用入侵检测模型的改进及分析

研究了通用入侵检测模型及入侵检测系统中存在的几个问题,例如,不能很好地防止拒绝服务攻击、 实时性不好和误报警率高等,并在通用模型的基础上,提出了一些改进措施,同时对改进的模型做出了相应的 分析。

基于操作的多层次主机入侵检测模型与方法

提出了一个多层次的基于用户操作的入侵检测模型,并实现了其原型系统。在此模型中,检测系统从个层次监控用户在被保护计4算机系统上进行的操作,监测结果经过信息融合得到最终的入侵判断。该模型能够更容易地发现用户的异常行为,同时有效降低误报。结合原型实现还讨论了在各层次进行入侵检测的方法。

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。

基于轻量级Agent的入侵检测模型

利用移动的良好特性,提出了一种基于轻量级入侵检测模型。阐述了轻量级怎样动态地增加新的功能,如通信和协AgentAgentAgent作功能。

基于小样本标记实例的数据流集成入侵检测模型

基于监督学习的异常入侵检测算法通常面临着训练样本不足的问题,同时,对整个历史数据集进行等同学习,没有充分考虑到网络数据模式随时间变化的特点.本文提出了一种基于小样本标记实例的数据流集成入侵检测模型,对小样本的标记数据集进行扩展,解决了训练样本不足的问题,并能够充分适应网络数据模式随时间变化的特点.实验结果表明,在小样本标记实例情况下,算法的检测性能明显优于基于所有历史数据进行入侵检测的结果.

一种基于免疫学的园区网入侵检测模型

现有基于网络的入侵检测系统在许多方面有缺陷,其中两个主要问题是高误报率和缺乏自适应性。本文首先介绍了Hofmeyr的自适应免疫系统模型,然后分析了园区网的流量特征,描述了一个可用于园区网的入侵检测系统模型。本文建议的模型保留了Hofmeyr模型的优点,可望为园区网提供全局性的检测和保护。

基于系统调用序列的柔性状态机入侵检测模型

以系统运行过程中出现的系统调用序列为依据 ,建立了一种柔性状态机模型 ,用以判断入侵行为 .此模型既准确描述系统行为 ,又表现系统随机性特征 .此模型可以快速生成一个检测实例 。