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CNN-LSTM-Attention的工业控制系统网络入侵检测方法研究

随着各类网络攻击事件的增加,能源电力基础设施中工业控制系统安全问题也逐渐成为人们关注的焦点。结合电力系统的特点,提出一种融合卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)、长短时记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络和注意力(Attention)机制的CNN-LSTM-Attention网络入侵检测算法模型,通过在实验室仿真环境中构造和采集600 MW燃煤机组制粉系统在3种典型工况下受到网络攻击的运行状态数据集,对所提出的检测算法模型进行训练和评估。结果表明:相较于CNN、LSTM模型,所提出的入侵检测算法模型性能最优;模型准确率、精确率、召回率等评级指标均为最好,综合评价优于其他的入侵检测方法。该入侵检测算法模型具有较强的创新性和实用性。

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。

基于双向AC算法的列车通信网络异常入侵检测系统设计

列车通信网络异常流量的类型和形式多样化,特征提取难度较大,异常入侵检测效果较差,为此,设计基于双向AC算法的列车通信网络异常入侵检测系统;采集层利用网络数据采集器,在列车通信网络内,采集列车通信网络信息;存储层以分布式存储、列式存储与结构化存储方式,存储采集的信息;分析层利用协议解析模块,解析信息,得到符合规范的信息;其中,深度包过滤模块利用白名单技术深度包过滤符合规范的信息,提取关键信息;入侵特征模式提取模块能够在关键信息内提取异常入侵特征模式;特征模式匹配模块利用双向AC算法,自动匹配提取的特征模式与入侵特征模式库内的特征模式;入侵响应模块通过分析自动匹配结果,完成列车通信网络异常入侵检测;可视化层以可视化的报表形式,呈现异常入侵检测结果;实验结果表明,该系统可有效采集列车通信网络信息,完成异常入侵特征模式提取,该系统可快速自动匹配异常入侵特征模式,异常入侵检测精度较高。

基于改进Retinex-Net的电力系统网络入侵检测方法研究

由分解网络、增强网络和图像重建构建而成的改进Retinex-Net神经网络模型,在电力系统网络入侵检测过程中,将图片从RGB空间域中转换至HSV空间域,利用V分量对其进行处理,之后在分解、强化、降噪的操作下,从RGB中输出增强后的图片,将其作为实现电力设备状态感知的重要条件,为后续的电力系统网络入侵检测奠定坚实的基础。以改进Retinex-Net为基础进行电力系统网络入侵检测方法研究,旨在通过利用Retinex-Net端到端的可训练低亮度图像,达到增强网络的目的,提高电力系统网络的故障检测能力,从而形成高效的电力系统网络入侵检测方法。

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。

风电场SCADA系统网络安全风险及机器学习入侵检测方法研究

随着“双碳”目标的提出,可再生能源的发展和利用进入了高质量跃升发展的新阶段。风能作为一种清洁且丰富的能源形式,具有分布广泛、无污染、可再生等优势,逐渐受到广泛关注。然而随着信息化与工业化深度融合,风电场SCADA(Supervisory Control And Data Acquisition,数据采集与监视控制系统)系统的信息化程度不断提高,网络安全问题日益突出。为了应对这些问题,机器学习以其强大的数据处理和模式识别能力,成为一种有效的入侵检测方法,可有效检测异常行为,预防潜在网络安全威胁。其中支持向量机(SVM)、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)以及单类支持向量机(OCSVM)等模型可应用于风电场SCADA系统入侵检测,提高风电场SCADA系统的网络安全性,保障系统稳定运行。本文首先概述了机器学习算法,随后探讨了风电场SCADA系统面临的网络安全风险,并介绍了机器学习在入侵检测方面的应用价值及适用场景,以期为机器学习在风电场SCADA系统入侵检测的应用研究方向提供参考借鉴。

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。

电力工控系统网络异常流量入侵检测算法

在电力工控系统中,一些任务对实时性要求极高,任何延迟都可能对系统运行产生严重影响。异常流量入侵检测需要在保证实时性的前提下,准确地识别和响应来自网络的异常行为。为此,提出一种电力工控系统网络异常流量入侵检测算法。介绍电力工控系统的组成,基于此,利用主成分分析提取并分析异常流量的特征。选取标志性指标,尽量消减网络信号干扰,对空间变量实行降维,从而压缩简化流量。应用Libpcap方法提取流量数据包,设计异常流量数据包的提取流程。通过特征提取滤除无关和冗余流量,计算系统性能权值,实现异常流量入侵检测。实验结果表明,研究方法能够对多次异常流量入侵实现准确检测,无延时问题,且网络开销更低。

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。

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。

基于模糊系统的网络入侵检测软件设计与实现

随着互联网技术的迅速发展,网络安全问题日益严重,网络入侵检测成为网络安全领域的重要研究方向。网络入侵检测系统(NIDS)是一种有效的防止和检测恶意网络行为的工具,其主要目标是通过监视网络流量,检测并记录可能的攻击。然而,传统的基于规则或者基于统计的网络入侵检测方法在处理模糊、不确定和不完全的信息时存在很大的不足。因此,如何提高网络入侵检测的准确性和可靠性,减少误报和漏报,一直是网络安全领域的重要研究课题。

基于邻域量化容差条件熵增量式更新的网络入侵检测方法

网络入侵检测系统是网络信息安全防护的重要防御工具,而复杂的、冗长的网络入侵行为特征严重影响了网络入侵检测的效果。针对网络入侵检测中信息量增长迅速、数据不完备的现实问题,提出一种基于邻域量化容差条件熵增量式更新的特征选择算法。首先,在邻域量化容差粒计算的基础上,结合条件熵在刻画特征不确定性、对特征之间的相关或依赖程度方面的显著特性,研究了邻域量化容差条件熵的增量式更新机制;然后,基于该更新机制提出动态数据库增量式更新的特征选择算法;最后,通过数据实验分析验证了所提出的算法能有效提高不完备信息系统特征选择的计算效率。新提出的算法在网络入侵检测实例应用中体现的计算复杂度及虚警率低的优势,表明其可为网络信息安全防护提供有效可行的具体方法。

大数据下的网络入侵检测和防御设计

互联网的普及和信息技术的发展让网络安全问题已经成为人们关注的焦点。在大数据环境下,网络入侵的检测和防御面临着新的挑战,针对网络入侵的防御,需要结合入侵特点来针对性设计。本文将以大数据为背景,阐述网络入侵的定义和特点,分析传统网络入侵检测方法的不足之处,并提出基大数据技术的网络入侵检测和防御设计方案,以期为网络安全领域提供有益的参考。

基于卷积神经网络的入侵检测模型构建研究

随着网络技术的飞速发展,网络安全问题日益突出,尤其是入侵检测系统(IDS)在维护网络安全中扮演着关键角 色。然而,传统 IDS 技术面临诸多挑战,包括对新型攻击的低检测率和高误报率。卷积神经网络(CNN)作为一种高效的图像处 理技术,在其他领域已取得显著成果,为其在入侵检测领域的应用提供了新的思路。本研究旨在构建一种基于 CNN 的新型入侵 检测模型,通过深度学习方法提取网络流量特征,有效识别和分类网络攻击行为。实验采用公开数据集 NSL-KDD 进行模型训 练与评估,并与传统机器学习方法进行对比分析,验证了所提模型的有效性。研究结果表明,为解决传统 IDS 存在的问题提供了 一种新的解决方案。

基于WiSARD无权重神经网络的铁路信号系统入侵检测方法研究

铁路信号系统是保障列车高效安全运行的关键信息基础设施,其安全性直接影响到行车安全。为保证信号系统的网络安全,需准确检测网络入侵。提出基于WiSARD无权重神经网络的铁路信号系统入侵检测方法:采用一种新型数据集构建信号系统流量特征,依据RSSP-I/II协议特点,利用核主成分分析法进行降维处理;选取信号系统中常见的4种攻击方式并结合真实流量组成训练数据集;从准确率和F_(1)两方面,对比WiSARD和其余3类典型神经网络算法分别在单一、混合攻击流量下的性能。实验结果表明:WiSARD在平均准确率和时间开销之间提供了最佳权衡,能有效提高信号系统入侵检测效率,为提升网络安全感知能力提供有力支撑。

基于机器学习的网络入侵检测与防御系统研究与研发

通过机器学习中的智融标识网络建立防御系统,可有效采集相关数据的特征及信息,识别异常流量,防御网络入侵。随后进行数据仿真,将所设计的智融标识网络的防御系统对相关数据集进行性能检测,将其与卷积神经网络、随机森林等常用的学习模型进行数据对比。研究结果表明,基于智融标识网络设计的防御系统具有更高的检测准确率,还可以对未知的攻击进行检测,缩短网络入侵检测更新时间,为网络安全奠定了强有力的理论基础。