高速网络入侵检测系统应用瓶颈解决方案

文章提出的网络入侵检测系统是基于协议分析技术,并结合特征模式匹配方法,采用高速采集器采集数据源并分发给多处理机进行数据处理的新型系统,它有效地解决了传统网络入侵检测系统在高速网络环境下的应用瓶颈问题。

高速网络入侵检测系统

目前人们对于安全产品的认识大多仍限于防火墙、防病毒和身份验证系统老三样儿,很多单位已有的安全系统也大多没有超出这个范围,这三种安全系统对于保护内部网络、防范外部攻击确实是有效的.但是,随着新的攻击技术的发展以及网络上现成的攻击工具的增多,内部网及外部网站的安全风险也在增加.

基于GPU的高速网络入侵检测系统设计

随着网络带宽的不断增加,以及处理能力的限制,传统的网络入侵检测系统(Network Intrusion Detecting System,NIDS)面临挑战,如何提高NIDS的处理能力备受关注。通过专用设备提高检测速度,不但价格昂贵且无法大规模普及。通过对Linux网络协议栈的优化,以及常用入侵检测系统Snort的多线程化,结合了图形处理器(Graphic Processing Unit,GPU)的高性能并行计算能力,设计了一种高性能的软件入侵检测架构,突破现有NIDS使用普通CPU的计算瓶颈,以应对高速链路对入侵检测性能的要求。实验结果表明,高速网络中的数据包可以采用GPU来处理。

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。

基于云计算的网络入侵检测系统设计与实现

研究介绍了基于云计算的网络入侵检测系统(IDS)设计与实现。通过选择AWS云平台,配置传感器节点和搭建云环境,实现了数据的安全传输和存储。使用支持向量机算法开发了分析引擎,实现了实时入侵行为识别。

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。

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。

高速网络入侵检测系统负载均衡策略与算法分析

为了解决高速网络入侵检测系统(n IDS)的性能瓶颈问题,提出了可用于n IDS的负载均衡策略和算法。在阐述基于多引擎并行处理的n IDS框架的基础上,提出和分析了3种实用的n IDS负载均衡策略,重点论述了一种基于流的动态负载均衡算法——FDLB算法。该算法依据通过动态反馈和预测机制得到的当前引擎负载情况,以一个会话为分配单位,将新的网络数据包分发给当前负载最小的引擎。实验结果表明,在大流量多引擎情况下,FDLB算法的负载均衡效果要比轮转算法好得多。

高速网络下的分布式实时入侵检测系统

随着网络技术的飞速发展 ,网络安全问题日益突出 网络入侵检测系统需要处理大量的数据 ,处理能力的缺乏会引起入侵事件的漏报 ,提高入侵检测系统的处理能力是目前急需解决的关键问题 DRTIDS(distributedreal timeintru siondetectionsystemforhigh speednetworks)是一个由单个分析节点和多个探测节点组成的、工作在高速网络下的分布式网络入侵检测系统 DRTIDS的分析节点执行基于网络主机的流量分配策略 ,保证尽可能地平衡分配网络流量 。

高速网络入侵检测系统流量分配器

入侵检测技术是维护网络安全的一种重要手段。为了克服现有入侵检测系统在处理速度上的不足,该文提出了一种基于网络处理器和处理机群的高速入侵检测系统结构。重点讨论如何采用网络处理器实现系统中的流量分配器。对网络处理器的多线程数据采集、流量分配两个算法作了详细的分析。研究结果表明,经过算法优化,采用网络处理器IXP 1200实现的流量分配器可以完成1 G b.-s 1以上数据的实时采集,基于目的媒体接入控制(M AC)地址的转发策略在维护信息完整性和降低处理复杂度两方面体现了很好的折中,达到了合理的流量分配。

高速网络环境下入侵检测系统结构研究

提出了一种高速网络环境下的入侵检测系统体系结构 ,通过综合原始信号的耦合技术 (捕包技术和流重组技术 )、汇聚均衡技术以及高效的数据流引擎 ,有效地解决了在多线路、大带宽骨干网线路上进行网络安全分析的处理性能问题 并且该体系结构具有很好的层次 ,具有高可伸缩性和适应性 ,可以适应从低速接入网到高速骨干网 (oc4 8以上多链路 )的复杂网络环境和各种不同的接口形式 当配置 16个数据流总线时 ,能以线速处理八路OC4 8接口的网络数据 。

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。

高速网络环境下的网络入侵检测系统

基于数据过滤与负载均衡技术 ,提出了一个能应用在高速环境下的网络入侵检测系统 ,给出了一个综合考虑实时负载、可用性及能力的负载均衡算法 ,即基于应用的最小负载优先算法 ;采用分布式的网络入侵检测系统的结构 。

基于生成对抗网络的系统调用主机入侵检测技术

程序的系统调用信息是检测主机异常的重要数据,然而异常发生的次数相对较少,这使得收集到的系统调用数据往往存在数据不均衡的问题。较少的异常系统调用数据使得检测模型无法充分理解程序的异常行为模式,导致入侵检测的准确率较低、误报率较高。针对以上问题,提出了一种基于生成对抗网络的系统调用主机入侵检测方法,通过对异常系统调用数据的增强,缓解数据不平衡的问题。首先将程序的系统调用轨迹划分成固定长度的N-Gram序列,其次使用SeqGAN从异常数据的N-Gram序列中生成合成的N-Gram序列,生成的异常数据与原始数据集相结合,用于训练入侵检测模型。在一个主机系统调用数据集ADFA-LD及一个安卓系统调用数据集Drebin上进行了实验,所提方法的检测准确率分别为0.986和0.989,误报率分别为0.011和0,检测效果优于现有的基于混合神经网络的模型、WaveNet、Relaxed-SVM及RNN-VED的入侵检测研究方法。

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。

基于高速网络环境的入侵检测系统分析研究

高速网络环境下的入侵检测是一个新的研究方向。文章首先介绍了目前高速网络环境下入侵检测系统的研究概况、工作原理以及分类;然后提出了在当前的高速网络环境下入侵检测系统的设计和应用架构,同时采用负载均衡设计和系统分析与数据存储技术来提升入侵检测系统性能;最后利用Smartbits进行了测试,验证了本文提出的入侵检测系统设计架构的有效性,提高了系统的检测效率。

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。

高速铁路线路环境异物入侵视频检测系统研制

针对智能高铁2.0体系中智能装备建设要求,研制了高速铁路线路环境视频检测系统;该系统采用高实时、双模态补偿技术进行动态成像,克服了高速运行条件下的运动模糊及开放式场景下的环境光干扰问题;基于Faster-RCNN和YOLO v8模型开发了异物入侵智能识别算法,实现了基于高速动车组平台的列车运行环境状态异常在线检测;研发了线路环境视频动态检测应用软件,实现了列车运行环境异常的动态实时监测和异常数据管理;试验验证表明,系统可满足最高450 km/h运行条件下的线路环境高清成像和异物入侵检测,缺陷检出率≥90%。

高速网络下基于负载均衡的入侵检测系统研究

高速网络环境下的入侵检测是一个新的研究方向。针对该技术研究了基于负载均衡技术的入侵检测系统并建立了系统模型,在该模型的基础上对负载均衡器进行了改进。其中使用了负载均衡算法中的最快响应法和加权法相结合的方法对高速网络中的数据进行处理,这样的改进优化了处理结果,提高了高速网络环境下入侵检测的准确性和有效性。

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。