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本发明的提出主要是为了研究和构建一套面向IPv6网络环境的网络安全检测系统，解决IPv6新特性给入侵检测系统带来的新问题，大幅度提高网络中IPv6攻击行为的检测能力和网络安全预警能力，为用户提供一个良好的网络环境。本发明提供的方案中，数据采集模块、预处理模块和检测模块都能用于入侵行为的探测，初始化模块和响应模块为系统提供辅助支持。采用本发明提供的预处理插件和主动探测的方法，扩展了入侵检测系统的检测...
面向入侵检测的元图神经网络构建与分析
入侵检测 元图神经网络 深度学习 图结构
2023/7/20
网络入侵样本数据特征间存在未知的非欧氏空间图结构关系,深入挖掘并利用该关系可有效提升网络入侵检测方法的检测效能.对此,设计一种元图神经网络(Meta graph neural network,MGNN),MGNN能够对样本数据特征内部隐藏的图结构关系进行挖掘与利用,在应对入侵检测问题时优势明显。
山东协和学院网络组建与安全综合实践课程课件 基于网络的入侵检测系统。
西安电子科技大学网络安全与技术课件第十三章 入侵检测。
广州商学院计算机网络技术课件CH7-7 系统安全防火墙与入侵检测。
融合杜鹃搜索的灰狼优化算法在网络入侵检测特征选择中的应用
网络入侵检测 特征选择 灰狼优化算法 杜鹃搜索算法
2018/9/20
针对当前网络入侵检测技术由于特征冗余引起的检测效率低和准确率低等问题，将一种融合杜鹃搜索的灰狼优化算法应用于网络入侵检测的特征选择中，旨在减少特征冗余，进而提高网络入侵检测的性能。首先，在每次迭代过程中采用杜鹃搜索算法中的莱维飞行机制对适应度值最好的3只灰狼的位置进行扰动，避免在搜索最优解的过程中陷入局部最优。然后，采用灰狼优化算法的更新机制来更新灰狼的位置信息，使狼群朝着猎物的方向聚集。最后，根...
四川大学电子信息学院信息安全理论与技术课件 入侵检测
四川大学电子信息学院 信息安全理论与技术 课件 入侵检测
2017/9/18
四川大学电子信息学院信息安全理论与技术课件 入侵检测。
西安邮电大学通信与信息工程学院网络安全技术课件第十章 防火墙与入侵检测。
一种分簇无线传感器网络入侵检测算法
无线传感器网络 入侵检测 网络安全
2015/8/24
为检测出无线传感器网络(wireless sensor network，WSN)被非法入侵而遭到毒化的节点，借鉴分布式系统的思想，将Lamport算法引入WSN入侵检测领域，提出一种基于分簇的无线传感器网络入侵检测算法，并对算法的几种情况进行说明。分析结果表明，该算法能在一定程度上检测出毒化节点，降低WSN系统的风险，提高其安全性和容侵性。
根据Unix系统中用户的历史命令序列，提出一种基于命令紧密度模型的用户伪装入侵检测方法.该方法从命令组合的角度抽取用户的行为模式.用户经常组合使用的命令，表现出关系紧密;不常被一起使用的命令，表现出关系疏远.通过滑动窗口方法从用户的历史命令序列中生成紧密度矩阵.如果待检测的命令块对于该用户来说表现出紧密度过低，则判断为异常.实验表明该方法计算量小，检测效果好，而且具有很高的实时性.
针对现有分布式入侵检测系统交互流量大、单点失效及检测效率偏低的问题,基于人工免疫理论建立了一种新的分布式入侵检测模型,并提出了一种中心检测器配置及使用方法,并将异常检测与误用检测相结合。基于OMNeT+〖KG-*3〗+网络仿真平台设计了仿真模型,进行了仿真实验。仿真实验结果表明,改进模型交互流量明显减小,检测效率明显提高并有效解决了单点失效问题。仿真结果证明了改进模型的正确性与有效性。
基于粗糙集和人工免疫的集成入侵检测模型
粗糙集 人工免疫 误用检测 异常检测 RSAI-IID模型
2013/4/20
针对当前入侵检测存在的问题，通过引入粗糙集方法，综合误用检测和异常检测设计了一种基于粗糙集和人工免疫的集成入侵检测（RSAI-IID）模型，提出了一种在入侵检测中实现疫苗注入的方法。采用粗糙集方法获取疫苗，并保证了疫苗的优良性，优化检测性能；误用检测筛掉已知的入侵行为，提高检测的速度；异常检测针对未知攻击进行实时检测。最后在KDD99数据集上进行实验仿真，验证了模型的可行性和有效性。
入侵检测系统安全防护的实现
入侵检测 安全防护 主动保护
2012/9/11
入侵检测系统(Intrusion Detection System，IDS)是一种不同于防火墙的、主动保护网络资源的安全系统，是防火墙合理和必要的补充。它完全改变了传统网络安全防护体系被动防守的局面，使网络安全防护变得更积极、主动，特别是IDS 的网络安全预警的实现。
针对网络入侵检测数据存在大量冗余信息和传统聚类算法对离群点检测不足的问题,提出一种基于主成分分析(principal component analysis, PCA)和半监督聚类的入侵检测算法。首先使用PCA对数据进行特征提取,消除数据间的冗余属性;然后利用少量已标记样本和成对约束信息,通过引入竞争凝聚让系统主动学习,以实现对大量未知样本的检测。在入侵检测数据集和UCI基准数据集上的实验结果表明,...