一种混合入侵检测系统的设计与研究

入侵检测系统(IDS)成为目前动态安全工具的主要研究和开发方向.异常检测和误用检测是应用在IDS中的两种主要技术.把应用在异常检测中的Markov链模型和误用检测中的模式匹配结合起来,同时采用分组交换检测机制,一定程度上降低了IDS的误报率和漏报率,提高了系统的检测速度.而且数据挖掘技术的引入,使系统具有了自动化能力.     

BM算法的研究与改进

随着网络的迅速发展，网络安全问题日益突出，入侵检测技术也成为当今社会关注的焦点.对于基于规则的入侵检测来说，模式匹配算法非常重要，它直接影响到系统的准确性和实时性能.文中介绍了KMP和BM算法，对BM算法的改进进行了研究，并提出一种改进的BM算法，改进后的算法极大地提高了匹配速度．     

信息系统内部安全审计机制

针对目前大量存在的信息系统内部安全问题,提出了基于安全审计和入侵检测技术的信息系统安全审计平台,并具体给出了其内部工作流程和实现机制.鉴于信息系统内部安全的特点,作者提出了建立系统内部人员的个人诚信信息,并将其作为入侵检测的匹配条件之一.针对入侵检测系统,采用了误用检测技术和异常检测技术相结合的方式,将事后审计数据作为训练数据建立入侵检测模型,最终实现对信息系统内部审计信息的实时处理.     

一种基于二层贝叶斯网的网络入侵检测方法

提出了一种基于二层贝叶斯网的网络入侵检测方法,该方法能够从审计数据中自动学习知识生成入侵模型,并根据该模型检测入侵行为,从而提高入侵检测系统得自适应性和可移植性,降低系统的误报率和误检率．并通过设计实验来验证基于贝叶斯网的入侵检测系统的性能,实验数据采用KDD cup 1999年的部分数据．实验结果表明：该方法在只使用10％训练数据和部分记录属性来学习的情况下,检测效果仍比较好．     

基于移动Agent的入侵检测系统

针对现有入侵检测系统存在的问题，提出了一种基于移动Agent的入侵检测系统，该系统由监视器、代理工作环境和移动代理组成．监视器提供人机接口负责管理整个系统；代理工作环境为移动代理提供必要的支持并负责代理移动过程的安全检测；移动代理采用各种入侵检测技术实现具体检测功能．文中给出了完整的系统结构和工作流程．     

基于Linux的网络入侵检测系统

随着计算机信息技术与网络技术的迅猛发展，信息与网络的安全形势也日趋严峻和复杂化．各种计算机安全事件不断发生，如何从技术、管理、法律多方面采取综合措施来保障信息与网络安全已经成为世界各国计算机安全人员的共同目标．文中主要介绍网络入侵检测系统(NIDS)的设计原理和在Linux操作系统(主要是在RedHat)下，对网络入侵检测系统的设计进行探讨．     

基于转移和频率特征的协议异常检测

协议异常检测是目前入侵检测领域研究的新方向．本文研究状态的转移特性和频率特性,在此基础上建立模型进行协议异常检测．模型的训练和检测使用DARPA 1999年的数据集,实验结果验证了所建立模型的准确性．     

基于模糊择近原则的入侵检测系统

网络入侵检测需要考虑的因素是多方面的并且是模糊的,要准确界定正常状态和异常状态是目前入侵检测系统面临的一个难点,针对这一问题,本文提出了在网络入侵检测中运用模糊择近原则,利用模糊集合理论对网络入侵参数进行处理,最大限度地把正常状态和异常状态区分开来,提高了入侵检测的准确性,并通过实验验证了这一方法的可行性.     

基于混合比例方法抽样用于入侵检测

支持向量机对于样本量不足的情况下会使得入侵检测分类精度普遍下降.为了提高入侵检测的检测精度,提出了一种利用混合比例抽取样本研究不平衡数据集的方法.该方法首先将数据集按各种类别分开,然后不按比例抽取,使得每层样本中的数据量相对平衡.再用此样本集构造分类器,采用构造的分类器去构建入侵检测系统进行检测.实验结果表明,使用这种混合比例的不平衡数据集分类方法可以有效地提高检测精度,而且降低误报率.     

基于多入侵线的视频车速检测方法

为提高视频中车速检测的精度，提出一种基于多入侵线的视频车速检测方法。首先在视频中布设已知相对距离的多条入侵线，其次检测车辆经过每条入侵线时的帧数，最后结合帧数、 摄像机的采样时间、入侵线间的距离生成关于车速的概率密度函数模型以计算车速。通过构建仿真环境验证模型性能，仿真结果表明：减小摄像机的采样时间、增加入侵线数量、增大入侵线之间的距离可以提高模型性能，并且在不同检测条件下使用多入侵法进行车速检测的误差率都更低。采用Deepsort+YOLOv5目标跟踪算法实现视频中车速的检测，同时，在视频车速检测综合数据集BrnoCompSpeed上与主流车速检测方法进行实验对比，实验结果表明，该方法测量结果的平均误差率为1.40%，与主流视频车速检测方法相比精度更高。