基于改进的LM-BP网络的入侵检测系统

针对传统BP网络收敛速度慢、易陷入局部最小点、计算量大的缺点,本文提出一种改进的结合Levenberg-Marquardt优化算法的BP神经网络,并在此基础上建立一个结合了异常检测和误用检测两者优势的入侵检测系统模型。     

基于反向传播神经网络的入侵检测算法

讨论了多层神经网络算法缺陷,提出了一种基于改进反向传播(Back Propagation,BP)的快速入侵检测算法--IBP算法:在BP算法中的梯度下降算式中,加入一个动量项α[ω(t)-ω(t-1)],改善计算神经元 j到神经元i的级联权值;采用学习速率可变的策略;算法训练网络时采用批处理的样本输入方式.改进后的算法选取较大的学习速率η=0.5和η=0.65,并采用3层神经网络的结构,输入、输出样本是16维和15维,各进行100次独立仿真实验,结果证明可加快算法收敛速度,另外,仿真实验还证明:改进后的算法对初始权值的敏感性、网络所表现出的稳定性等都比传统算法性能优越.     

基于数据挖掘的网络入侵检测模型研究

文章简单介绍了传统的入侵检测系统,鉴于现有的网络入侵检测系统(NIDS)存在的误报率高和智能性低等缺点,提出了基于数据挖掘的网络入侵检测系统模型。该模型可以有效检测大规模协同攻击,提高网络入侵检测系统的自适应性和可扩展性。     

基于遗传免疫算法的网络入侵检测的研究

入侵检测系统（IDS）是试图实现检测入侵行为的计算机系统,包含计算机软件和硬件的组合.入侵检测系统具有更多的智能,对系统进行实时监控,获取系统的审计数据或网络数据包然后将得到的数据进行分析,并判断系统或网络是否出现异常.     

基于免疫原理的入侵检测模型研究

简要介绍了生物免疫学的原理，对基于免疫学的入侵检测的相关技术进行了介绍，重点分析了检测器生成的否定选择算法，并以开源入侵检测工具Snort为基础，提出了一个基于免疫原理的入侵检测系统模型，最后给出了该系统模型同时具有误用检测和异常检测的优点，并具有很好的自我适用能力。     

基于数据挖掘的网络入侵检测系统模型的研究

论述了入侵检测系统的基本概念,结合异常检测和滥用检测,提出了基于数据挖掘的网络入侵检测系统模型。介绍了该系统模型的基本思想,该系统模型通过将预处理的网络数据包送到数据挖掘过程控制模块,产生出能精确描述入侵行为和系统正常行为模式的规则,并且自动产生精确适用的检测模型。     

基于移动Agent的入侵检测模型研究

在讨论传统的入侵检测技术的基础上,结合移动Agent技术,提出一种基于移动Agent的入侵检测系统的模型。     

一种基于禁忌神经网络的网络入侵检测模型

随着互联网的发展和普及,传统网络入侵防范方法如防火墙、数据加密等已经很难保证系统和网络资源的安全。为此,本文设计了基于改进禁忌算法和神经网络的网络入侵检测方法。首先建立三层的BP神经网络模型用于实现入侵检测。然后通过BP反向传播算法获取网络的权值和阀值等参数,并设计了一种基于双禁忌表的改进禁忌优化算法,采用此改进的禁忌优化算法对BP算法优化得到的权值和阀值进行进一步寻优。最后,将禁忌算法优化后的神经网络用于网络入侵检测。仿真实验表明,此方法能够有效地实现网络入侵检测,具有较快的收敛速度和较高的检测率,是一种适合网络入侵检测的可行方法。     

一种基于禁忌神经网络的网络入侵检测模型

随着互联网的发展和普及,传统网络入侵防范方法如防火墙、数据加密等已经很难保证系统和网络资源的安全。为此,本文设计了基于改进禁忌算法和神经网络的网络入侵检测方法。首先建立三层的BP神经网络模型用于实现入侵检测。然后通过BP反向传播算法获取网络的权值和阀值等参数,并设计了一种基于双禁忌表的改进禁忌优化算法,采用此改进的禁忌优化算法对BP算法优化得到的权值和阀值进行进一步寻优。最后,将禁忌算法优化后的神经网络用于网络入侵检测。仿真实验表明,此方法能够有效地实现网络入侵检测,具有较快的收敛速度和较高的检测率,是一种适合网络入侵检测的可行方法。     

基于最小信息准则和BP算法的网络入侵检测

针对网络入侵检测中BP(back propagation)神经网络只能根据经验公式确定隐层神经元个数的问题, 提出一种利用统计学中最小信息准则计算最优的网络结构, 并推导出网络结构的评价公式. 仿真实验结果表明, 经过结构优化后的BP神经网络对于网络入侵检测的准确率明显提高, 平均分类准确率达到90%以上, 算法的整体性能表现优良.     

基于改进的BP神经网络的入侵检测研究

本文提出了引入可调因子和遍历局部最小并逃逸的方法,以解决标准BP算法中误差曲面过于平坦导致迭代次数增加、易陷入局部最小的缺点,并将此算法应用到网络入侵检测系统,对五类入侵行为进行检测。实验结果表明,改进后的BP算法大大缩短了系统响应时间并降低了检测系统的漏检率和误检率,极大改善了入侵检测系统的性能。     

基于危险理论的无线传感器网络入侵检测的一种新模型

针对传感器节点的内存不足,电池能量有限使得无线传感器网络面临很严峻的安全挑战,提出了一种新式的基于危险理论的无线传感器网络入侵检测系统,它使用了通过K最邻近分类器产生的危险信号。实验结果显示这种系统是无线传感器网络的一种新的理想模型。     

基于1类支持向量机的入侵检测模型研究

入侵检测由于其在网络安全中的重要地位得到迅速发展,同时也对其提出更高的要求．SVM由于其优良的泛化性能,近几年来得到很好的发展和利用．本文在对入侵检测技术和SVM的研究基础上提出了基于1类支持向量机的入侵检测模型．     

一种基于Agent技术的网络安全系统模型

提出了一种基于Agent的网络安全系统模型，该系统将防火墙和入侵检测系统进行集成，采用分布式结构，并分别利用Agent和Mobile Agent技术来设计和实现，提高了系统的安全性能。     

移动通信中基于神经网络的信道分配方案及算法

针对小区制蜂窝系统在信道共用情况下,提出一种利用神经网络实现信道分配（ＦＣＡ）的方案算法及其优化,该地与图形着色法（ＧＣＡ）相比,大大提高了收敛速度;对比传统的Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络,更易克服网络的振荡行为。     

数据挖掘技术在入侵检测中的应用

回顾了入侵检测技术和数据挖掘技术，介绍了数据挖掘技术在入侵检测中的应用，以及如何利用这种技术建立入侵模型。     

基于树扩展朴素贝叶斯的高效网络入侵检测系统

提出了一种基于树扩展朴素贝叶斯(tree augmented naive Bayes,TANB)的入侵检测方法.该方法基于传统的朴素贝叶斯(naive Bayes,NB)和贝叶斯网络(Bayes network,BN)方法,结合了前者计算简单和后者能表示属性间相关性的优点.同时我们提出使用增益比率进行网络特征选择来进一步提高检测性能.通过对DARPA数据的入侵检测实验,与传统方法做了比较,其结果表明,我们提出的入侵检测方法效果很好,对各种入侵类型的检测率都很高.     

网络安全防范与入侵检测技术

入侵检测是近几年发展起来的新型网络安全策略，它实现了网络系统安全的动态检测和监控。介绍了入侵检测系统的体系结构和检测方法，指出了入侵检测系统应具有的功能以及入侵检测系统的分类，分析了现有的入侵检测技术以及多种检测技术在入侵检测系统中的应用。     

入侵检测系统中的智能技术

首先给出了计算机网络入侵检测系统的概念、功能和性能要求,回顾了其发展的过程.接着,从智能入侵检测技术这个角度,对数据挖掘、遗传算法和人工免疫等比较具有独特性且有完整系统实现的智能检测技术作了简要介绍和评述.最后,对入侵检测系统的未来发展方向进行了讨论.     

一种改进的KMP入侵检测的模式匹配算法

提出了一种基于KMP的模式匹配算法,给出了具体的实现方法。在不丢失匹配项的前提下,增大next函数的值,使得模式串向右尽可能得滑动更远的一段距离,忽略不必要的比较。通过实验证明,该方法与传统的方法相比能有效地加快匹配的速度,提高入侵检测的效率。