简介：摘要在计算机网络安全领域里，有越来越多非法用户或敌对势力利用各种各样的手段攻击计算机网络，入侵攻击已成为造成网络不安全的主要原因。为了提高计算机网络系统的安全性，本文对入侵攻击的防范措施、策略进行简略描述，目的在于解决局域网被非法入侵的问题。

简介：传统的信息安全方法是采用严格的访问控制和数据加密策略来防护，但在复杂系统中，这些策略是不充分的。虽然访问控制和数据加密是系统安全不可或缺的部分，但在保证系统的安全方面仍存在很多局限。入侵检测系统通过分析、审计消息记录与系统日志，识别系统中任何不应该发生的活动，向管理员报警，并采取措施制止入侵活动，从而有效地阻止一些网络入侵行为。

简介：防范网络入侵和攻击的主要技术 ,防御网络入侵与攻击只是保障网络信息安全的一部分,数据加密技术是网络中最基本的安全技术

简介：

简介：提出了一个适用于小型网络的入侵检测系统框架,由包捕获器,包解码器,事件检测器和事件处理器构成,能对网络流量进行实时监控。特别在事件检测器中,针对采集的数据包头和数据包内容这两部分进行综合分析,采用规则检测技术进行异常行为检测,能更精确地检测入侵行为。通过实验证明了系统的检出率有明显提高,同时降低了误报率。

简介：摘要随着计算机网络技术的飞速发展和也能够用以及计算机网络用户数量的不断增加，如何有效地保证网络上信息的安全成为计算机网络的一个关键技术。本文首先说明了入侵检测的必要性，并给出入侵检测的概念和模型。其次概述了多种入侵检测方法及体系结构。最后，讨论了该领域当前存在的问题及今后的研究方向。

简介：

简介：公共网络是作为传播知识的公共服务机构的网络,由于公共网络服务的公共属性,相对而言用户数量大,容易成为黑客的攻击目标。因此,本文基于各种网络协议信息的＂流量＂统计的角度,进行网络入侵检测系统的设计和分析。

简介：

简介：本文采用移动代理实现网络入侵预警框架，通过基本入侵检测模块获得可疑安全事件，动态分派相关移动代理收集进一步的入侵事件，构造基于入侵事件的有限自动机预警模型，预测下一步的入侵事件和可能的入侵攻击，降低误报率。同时，通过移动代理降低了网络通信量和系统负载。

简介：随着Internet的快速发展，入侵检测在保护计算机安全方面起着越来越重要的作用。本文首先概述了入侵检测技术的发展历史及其通用模型和框架，接着重点介绍了入侵检测系统及其不同分类，并评述了各种入侵检测方法和技术；最后，讨论了入侵检测系统目前存在的问题及今后的发展趋势。

简介：入侵检测技术在网络安全防护中所起的作用是至关重要的。本文在明确入侵检测系统概念的基础上，详细研究了基于winpcap库的网络入侵检测系统模型的实现，分析了主要功能的实现，涉及到数据包捕获、协议解析、检测分析以及E1志报警等，为网络安全又提供了一道屏障。

简介：研究了入侵检测系统中海量数据分类的问题.讨论了深度信念网络（DBN）的原理,提出了基于DBN的入侵检测模型.DBN由多层无监督的限制玻尔兹曼机（RBM）网络和一层有监督的反向传播（BP）网络构成.该入侵检测模型采用一种快速、贪婪的方法对DBN网络进行预训练,利用对比分歧算法逐层训练每一个RBM网络;然后,利用有监督的BP算法对整个DBN网络进行微调,并同时对RBM网络输出的低维特征进行入侵数据分类.基于KDDCUP1999数据集的实验结果表明,使用3层以上的DBN模型分类效果优于自组织映射和神经网络方法.因此,DBN是一种有效且适用于高维特征空间的入侵检测方法。

简介：摘要：网络入侵检测（NID）是指通过分析网络流量特征来区分正常和异常的网络行为。入侵检测系统会通过分析对比收集到的网络数据和资料，寻找系统中的危险，检测系统中的入侵行为。网络入侵检测对信息产业的健康发展和人民群众的生产生活至关重要。近年来，随着网络数据的不断增长和攻击手段的不断升级，网络入侵呈现更加隐蔽、更加先进和更加频繁的新特点，对网络入侵检测提出了更高的要求。本文主要分析基于深度学习的网络入侵检测方法。

简介：摘要:当下的国际局势十分严峻，以欧美为首的西方势力全方位对我国实施追拦堵截，针对我国工业发展实施的网络攻击更是层出不穷，而众多工业企业仍处于工业互联网建设的初期阶段，企业工业网络已经从上至下实现了互联互通，但网络安全保障体系建设并不完善，无法有效应对网络攻击威胁。本文从网络安全“事前、事中”的角度，对工业互联网环境下网络入侵检测展开分析。

简介：摘要:当下的国际局势十分严峻，以欧美为首的西方势力全方位对我国实施追拦堵截，针对我国工业发展实施的网络攻击更是层出不穷，而众多工业企业仍处于工业互联网建设的初期阶段，企业工业网络已经从上至下实现了互联互通，但网络安全保障体系建设并不完善，无法有效应对网络攻击威胁。本文从网络安全“事前、事中”的角度，对工业互联网环境下网络入侵检测展开分析。

简介：摘要：随着互联网的普及和网络攻击手段的不断升级，网络安全问题日益严重。传统的入侵检测方法往往无法有效应对新型的网络攻击，因此迫切需要一种更加智能和高效的检测技术。基于深度学习的网络入侵检测技术应运而生，其借助深度学习算法在大量数据中发现规律和特征，能够更加准确地识别和阻止各类网络入侵行为。本文将深入探讨这一技术的原理、方法和实验结果，旨在为网络安全领域的研究和实践提供新的思路和方法。

简介：数据挖掘又称为数据库中的知识发现，是多学科综合的产物。入侵检测是用于检测任何损害或企图损害系统的保密性、完整性或可用性行为的一种网络安全技术。基于异常检测的人侵检测，有大量的数据需要处理，如何减少误报而又快速地检测出异常，数据挖掘具有很大的空间可以运用。

简介：摘要随着一体化模式下“大运行”体系建设，自动化专业运维管理正逐步形成统一的专业管理模式；但是由于电力网络规模的不断扩大，复杂度的不断增加，基础数据和设备台账的管理难度不断增加，本研究提出开发一套基于拓扑自动发现的网络安全管理平台，以提升地区调度系统管控工作的安全性、可靠性和实效性，形成地区电网“大安全”氛围。

简介：本文提出了一种基于模糊支持向量机的网络入侵检测方法。通过在样本中引入模糊隶属度,来减小噪声数据和孤立点的影响。根据网络入侵检测的特征,选择合适的核函数,构建了适合于网络入侵检测的模糊支持向量机分类器。实验表明这种分类器应用于网络入侵检测是可行的,有效的。