智能型入侵检测系统的研究     

陆立峥  陈金山 《廊坊师范学院学报(自然科学版)》2012,12(4):27-30

针对目前现有的入侵检测系统在识别入侵行为的准确性和对新的攻击行为的检测方面效率不高,适应性和灵活性较差的缺点,项目组将神经网络与入侵检测系统相结合,利用神经网络的自学习、自适应能力解决入侵检测系统的智能化问题,构建了智能型入侵检测系统。该系统具有较高的检测正确率和识别入侵行为的能力。  相似文献   

网络追踪模型的研究     

陆立峥  陈金山 《廊坊师范学院学报(自然科学版)》2013,13(1)

针对单纯入侵检测系统未能提供追查攻击者的攻击源头的情况,从攻击者的角度出发,提出符合分类标准的攻击分层结构,结合现有的入侵检测技术构建分布式网络攻击源追踪模型,利用相关性分析对攻击者的攻击路径进行回溯,可以更好地识别网络攻击.  相似文献   

基于状态转换与漏洞扫描的入侵检测的研究     

刘秀玲  詹仕华  王雪平  陆立峥 《怀化学院学报》2009,28(8):54-56

通过对入侵检测的现状以及目前存在的问题进行深入的研究,提出了将入侵检测与漏洞扫描相结合的设计方案.该方法不仅能缩小知识库规模,有效缩短规则匹配时间,降低系统误报,而且还可实现知识库的动态更新.另一方面漏洞扫描系统也可以根据IDS传送的报警信息,对主机进行特定的扫描,针对发现的攻击,及时查找、修补相关安全漏洞.通过漏洞扫描与入侵检测系统的协作,可以有效地提高IDS的检测效率,增强系统的整体防御能力.  相似文献