滿足醫(yī)院網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)高效、準(zhǔn)確、可靠的檢測(cè)要求關(guān)鍵詞：SSA;ELM;醫(yī)院網(wǎng)絡(luò)：入侵檢測(cè)中圖法分類號(hào)：TP393文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A１ 引言隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的普及與應(yīng)用，各種網(wǎng)絡(luò)攻擊、非法入侵層出不窮，給網(wǎng)絡(luò)信息安全帶來(lái)了較大威脅。醫(yī)院內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)一旦遭受非法入侵，容易造成患者隱私數(shù)據(jù)泄露、丟失，從而影響醫(yī)院正常運(yùn)營(yíng)，甚至引發(fā)嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)損失和社會(huì)影響。在網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)方面，對(duì)各種機(jī)器學(xué)習(xí)方法進(jìn)行了研究，如采用布谷鳥(niǎo)算法和支持向量機(jī)實(shí)現(xiàn)入侵檢測(cè)，但僅在處理小樣本時(shí)可以達(dá)到較

滿足醫(yī)院網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)高效、準(zhǔn)確、可靠的檢測(cè)要求關(guān)鍵詞：SSA;ELM;醫(yī)院網(wǎng)絡(luò)：入侵檢測(cè)中圖法分類號(hào)：TP393文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A１ 引言隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的普及與應(yīng)用，各種網(wǎng)絡(luò)攻擊、非法入侵層出不窮，給網(wǎng)絡(luò)信息安全帶來(lái)了較大威脅。醫(yī)院內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)一旦遭受非法入侵，容易造成患者隱私數(shù)據(jù)泄露、丟失，從而影響醫(yī)院正常運(yùn)營(yíng)，甚至引發(fā)嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)損失和社會(huì)影響。在網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)方面，對(duì)各種機(jī)器學(xué)習(xí)方法進(jìn)行了研究，如采用布谷鳥(niǎo)算法和支持向量機(jī)實(shí)現(xiàn)入侵檢測(cè)，但僅在處理小樣本時(shí)可以達(dá)到較

了更好地提高入侵檢測(cè)的準(zhǔn)確率，節(jié)省檢測(cè)時(shí)間，文章提出了一種基于增量式的決策樹(shù)檢測(cè)算法。該方法采用了基于粒度決策熵和改進(jìn)的主成分分析方法對(duì)數(shù)據(jù)集中的冗余以及不相關(guān)屬性進(jìn)行歸類、降維。該方法將數(shù)據(jù)挖掘增量學(xué)習(xí)技術(shù)與決策樹(shù)分類算法相結(jié)合，在屬性降維后的決策樹(shù)基礎(chǔ)上，對(duì)于新的測(cè)試樣本實(shí)例，引入擴(kuò)展貝葉斯結(jié)點(diǎn)，比較貝葉斯分類方法與決策樹(shù)分類方法的準(zhǔn)確率，返回更新后的決策樹(shù)。針對(duì)屬性降維，主成分分析方法在約簡(jiǎn)屬性的基礎(chǔ)上，能夠有攻擊分類結(jié)果準(zhǔn)確率高、耗時(shí)少的特點(diǎn)。將增

：惡意登錄；入侵檢測(cè)；閾值中圖分類號(hào)：TP309? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? 文章編號(hào)：2096-4706（2023）05-0094-04Overview of Malicious Login Attack Detection MethodZHANG Lei1， ZHANG Hongde1， LI Jinzhen2（1.School of Communications Noncommissioned Officers， Army Engineering Unive

濟(jì)損失。網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)系統(tǒng)（ NIDS）是網(wǎng)絡(luò)安全的重要組成部分之一，開(kāi)源入侵檢測(cè)軟件通過(guò)活躍的社區(qū)和研究者們不斷更新來(lái)應(yīng)對(duì)這快速發(fā)展的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。文章介紹了BoVer-Moore字符串匹配算法，并提出一種改進(jìn)的BM算法，并基于Snon入侵檢測(cè)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)并驗(yàn)證改進(jìn)算法，實(shí)驗(yàn)表明改進(jìn)的算法提高了模式匹配效率。關(guān)鍵詞：入侵檢測(cè)：BM算法：Snort中圖分類號(hào)：TP393. 08文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A0 引言隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在工業(yè)控制系統(tǒng)（ICS）中的廣泛應(yīng)用．工控系統(tǒng)被網(wǎng)絡(luò)攻

絡(luò)信息安全；入侵檢測(cè)；安全防御專業(yè)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)顯示，我國(guó)的人工智能產(chǎn)業(yè)當(dāng)前已經(jīng)進(jìn)入快速發(fā)展階段，從2015年開(kāi)始穩(wěn)定增長(zhǎng)，到2018年增長(zhǎng)率已經(jīng)超過(guò)54%，當(dāng)前已經(jīng)完成100%的超越。這也說(shuō)明我國(guó)當(dāng)前人工智能技術(shù)逐漸趨于成熟并開(kāi)始廣泛應(yīng)用于我國(guó)各行業(yè)領(lǐng)域。但是隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)安全問(wèn)題開(kāi)始凸顯，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，信息安全成為網(wǎng)絡(luò)管理的關(guān)鍵，如何利用人工智能技術(shù)加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)安全管理，促進(jìn)人工智能時(shí)代的穩(wěn)步推進(jìn)是當(dāng)前科技領(lǐng)域需要解決的關(guān)鍵問(wèn)題。1網(wǎng)絡(luò)信息安全管理

詞：云計(jì)算；入侵檢測(cè)；特征選擇；模糊C均值1引言云計(jì)算是IT領(lǐng)域中一種按需取用及付費(fèi)的全新商業(yè)模式。云計(jì)算因其節(jié)約成本、維護(hù)方便、配置靈活，能夠應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代的產(chǎn)生的IT資源問(wèn)題，已經(jīng)成為企業(yè)、個(gè)人等優(yōu)先選擇的一項(xiàng)服務(wù)。然而，云計(jì)算其巨大的市場(chǎng)對(duì)入侵者也有著巨大的誘惑力。由于規(guī)模巨大、結(jié)構(gòu)復(fù)雜、用戶繁多，其潛在攻擊面較大，網(wǎng)絡(luò)安全機(jī)制亟待完善，云環(huán)境相應(yīng)的安全問(wèn)題也呈直線上升趨勢(shì)。本文將聚類分析應(yīng)用到云環(huán)境中檢測(cè)異常流量數(shù)據(jù)，是對(duì)入侵檢測(cè)系統(tǒng)的一種完善。2

詞：云計(jì)算；入侵檢測(cè)；特征選擇；模糊C均值1引言云計(jì)算是IT領(lǐng)域中一種按需取用及付費(fèi)的全新商業(yè)模式。云計(jì)算因其節(jié)約成本、維護(hù)方便、配置靈活，能夠應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代的產(chǎn)生的IT資源問(wèn)題，已經(jīng)成為企業(yè)、個(gè)人等優(yōu)先選擇的一項(xiàng)服務(wù)。然而，云計(jì)算其巨大的市場(chǎng)對(duì)入侵者也有著巨大的誘惑力。由于規(guī)模巨大、結(jié)構(gòu)復(fù)雜、用戶繁多，其潛在攻擊面較大，網(wǎng)絡(luò)安全機(jī)制亟待完善，云環(huán)境相應(yīng)的安全問(wèn)題也呈直線上升趨勢(shì)。本文將聚類分析應(yīng)用到云環(huán)境中檢測(cè)異常流量數(shù)據(jù)，是對(duì)入侵檢測(cè)系統(tǒng)的一種完善。2

：為解決網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)效果不佳的問(wèn)題，提出一種基于隨機(jī)森林的集成學(xué)習(xí)入侵檢測(cè)方法。通過(guò)K-means和SMOTE處理數(shù)據(jù)集獲得相關(guān)度高的平衡數(shù)據(jù)子集，隨機(jī)森林選擇出最優(yōu)的特征子集，基于樹(shù)的集成學(xué)習(xí)方法分類結(jié)果。本文采用CICIDS2017數(shù)據(jù)集進(jìn)行本文方法可行性的研究，結(jié)果表明本文提出的方法相比傳統(tǒng)的單一機(jī)器學(xué)習(xí)方法具備更高的檢測(cè)精度和更低的時(shí)間開(kāi)銷(xiāo)。關(guān)鍵詞：隨機(jī)森林;集成學(xué)習(xí);入侵檢測(cè);機(jī)器學(xué)習(xí)中圖分類號(hào)：TP18? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：100

;數(shù)據(jù)加密;入侵檢測(cè)中圖分類號(hào)：TM63 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1001-5922（2022）07-0180-04Research on safety control system for power monitoring systemon-site operation and maintenanceCHEN Gang TAO Wenwei ZHENG Weiwen（1. China Southern Power Grid Co.， Ltd.， G

的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。入侵檢測(cè)技術(shù)作為一種關(guān)鍵性的網(wǎng)絡(luò)安防手段，己成為網(wǎng)絡(luò)安全相關(guān)領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)，對(duì)解決當(dāng)前計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中存在的安全問(wèn)題發(fā)揮了十分重要的作用。關(guān)鍵詞：入侵檢測(cè);計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò);安全防護(hù);應(yīng)用研究1入侵檢測(cè)技術(shù)原理入侵檢測(cè)技術(shù)是一種保護(hù)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全的關(guān)鍵性技術(shù)，能夠及時(shí)識(shí)別網(wǎng)絡(luò)中存在的多種不安全現(xiàn)象并迅速作出反應(yīng)。入侵檢測(cè)技術(shù)可通過(guò)監(jiān)聽(tīng)、識(shí)別、記錄、分析用戶及系統(tǒng)行為，對(duì)收集到的計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)和文件進(jìn)行分析，將異常問(wèn)題和行為向相關(guān)系統(tǒng)發(fā)出警報(bào)，并作出反饋和阻擋

目前網(wǎng)絡(luò)安全入侵檢測(cè)時(shí)效性與準(zhǔn)確性不理想的問(wèn)題文章提出了基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的網(wǎng)絡(luò)安全入侵檢測(cè)方法。首先將網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)映射到同一維度提取計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行數(shù)據(jù)特征;在此基礎(chǔ)上最后利用相關(guān)性因子計(jì)算網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的相似度通過(guò)設(shè)置閾值判斷網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行數(shù)據(jù)的相似度大小;對(duì)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類處理以實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的預(yù)處理。最后利用關(guān)聯(lián)規(guī)則方法挖掘網(wǎng)絡(luò)入侵?jǐn)?shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)入侵檢測(cè)。實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)文章所設(shè)計(jì)的方法具有較高的響應(yīng)度耗時(shí)較短且準(zhǔn)確率較高為后續(xù)的深度挖掘網(wǎng)絡(luò)安全入侵節(jié)點(diǎn)提供了理論基礎(chǔ)與參考價(jià)值。關(guān)鍵詞：

密、防火墻和入侵檢測(cè)等方面，就計(jì)網(wǎng)絡(luò)安全中應(yīng)用計(jì)算機(jī)信息管理技術(shù)的策略加以探討。關(guān)鍵詞：網(wǎng)絡(luò)安全;計(jì)算機(jī)信息管理技術(shù);訪問(wèn)控制;入侵檢測(cè)中圖分類號(hào)：TP393? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1009-3044（2022）08-0040-02近年來(lái)，網(wǎng)絡(luò)快速普及與發(fā)展，已然成為現(xiàn)代社會(huì)中不可或缺的重要組成部分，關(guān)系到人們的生活與工作，直接影響現(xiàn)代社會(huì)的正常運(yùn)行、和諧穩(wěn)定。要想保障網(wǎng)絡(luò)安全，需要全方位保障網(wǎng)絡(luò)的物理安全、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)安全、系統(tǒng)安全、應(yīng)用安全、管

持續(xù)性威脅 入侵檢測(cè) 網(wǎng)絡(luò)攻擊鏈 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中圖分類號(hào)：TP31 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1007-0745（2022）01-0010-041 前言近年高級(jí)可持續(xù)威脅（Advanced Persistent Threat，APT）逐漸引起人們的關(guān)注。APT攻擊也稱為定向攻擊，通常是具有高水平專業(yè)知識(shí)和豐富資源的組織對(duì)特定重要對(duì)象開(kāi)展的持續(xù)的網(wǎng)絡(luò)攻擊活動(dòng)，相較于傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)攻擊模式更加難以防范，造成的危害更加嚴(yán)重[1]。傳統(tǒng)的防御方法，如入侵檢測(cè)、防火墻等

習(xí)應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)，從卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的殘差網(wǎng)絡(luò)ResNet結(jié)構(gòu)之后主要通過(guò)聯(lián)合使用多種優(yōu)化策略的方式進(jìn)行改進(jìn)，較少關(guān)注新模型的使用。因此，提出了一種基于ResNeXt結(jié)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)模型，使用NSL-KDD數(shù)據(jù)集進(jìn)行了二分類實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了所提模型相對(duì)同樣使用二維卷積的經(jīng)典CNN結(jié)構(gòu)模型具備一定的優(yōu)勢(shì)，且能保持合理的模型復(fù)雜度，表明所提模型算法的合理性，也為今后網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)的研究提供了又一種可選用的基礎(chǔ)模型。關(guān)鍵詞：入侵檢測(cè);ResNeXt;深度學(xué)習(xí);NS

傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)入侵檢測(cè)算法準(zhǔn)確率較低和泛化能力較弱的現(xiàn)象，提出了一種基于BiGRU結(jié)合Batch Normalization機(jī)制、DropOut算法的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)方法。該方法采用BiGRU網(wǎng)絡(luò)提取數(shù)據(jù)特征，利用Batch Normalization機(jī)制和DropOut算法的優(yōu)點(diǎn)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化，并對(duì)神經(jīng)元進(jìn)行隨機(jī)失活，增強(qiáng)模型泛化能力，最后使用softmax對(duì)結(jié)果進(jìn)行分類。在公開(kāi)數(shù)據(jù)集NSL-KDD上的結(jié)果顯示，與RNN及CNN入侵檢測(cè)方法相比，在二分類檢測(cè)

方向。針對(duì)于入侵檢測(cè)的相關(guān)研究可以加入機(jī)器學(xué)習(xí)，利用大數(shù)據(jù)的處理能力增加識(shí)別網(wǎng)絡(luò)入侵的檢測(cè)能力。通過(guò)設(shè)計(jì)適當(dāng)?shù)臋C(jī)器學(xué)習(xí)方式來(lái)讓其自動(dòng)更新檢索方法，從而有效地對(duì)入侵檢測(cè)系統(tǒng)進(jìn)行持續(xù)升級(jí)，對(duì)互聯(lián)網(wǎng)安全起到更好的保護(hù)作用。本文通過(guò)研究機(jī)器學(xué)習(xí)等相關(guān)內(nèi)容，對(duì)提升入侵檢測(cè)的研究做出一些借鑒。關(guān)鍵詞：機(jī)器學(xué)習(xí);互聯(lián)網(wǎng);入侵檢測(cè)保障網(wǎng)絡(luò)安全，維護(hù)互聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的和諧發(fā)展。需要建立一個(gè)安全的網(wǎng)絡(luò)保護(hù)系統(tǒng)來(lái)維持整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的運(yùn)行。可以通過(guò)入侵檢測(cè)模型來(lái)檢測(cè)外來(lái)入侵攻擊?；ヂ?lián)網(wǎng)

式識(shí)別的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)由于無(wú)法一次性收集完備的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，使得對(duì)未知的入侵行為識(shí)別率不高。為提高入侵檢測(cè)系統(tǒng)的自適應(yīng)性，提出了增量集成學(xué)習(xí)算法，并用該算法解決SDN入侵檢測(cè)問(wèn)題。該算法利用滑動(dòng)窗口法獲得數(shù)據(jù)塊，對(duì)新的數(shù)據(jù)塊進(jìn)行訓(xùn)練獲得子分類器，然后依據(jù)在歷史數(shù)據(jù)塊和當(dāng)前數(shù)據(jù)塊的分類結(jié)果篩選子分類器進(jìn)行集成，使得分類模型不斷完善從而能夠自適應(yīng)的識(shí)別未知攻擊行為。通過(guò)在NSL-KDD數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看到，該算法可以提高未知攻擊的識(shí)別率。關(guān)鍵詞：增量學(xué)習(xí);集

題備受關(guān)注。入侵檢測(cè)技術(shù)的日趨成熟，已經(jīng)從簡(jiǎn)單的靜態(tài)安全檢測(cè)發(fā)展到動(dòng)態(tài)安全檢測(cè)，并在計(jì)算機(jī)安全防護(hù)領(lǐng)域占有一席之地。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在智能獲取海量數(shù)據(jù)中的可用信息領(lǐng)域具備明顯優(yōu)勢(shì)。本文將相關(guān)技術(shù)引入到入侵檢測(cè)中，大幅度提高了入侵檢測(cè)的效率，并實(shí)現(xiàn)了智能化。關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘? 網(wǎng)絡(luò)入侵? 入侵檢測(cè)? 網(wǎng)絡(luò)安全中圖分類號(hào)：TP393.08;TP311.13? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1674-098X（2021）05（b）-0112-04Applicati

;數(shù)據(jù)挖掘;入侵檢測(cè)0? ? 引言高校構(gòu)建信息安全防護(hù)體系成為解決網(wǎng)絡(luò)安全問(wèn)題的關(guān)鍵，在高校中利用技術(shù)手段，構(gòu)建完整的網(wǎng)絡(luò)信息安全解決方案，建立入侵檢測(cè)系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)體系等，可以有效地提高高校網(wǎng)絡(luò)安全性[1]。1? ? 高校校園網(wǎng)絡(luò)安全問(wèn)題1.1? 高校校園網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)安全建設(shè)現(xiàn)狀校園網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)非常重要，所以必須加大校園網(wǎng)絡(luò)建設(shè)方面的投入，用于實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)設(shè)施改造、主干帶寬提升等。目前，校園網(wǎng)中的主干帶寬通?？梢詫?shí)現(xiàn)100 M光纖桌面以及1 000 M光纖

被攻擊區(qū)域;入侵檢測(cè);融合分布;特征辨識(shí)度Identification of Attacked Area of Campus NetworksVulnerable Areas Based on SDN TechnologyLiu Jiangping（Anhui SanLian University， Hefei 230601， China）【Abstract】? ? In order to improve the security of campus ne

網(wǎng)絡(luò)中傳統(tǒng)的入侵檢測(cè)效率較低，為提高網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)的效率和準(zhǔn)確性，本文提出一種基于LightGBM算法的入侵檢測(cè)模型。針對(duì)LightGBM算法準(zhǔn)確性高、速度快可以處理高維數(shù)據(jù)等特點(diǎn)，采用LightGBM算法建模對(duì)入侵?jǐn)?shù)據(jù)特征分析處理，然后與隨機(jī)森林、XGBoost、LSTM、SVM和邏輯回歸算法對(duì)比效果，最后對(duì)網(wǎng)格搜索算法進(jìn)行改進(jìn)，提高網(wǎng)格搜索算法優(yōu)化模型參數(shù)的效率。通過(guò)實(shí)驗(yàn)分析，在模型的精確率、F1值，AUC值等評(píng)估指標(biāo)上都有較好的效果，驗(yàn)證了本文所提方法

絡(luò)協(xié)議攻擊、入侵檢測(cè)、網(wǎng)絡(luò)異常行為的檢測(cè)方案，分析了基于人工智能的網(wǎng)絡(luò)防御系統(tǒng)的優(yōu)勢(shì)以及未來(lái)前景。關(guān)鍵詞：人工智能;網(wǎng)絡(luò)防御;入侵檢測(cè);深度學(xué)習(xí)中圖分類號(hào)：TP393文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A文章編號(hào)：1008-1739（2021）12-57-4Cyberspace Defense Technology Based on Artificial IntelligenceZHAO Binhua，YANG Guorui，JIA Zhe（The 54th Research I

;異常檢測(cè);入侵檢測(cè);車(chē)聯(lián)網(wǎng)文章編號(hào)： 2095-2163（2021）03-0038-06 中圖分類號(hào)：U463.6 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A【Abstract】Combining with the specific definition of message data field signal in CAN matrix， the paper extracts features， trains LSTM network to predict some import

。◆關(guān)鍵詞：入侵檢測(cè);網(wǎng)絡(luò)信息;安全管理在現(xiàn)代社會(huì)中，網(wǎng)絡(luò)的發(fā)達(dá)讓很多違法人員有了可乘之機(jī)，他們通過(guò)非法的方式將木馬病毒進(jìn)行隱藏，再對(duì)計(jì)算機(jī)植入該木馬，對(duì)企業(yè)的信息進(jìn)行機(jī)密信息的盜竊。很多現(xiàn)代企業(yè)在遇到信息內(nèi)容被盜取的情況時(shí)，都缺乏對(duì)入侵行為的正確了解，這里就不得不提到現(xiàn)代入侵監(jiān)測(cè)技術(shù)，通過(guò)入侵監(jiān)測(cè)技術(shù)可以有效的對(duì)入侵行為進(jìn)行清晰的判斷，并對(duì)其后續(xù)行動(dòng)進(jìn)行展開(kāi)。對(duì)于現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)信息的安全管理有著十分重要的意義。1入侵監(jiān)測(cè)技術(shù)的概念1.1入侵監(jiān)測(cè)的作用入侵監(jiān)測(cè)技

：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在入侵檢測(cè)方向的使用已經(jīng)是入侵檢測(cè)領(lǐng)域的熱門(mén)發(fā)展方向。傳統(tǒng)入侵檢測(cè)方法如機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計(jì)分析等都具有一定局限性。通過(guò)引入基于RFE+SVM降維的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，從Python的深度學(xué)習(xí)庫(kù)（tensorflow）出發(fā)，搭建出一類基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的入侵檢測(cè)數(shù)據(jù)分類模型。通過(guò)數(shù)據(jù)集對(duì)比及實(shí)驗(yàn)證明，該模型有效且穩(wěn)定的提高了對(duì)異常數(shù)據(jù)的判別率，并可發(fā)現(xiàn)未知的攻擊類型。關(guān)鍵詞：入侵檢測(cè);RFE+SVM;tensorflow;卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);未知攻擊中

;網(wǎng)絡(luò)攻防;入侵檢測(cè)Abstract： In order to ensure the security of cyberspace， it is necessary to strengthen the construction of cyberspace security talent team. Practice training is an important means to train students into high-quality comp

擊的研究中，入侵檢測(cè)作為保證網(wǎng)絡(luò)安全的一道防線，起著至關(guān)重要的作用。針對(duì)當(dāng)前入侵檢測(cè)收集的各類數(shù)據(jù)集中存在的數(shù)據(jù)不平衡問(wèn)題，提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的平衡數(shù)據(jù)生成模型，利用數(shù)據(jù)生成模型生成平衡數(shù)據(jù)集，使用這個(gè)模型框架進(jìn)行入侵檢測(cè)，最終保證網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)鏈絡(luò)的安全?！娟P(guān)鍵詞】入侵檢測(cè);深度學(xué)習(xí);異常檢測(cè)中圖分類號(hào)：G221? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?DOI：10.12246/j.issn.1673-

AN用于網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)，基于nsl-kdd數(shù)據(jù)集進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)來(lái)證明，SGAN的模型相比有監(jiān)督模型，對(duì)含有未知攻擊的測(cè)試集有更高的檢測(cè)準(zhǔn)確率。關(guān)鍵詞：入侵檢測(cè);半監(jiān)督模型;未知攻擊中圖分類號(hào)：TP311? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1009-3044（2020）32-0073-031 引言目前主流的網(wǎng)絡(luò)入侵異常檢測(cè)方法基于有監(jiān)督模型，在訓(xùn)練和檢測(cè)過(guò)程中存在著不能有效檢測(cè)未知攻擊的問(wèn)題。半監(jiān)督或無(wú)監(jiān)督模型是克服以上問(wèn)題的有效方法。本文提出一種使用半監(jiān)督生成

于深度學(xué)習(xí)的入侵檢測(cè)手段，并闡述了入侵防御系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方法。首先，介紹了目前網(wǎng)絡(luò)入侵防御所面臨的嚴(yán)峻形勢(shì);其次，闡述了網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)與網(wǎng)絡(luò)入侵防御中的框架性問(wèn)題;再次，詳細(xì)闡述了基于深度學(xué)習(xí)的入侵檢測(cè)算法的設(shè)計(jì)方法，并闡述了入侵防御設(shè)計(jì)的要點(diǎn)，最后，入侵檢測(cè)算法的有效性和準(zhǔn)確性通過(guò)仿真進(jìn)行了驗(yàn)證。仿真結(jié)果表明所設(shè)計(jì)的算法能夠?qū)?fù)雜的入侵?jǐn)?shù)據(jù)具有較高的威脅檢測(cè)準(zhǔn)確度，測(cè)試數(shù)據(jù)集對(duì)按照公式計(jì)算最終測(cè)得的檢測(cè)率為95.22%和誤報(bào)率為0.67%。關(guān)鍵詞：入侵防御;深

要 近年來(lái)入侵檢測(cè)模型在多分類任務(wù)中存在著分類準(zhǔn)確性低的問(wèn)題，并且受到數(shù)據(jù)集中攻擊類型有限等因素的影響，本文借助深度學(xué)習(xí)方法，設(shè)計(jì)一種卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（簡(jiǎn)稱CNN）和長(zhǎng)短時(shí)記憶循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（簡(jiǎn)稱LSTM）結(jié)合的用于網(wǎng)絡(luò)流量分類的入侵檢測(cè)模型。關(guān)鍵詞 入侵檢測(cè);深度學(xué)習(xí);流量分類引言隨著物聯(lián)網(wǎng)和5G的興起，一些新的網(wǎng)絡(luò)攻擊層出不窮，全球網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)依舊嚴(yán)峻，網(wǎng)絡(luò)空間安全防護(hù)工作仍然任重而道遠(yuǎn)。通過(guò)對(duì)網(wǎng)絡(luò)流量進(jìn)行研究和分類，及時(shí)發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中的異常流量，提高入侵檢測(cè)

覓食算法優(yōu)化入侵檢測(cè)，仿真證明可以提高異常檢測(cè)率[1]。關(guān)鍵詞 入侵檢測(cè);細(xì)菌覓食算法;網(wǎng)絡(luò)安全網(wǎng)絡(luò)入侵一般是由惡意代碼引發(fā)的，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)癱瘓，數(shù)據(jù)泄露，入侵檢測(cè)是解決該問(wèn)題的常用方法。常用的入侵檢測(cè)技術(shù)有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、專家系統(tǒng)等，其中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)因性能更好而受歡迎。但是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始參數(shù)影響了算法的檢測(cè)率，本文提出細(xì)菌覓食算法的改進(jìn)，對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化[2]。1細(xì)菌覓食算法簡(jiǎn)介1.1 細(xì)菌覓食算法細(xì)菌覓食算法是進(jìn)化算法，包含趨化、繁殖、遷移三種行為，趨化行為

為提高物聯(lián)網(wǎng)入侵檢測(cè)模型的綜合性能，將殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Residual Networks，ResNet）與雙向長(zhǎng)短時(shí)記憶（Long-Short Term Memory，LSTM）網(wǎng)絡(luò)融合，構(gòu)建物聯(lián)網(wǎng)入侵檢測(cè)分類模型.針對(duì)大規(guī)模物聯(lián)網(wǎng)流量快速批量處理問(wèn)題，在對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換等預(yù)處理基礎(chǔ)上，提出將多條流量樣本轉(zhuǎn)換為灰度圖，并利用基于ResNet和雙向LSTM融合的深度學(xué)習(xí)方法構(gòu)建物聯(lián)網(wǎng)入侵檢測(cè)分類模型.對(duì)分類模型的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、可復(fù)用性進(jìn)行綜合優(yōu)化實(shí)驗(yàn)，得到

出了一種自建入侵檢測(cè)系統(tǒng)與防火墻聯(lián)動(dòng)策略的實(shí)現(xiàn)方法來(lái)實(shí)現(xiàn)該類網(wǎng)站中心的基本防護(hù)。利用Libnids庫(kù)進(jìn)行二次開(kāi)發(fā)實(shí)現(xiàn)了自建入侵檢測(cè)系統(tǒng)與防火墻聯(lián)動(dòng)，該策略在進(jìn)行監(jiān)聽(tīng)網(wǎng)絡(luò)通信期間，當(dāng)察覺(jué)到可疑的活動(dòng)，系統(tǒng)就會(huì)自動(dòng)設(shè)置新的防火墻規(guī)則，阻止與可疑IP主機(jī)間的全部連接。實(shí)驗(yàn)證明，通過(guò)硬件、軟件的配合，可以有效對(duì)不符合規(guī)定的行為進(jìn)行即時(shí)阻斷和記錄。關(guān)鍵詞：入侵檢測(cè);防火墻聯(lián)動(dòng)策略;Libnids;主動(dòng)防御1? 引言目前，在全球信息化的同時(shí)，各種攻擊、防護(hù)技術(shù)和方法（

技術(shù)在應(yīng)用于入侵檢測(cè)時(shí)，會(huì)因?yàn)榇R(shí)別的用戶行為類型的增加，造成分類性能的下降，從而影響檢測(cè)的準(zhǔn)確率。針對(duì)這一問(wèn)題，本文研究了數(shù)據(jù)記錄類型所存在的層次性現(xiàn)象，并據(jù)此提出了一種多層分類方法，以減少分類算法所需要識(shí)別的記錄類型。以決策樹(shù)為分類算法，使用該方法對(duì)KDD_Cup_99數(shù)據(jù)集訓(xùn)練多層分類模型，取得了良好的分類性能，特別是明顯改善了小比例樣本的識(shí)別性能。關(guān)鍵詞：入侵檢測(cè); 分類; 決策樹(shù); 類型層次; 多層分類模型中圖分類號(hào)：TP393文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A文

針對(duì)傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)方法無(wú)法有效檢測(cè)高維網(wǎng)絡(luò)下的低頻攻擊問(wèn)題，提出一種結(jié)合聚類方法與非對(duì)稱堆疊去噪自動(dòng)編碼器（ASDA）進(jìn)行改進(jìn)的入侵檢測(cè)方法。該方法首先利用非對(duì)稱堆疊去噪自動(dòng)編碼器對(duì)網(wǎng)絡(luò)入侵?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)特征提取和降維的操作，將輸出結(jié)果進(jìn)行重構(gòu)平衡。將平衡重構(gòu)后的數(shù)據(jù)集作為輸入，利用改進(jìn)K均值和密度聚類 （DBSCAN）相結(jié)合的聚類分析技術(shù)進(jìn)行特征選擇，將選擇后的特征數(shù)據(jù)作為輸入，利用淺層學(xué)習(xí)分類器隨機(jī)森林（RF）進(jìn)行分類識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，該文方法與傳統(tǒng)

絡(luò)技術(shù)結(jié)構(gòu);入侵檢測(cè)1 計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)結(jié)構(gòu)的幾個(gè)理論問(wèn)題1.1 計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的組成計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)是由一系列計(jì)算機(jī)、終端、節(jié)點(diǎn)及連接節(jié)點(diǎn)的線路組成。一般情況下，過(guò)多臺(tái)網(wǎng)絡(luò)互連設(shè)備才能把不同地域的兩臺(tái)計(jì)算機(jī)的連接實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)化，信息傳輸通過(guò)存儲(chǔ)轉(zhuǎn)發(fā)方式來(lái)實(shí)現(xiàn)。從邏輯上計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)資源子網(wǎng)、通信子網(wǎng)構(gòu)成的兩級(jí)結(jié)構(gòu)的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)。主機(jī)、終端、連網(wǎng)外設(shè)、軟件、信息資源五部分組成了資源子網(wǎng)，主要任務(wù)是完成數(shù)據(jù)處理、提供資源共享、網(wǎng)絡(luò)服務(wù)。結(jié)點(diǎn)交換機(jī)、通信線路、通信設(shè)備三部分

出模式匹配在入侵檢測(cè)系統(tǒng)中使用的原理及特點(diǎn)在分析了常見(jiàn)的單模式匹配和多模式匹配算法之后，將模式匹配方法應(yīng)用在誤用入侵檢測(cè)系統(tǒng)中，去完成對(duì)已知攻擊的檢測(cè).基于模式匹配的入侵檢測(cè)系統(tǒng)具有較低的虛警率，但要想提高入侵檢測(cè)系統(tǒng)的性能，必須對(duì)模式匹配算法做進(jìn)一步的改進(jìn)關(guān)鍵詞：入侵檢測(cè);模式匹配;誤用入侵檢測(cè);攻擊;虛警率中圖分類號(hào)：TP393文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1006-8228（2020）09-81-03Research on pattern matching

層安全技術(shù)、入侵檢測(cè)、安全路由、密鑰管理、信譽(yù)管理體制五個(gè)方面。關(guān)鍵詞 物理層安全;入侵檢測(cè);安全路由;密鑰管理前言移動(dòng)自組網(wǎng)是一種不依賴于固定基礎(chǔ)設(shè)施且無(wú)中心的網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)能夠自行組網(wǎng)，其中的每個(gè)節(jié)點(diǎn)可以同時(shí)具有終端和路由器的作用。移動(dòng)自組網(wǎng)主要應(yīng)用于抗險(xiǎn)救災(zāi)、應(yīng)急反恐、軍事通信等特殊環(huán)境下，有著無(wú)可取代的地位。同時(shí)，網(wǎng)絡(luò)安全是移動(dòng)自組網(wǎng)特別關(guān)注的領(lǐng)域。移動(dòng)自組網(wǎng)的機(jī)密性、完整性、可用性、安全認(rèn)證以及抗抵賴性相對(duì)于有固定基礎(chǔ)設(shè)施的無(wú)線網(wǎng)絡(luò)有著特殊的意義：

?要：網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)技術(shù)能夠?qū)ο到y(tǒng)進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測(cè)或事后檢測(cè)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)、防范各種復(fù)雜多變的網(wǎng)絡(luò)攻擊企圖、攻擊行為與攻擊結(jié)果。同時(shí)網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)技術(shù)也是網(wǎng)絡(luò)空間安全中一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的網(wǎng)絡(luò)安全問(wèn)題，機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)入侵檢測(cè)技術(shù)性能的提高成為熱門(mén)研究?jī)?nèi)容。文章綜述了近些年來(lái)幾種典型的群體智能優(yōu)化算法，及其與支持向量機(jī)相結(jié)合的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)技術(shù)，最后對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)在網(wǎng)絡(luò)安全入侵檢測(cè)中的未來(lái)發(fā)展前景進(jìn)行展望。關(guān)鍵詞：機(jī)器學(xué)習(xí);入侵檢測(cè);網(wǎng)絡(luò)安全中圖分類號(hào)：TP181 ? ?文獻(xiàn)標(biāo)志碼

;技術(shù)機(jī)制;入侵檢測(cè);防火墻中圖分類號(hào)：TP393 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1007-9416（2020）07-0178-05正如世界上是不存在密不透風(fēng)的墻一樣，在網(wǎng)絡(luò)安全的世界里也不可能存在不可攻破的防護(hù)。任何的程序都存在漏洞，也正是這個(gè)原因，導(dǎo)致了網(wǎng)絡(luò)安全問(wèn)題的層出不窮。網(wǎng)絡(luò)安全是動(dòng)態(tài)的，猶如醫(yī)學(xué)的不斷進(jìn)步與細(xì)菌病毒的不斷進(jìn)化一樣，網(wǎng)絡(luò)安全攻擊與反攻擊（防護(hù)）是永恒的矛盾。所以，網(wǎng)絡(luò)安全是相對(duì)的，同時(shí)網(wǎng)絡(luò)安全也是有時(shí)限性的，需要不斷的更新、加強(qiáng)安全措

與應(yīng)用是當(dāng)今入侵檢測(cè)領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)。參閱大量相關(guān)文獻(xiàn)，分析不同群體智能優(yōu)化算法求解特征子集的應(yīng)用及改進(jìn)方法，總結(jié)其優(yōu)缺點(diǎn)。列舉了一些不同群體智能優(yōu)化算法的結(jié)合及改進(jìn)方法，取得了較為明顯的效果，這也是今后入侵檢測(cè)領(lǐng)域的一個(gè)研究趨勢(shì)。關(guān)鍵詞：特征選擇;特征子集;群體智能;入侵檢測(cè);信息安全中圖分類號(hào)：TP309 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1009-3044（2020）19-0030-03開(kāi)放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識(shí)碼（0SID）：1 引言信息化時(shí)代，信息安全問(wèn)題

要：針對(duì)現(xiàn)有入侵檢測(cè)系統(tǒng)（Intrusion Detection System， IDS）檢測(cè)方法準(zhǔn)確率低，泛化能力弱，收斂速度慢，易陷入局部最優(yōu)等問(wèn)題，提出基于PCA（Principal Component Analysis）和多層感知機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（MLP）的入侵檢測(cè)模型。該模型首先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和降維，然后使用該P(yáng)CA-MLP模型進(jìn)行訓(xùn)練并使用測(cè)試集測(cè)試模型的準(zhǔn)確率，最后優(yōu)化分類器的性能。實(shí)驗(yàn)表明，該模型可以提高入侵檢測(cè)系統(tǒng)的準(zhǔn)確率，具有很強(qiáng)的泛化能力

了一種新穎的入侵檢測(cè)方法—KNS。這種方法基于集成學(xué)習(xí)的思想，首先分別采用K-最近鄰（K-Nearest Neighbor，KNN）、樸素貝葉斯分類器（Naive Bayes Classifier，NBC）和支持向量機(jī)（Support Vector Machine，SVM）對(duì)流量進(jìn)行檢測(cè)，其次對(duì)檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行投票策略（Voting）整合，最后獲得KNS的最終檢測(cè)結(jié)果。這種方法在DDoS數(shù)據(jù)集進(jìn)行了測(cè)試，結(jié)果表明，KNS具有較好的異常檢測(cè)檢測(cè)準(zhǔn)確性、檢測(cè)率、誤

摘? 要： 入侵檢測(cè)一直是網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的熱點(diǎn)研究方向，為了提高網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)的速度和準(zhǔn)確性，提出一種在PCA降維的基礎(chǔ)上，基于蟻獅優(yōu)化算法（The Ant Lion Optimizer，ALO）和支持向量機(jī)（Support Vector Machine，SVM）相結(jié)合的入侵檢測(cè)方法。該算法首先利用主成分分析法（Principal Component Analysis，PCA）對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理以去除冗余數(shù)據(jù)，并利用ALO算法優(yōu)化SVM的參數(shù)，然后根據(jù)優(yōu)化后的

樹(shù)算法更好的入侵檢測(cè)性能。關(guān)鍵詞：決策樹(shù);粗糙集;信息熵;粒度決策熵;屬性重要性;入侵檢測(cè)中圖分類號(hào)：TP309 ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2096-4706（2020）23-0147-07The Application of an Improved Decision Tree Algorithm in Intrusion DetectionZHANG Minyu（College of Information Science and Technol

視化方式進(jìn)行入侵檢測(cè)。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化處理，并采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）進(jìn)行入侵檢測(cè)。主要采用不同數(shù)量樣本進(jìn)行對(duì)比，結(jié)果顯示，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)效果與樣本量的多少相關(guān)性不大;并和傳統(tǒng)沒(méi)有可視化處理數(shù)據(jù)的方式進(jìn)行對(duì)比，結(jié)果顯示，可視化處理后的檢測(cè)效果相對(duì)較好。關(guān)鍵詞：深度學(xué)習(xí);網(wǎng)絡(luò)安全;入侵檢測(cè);卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);可視化處理;KDD CUP99中圖分類號(hào)：TP391.4文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：2095-1302（2020）06-0-030 引 言在信息更新迭代快速的時(shí)

的安全威脅。入侵檢測(cè)系統(tǒng)是網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)的重要工具，它能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，識(shí)別網(wǎng)絡(luò)漏洞。長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種經(jīng)典的深度學(xué)習(xí)方法，它能夠有效解決梯度消失和梯度爆炸問(wèn)題。本文將LSTM算法用于入侵檢測(cè)，提出了基于PCA-LSTM的入侵檢測(cè)模型，經(jīng)過(guò)仿真模擬實(shí)驗(yàn)證明，該模型具有良好的入侵檢測(cè)性能。Abstract： In recent years， with the continuous development of internet technology，

t算法應(yīng)用于入侵檢測(cè)系統(tǒng)，不僅提高了分類準(zhǔn)確率和檢測(cè)速度，而且降低了計(jì)算開(kāi)銷(xiāo)。關(guān)鍵詞：入侵檢測(cè);集成學(xué)習(xí);AdaBoost;權(quán)值更新;選擇性集成DOI： 10. 11907/rjdk.191736開(kāi)放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識(shí)碼（OSID）：中圖分類號(hào)：TP312文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1672-7800（ 2020）004-0257-060 引言入侵檢測(cè)可從網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)若干關(guān)鍵點(diǎn)收集信息，并分析網(wǎng)絡(luò)是否存在入侵行為及跡象[1，2]。入侵檢測(cè)可看作一個(gè)數(shù)據(jù)分類過(guò)程，

：目前大多數(shù)入侵檢測(cè)系統(tǒng)都是基于一個(gè)特定的預(yù)定義模式（特征值）來(lái)匹配已知的攻擊功能?；谔卣髦档姆椒ǖ闹饕窒扌栽谟谒蛔R(shí)別新的攻擊，甚至不識(shí)別已知漏洞中的微小變化。該文基于機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，采用k-means聚類算法和支持向量機(jī)分類算法，能夠自動(dòng)構(gòu)造正常分組有效載荷的分布并檢測(cè)其偏差。實(shí)驗(yàn)表明，機(jī)器學(xué)習(xí)算法比大多數(shù)使用的開(kāi)源snort系統(tǒng)有更高的檢測(cè)精度。關(guān)鍵詞：入侵檢測(cè);機(jī)器學(xué)習(xí);分類算法;k-means聚類中圖分類號(hào)：TP393 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：

為重要問(wèn)題。入侵檢測(cè)技術(shù)是一種準(zhǔn)確性高、誤報(bào)率低安全保護(hù)技術(shù)，也是網(wǎng)絡(luò)安全研究中的一個(gè)重要課題。該文研究和比較了一些入侵檢測(cè)系統(tǒng)的原理，嘗試了將模式匹配、協(xié)議分析、數(shù)據(jù)挖掘等這幾種入侵檢測(cè)方法進(jìn)行結(jié)合，提高了準(zhǔn)確性，減少了漏報(bào)率和誤報(bào)率。該文接著研究了基于網(wǎng)絡(luò)的入侵檢測(cè)系統(tǒng)Snort，學(xué)習(xí)研究其規(guī)則，且在Windows下搭建了檢測(cè)平臺(tái)加以測(cè)試。關(guān)鍵詞： 入侵檢測(cè);Snort;網(wǎng)絡(luò)安全中圖分類號(hào)：TP393? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1009-30

種攻擊。多數(shù)入侵檢測(cè)系統(tǒng)均采用數(shù)據(jù)挖掘算法對(duì)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包進(jìn)行分析，但在處理大樣本集時(shí)，其效率明顯降低。針對(duì)這一缺點(diǎn)，提出一種基于Mini Batch K-Means和SVM的入侵檢測(cè)方案。該方案首先分別對(duì)正常行為特征庫(kù)和異常行為特征庫(kù)進(jìn)行Mini Batch K-Means聚類，取得類中心作為各類的代表樣本并賦予權(quán)值，將其傳入SVM分類器作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，得到分類超平面，通過(guò)該超平面對(duì)待測(cè)樣本作出判斷。解決了如K-Means、KNN、SVM等傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘算法在大

護(hù)。同時(shí)，從入侵檢測(cè)、通信訪問(wèn)控制、防惡意軟件以及防病毒等方面制定有效、全面的安全防護(hù)方案，完善企業(yè)云計(jì)算虛擬化信息安全防護(hù)體系，提高企業(yè)云計(jì)算虛擬化信息安全防護(hù)水平。關(guān)鍵詞：虛擬化;無(wú)代理;虛擬機(jī)監(jiān)控;入侵檢測(cè)Abstract： Cloud computing uses virtualization technology to realize network call on demand and centralized sharing of resour

要】泄漏電纜入侵檢測(cè)系統(tǒng)所處的外部環(huán)境較為復(fù)雜，為降低環(huán)境因素對(duì)泄露電纜入侵檢測(cè)的影響，提出了基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的入侵檢測(cè)算法。通過(guò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理大量的樣本數(shù)據(jù)，并從數(shù)據(jù)中自動(dòng)提取內(nèi)在特性，實(shí)現(xiàn)泄漏電纜電磁入侵檢測(cè)系統(tǒng)更低的誤報(bào)率、漏報(bào)率和更高的定位精度的目標(biāo)，搭建了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)模型，并用樣本數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試。模型測(cè)試結(jié)果表示其具有低漏報(bào)率和誤報(bào)率，定位精度可達(dá)到1 m?！娟P(guān)鍵詞】泄漏電纜;卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);入侵檢測(cè);入侵定位doi：10.39

背景下，網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)技術(shù)也相應(yīng)的在不斷的更新當(dāng)中。顯然，就當(dāng)前的形勢(shì)來(lái)看，傳統(tǒng)的入侵檢測(cè)技術(shù)已經(jīng)無(wú)法有效的檢測(cè)出新型的未知入侵行為。因此我們必須對(duì)入侵檢測(cè)技術(shù)進(jìn)行科學(xué)有效的創(chuàng)新。本文重點(diǎn)對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在入侵檢測(cè)中的常用算法進(jìn)行了系統(tǒng)的分析，并提出了其應(yīng)用于其中的優(yōu)勢(shì)所在。關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘;入侵檢測(cè);技術(shù)1 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在入侵檢測(cè)系統(tǒng)中應(yīng)用的優(yōu)勢(shì)對(duì)于基于知識(shí)的傳統(tǒng)入侵檢測(cè)系統(tǒng)而言，首先必須讓安全領(lǐng)域的相關(guān)專家把系統(tǒng)弱電與攻擊的行為進(jìn)行分類，然而再根據(jù)檢測(cè)的類

發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)的入侵檢測(cè)技術(shù)也在不斷的發(fā)展和升級(jí)中。網(wǎng)絡(luò)安全包含許多方面。計(jì)算機(jī)入侵檢測(cè)可以識(shí)別不法分子的非正常訪問(wèn)以及惡意的計(jì)算機(jī)攻擊行為，為系統(tǒng)的進(jìn)一步安全保護(hù)提供了寶貴的反應(yīng)時(shí)間。關(guān)鍵詞：入侵檢測(cè);計(jì)算機(jī)安全;網(wǎng)絡(luò)安全中圖分類號(hào)：TP311 ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1009-3044（2020）34-0042-021 入侵檢測(cè)系統(tǒng)的組成整體來(lái)說(shuō)，入侵檢測(cè)系統(tǒng)分為兩個(gè)大類，第一類主要是用于實(shí)時(shí)檢測(cè)計(jì)算機(jī)的運(yùn)行情況和外來(lái)訪問(wèn)情況。通過(guò)對(duì)于計(jì)算機(jī)的實(shí)時(shí)

;仲裁機(jī)制;入侵檢測(cè)中圖分類號(hào)：TP311.5 ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：AAbstract： Security problems occur when multiple different devices are continuously connected with blockchain system. Aiming at these security problems in Internet of Things （IoT）， this paper prop

值。關(guān)鍵詞：入侵檢測(cè);軟件定義網(wǎng)絡(luò);醫(yī)療網(wǎng)絡(luò);貝葉斯推理中圖分類號(hào)：TP393? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：ANetwork Security Research for Hospital SDNGUO Tian-wei1 ，YANG Hai-dong2（1. Information Statistics Center，Huai'an Second People's Hospital，Huai

本富摘 要：入侵檢測(cè)系統(tǒng)（IDS）已成為網(wǎng)絡(luò)安全體系結(jié)構(gòu)中的必要組成部分。在面對(duì)現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)安全需求時(shí)，現(xiàn)有的入侵檢測(cè)方法的可行性和持續(xù)性仍然存在提高空間，主要體現(xiàn)在更早地發(fā)現(xiàn)入侵威脅和提高入侵檢測(cè)系統(tǒng)的檢測(cè)精準(zhǔn)度，為此提出一種基于互信息加權(quán)的集成遷移學(xué)習(xí)（ETL）入侵檢測(cè)方法。首先，通過(guò)遷移策略對(duì)多組特征集進(jìn)行建模;然后，使用互信息度量在遷移模型下特征集在不同域中的數(shù)據(jù)分布;最后，根據(jù)度量值對(duì)多個(gè)遷移模型進(jìn)行集成加權(quán)，得到集成遷移模型。該方法通過(guò)學(xué)習(xí)新環(huán)境下

;網(wǎng)絡(luò)安全;入侵檢測(cè);隱私保護(hù)中圖分類號(hào)：TP393? ? ? ? ? ? ? ? 文章標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1009-3044（2019）26-0044-02開(kāi)放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識(shí)碼（OSID）：Abstract： Cyber security is a matter of national security， which has been incorporated into national security strategy by many coun