小樣本標記實例的數(shù)據(jù)流集成入侵檢測模型

針對入侵檢測系統(tǒng)中傳統(tǒng)決策樹分類算法僅能處理離散化數(shù)據(jù)的情況,提出一種改進的入侵檢測方法。通過云模型對數(shù)據(jù)集連續(xù)屬性進行離散化,利用遺傳算法引入加權(quán)選擇概率函數(shù),使得決策樹分類算法能檢測出dos、r2l、u2r、prb攻擊。kddcup99數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明,與基于貝葉斯、支持向量機與云模型離散化的檢測方法相比,該方法具有更好的入侵檢測與分類性能。

通過特征提取和小樣本學習的結(jié)合,提出一種全新的基于混合算法的電力工程造價預測模型。利用主成分分析對原始指標進行預處理,消除原始指標之間的相關(guān)性,并提取潛在的綜合獨立指標,將新指標作為輸入集構(gòu)造基于最小二乘支持向量機的預測學習模型,將其預測結(jié)果和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預測對比分析。并通過不同主成分數(shù)目預測結(jié)果的比較,確定最優(yōu)的主成分個數(shù),達到理想的預測效果。實例預測結(jié)果表明：該方法可以有效提取原始指標的信息量,在小樣本學習方面表現(xiàn)突出,能夠達到期望的預測效果。

通過特征提取和小樣本學習的結(jié)合,提出一種全新的基于混合算法的電力工程造價預測模型。利用主成分分析對原始指標進行預處理,消除原始指標之間的相關(guān)性,并提取潛在的綜合獨立指標,將新指標作為輸入集構(gòu)造基于最小二乘支持向量機的預測學習模型,將其預測結(jié)果和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預測對比分析。并通過不同主成分數(shù)目預測結(jié)果的比較,確定最優(yōu)的主成分個數(shù),達到理想的預測效果。實例預測結(jié)果表明:該方法可以有效提取原始指標的信息量,在小樣本學習方面表現(xiàn)突出,能夠達到期望的預測效果。

論述了數(shù)據(jù)挖據(jù)和遺傳算法在入侵檢測中的應用,詳細描述了模糊關(guān)聯(lián)規(guī)則和模糊頻繁序列挖掘,并進一步介紹了如何采用遺傳算法優(yōu)化模糊集合隸屬函數(shù),從而達到改善入侵檢測系統(tǒng)性能的目的。

傳統(tǒng)入侵檢測系統(tǒng)雖然可以根據(jù)特征匹配的方法檢測出攻擊企圖,卻無法驗證攻擊企圖是否成功,生成的報警不僅數(shù)量巨大而且誤警率很高。該文提出一種結(jié)合漏洞掃描工具對入侵檢測系統(tǒng)生成的報警進行驗證的方法,根據(jù)被攻擊主機是否包含能使攻擊成功的漏洞來判定攻擊能否成功,對攻擊的目標主機不存在對應漏洞的報警降低優(yōu)先級,從而提高報警質(zhì)量。說明了報警驗證模型各部分的設(shè)計和實現(xiàn)方法,系統(tǒng)運行結(jié)果顯示該方法能有效地壓縮報警量,降低誤警率,幫助管理員從大量數(shù)據(jù)中找到最應該關(guān)注的真實報警。

小樣本協(xié)整檢驗的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法

研究網(wǎng)絡(luò)惡意入侵檢測問題,當外來的惡意入侵程序高度偽裝成虛擬文件隱藏在linux系統(tǒng)中,系統(tǒng)無法完整檢測偽裝成虛擬文件的病毒,造成漏檢率很高的問題。為解決上述問題,提出一種lsm(linux安全模塊)惡意入侵檢測新方法,利用專門為增強linux系統(tǒng)的安全性設(shè)計的lsm為數(shù)據(jù),能有效檢測出系統(tǒng)中偽裝成虛擬文件的病毒,避免了只提取系統(tǒng)調(diào)用數(shù)據(jù)而無法完整檢測惡意入侵的問題。實驗證明,采用lsm的檢測新方法,能快速、準確地將惡意入侵檢測出來,為保證信息的安全檢測提供了參考。

巖土參數(shù)的小樣本統(tǒng)計方法——工程中經(jīng)常遇到的是小樣本，直接統(tǒng)計其點方差不能反映巖土參數(shù)的實際變異性。本文建議用grubbs法對試驗數(shù)據(jù)進行可靠性檢驗，并應用隨機場理論中的相關(guān)距離概念說明取樣間距對估計參數(shù)方差的影響及相關(guān)距離對取樣間距的指導意義，對...

為提高網(wǎng)絡(luò)入侵檢測的檢測效果,提出了一種基于改進d-s證據(jù)理論的信息融合網(wǎng)絡(luò)入侵檢測方法。該方法首先采用支持向量機(supportvectormachine,svm)統(tǒng)計機器學習方法分別對基于主機和基于網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)進行訓練;然后針對d-s證據(jù)理論無法解決證據(jù)之間沖突問題,從合成規(guī)則著手,提出一種改進的d-s證據(jù)理論;最后采用改進的d-s證據(jù)理論對svm的訓練結(jié)果進行融合,兼顧了兩類檢測結(jié)果的優(yōu)勢,提高了網(wǎng)絡(luò)入侵檢測的性能。仿真結(jié)果表明,與單一的入侵檢測策略相比,該方法能有效提高網(wǎng)絡(luò)入侵檢測的準確率,降低漏報率,提高了網(wǎng)絡(luò)入侵檢測的整體性能。

支持向量機以嚴格的數(shù)學理論為基礎(chǔ),具有簡單的數(shù)學形式、直觀的幾何解釋和良好的泛化性能,其與核函數(shù)的結(jié)合使它成為解決分類、回歸、概率密度估計等實際問題的有力工具。但當處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)集時,無論在時間和空間效率上都是無法滿足人們的需求。針對該問題,本文提出ασ-svm支持向量機,通過對其訓練樣本的縮減從而減少其訓練時間。最后ασ-svm算法對kdd99cup入侵檢測數(shù)據(jù)做驗證,并與常規(guī)的svm做對比,實驗結(jié)果表明該方法不但能應用到入侵檢測中,而且其訓練的時間也明顯的減少。

先分析了防火墻和入侵檢測系統(tǒng)的一些存在的缺陷。在如今常見的網(wǎng)絡(luò)搭建中,防火墻和入侵檢測系統(tǒng)各司其職,中間是由管理員根據(jù)入侵檢測的報警為防火墻添加新的規(guī)則去加固網(wǎng)絡(luò),問題是管理員這樣的疲于奔命卻不能非常奏效。提出了一種入侵檢測系統(tǒng)和防火墻聯(lián)動的設(shè)計,設(shè)計給出了系統(tǒng)模型以及各模塊的功能,各模塊聯(lián)合工作,更能保證了網(wǎng)絡(luò)的安全。

藍盾入侵檢測系統(tǒng) (bd-nids) 操 作 手 冊 廣東天海威數(shù)碼技術(shù)有限公司 日期：2002-9-15 藍盾入侵檢測系統(tǒng)操作手冊廣東天海威數(shù)碼技術(shù)有限公司 目錄 第一章系統(tǒng)概述..............................................................................................................................4 一、系統(tǒng)組成......................................................................................................................................4 1、藍盾入侵檢測系統(tǒng)控制中心部分.......

防火墻與入侵檢測技術(shù)

目前,針對工控網(wǎng)絡(luò)的安全防護手段主要是傳統(tǒng)it系統(tǒng)防御方法的移植,然而工控系統(tǒng)對實時性的要求和有限的計算與存儲資源均對這些防御手段提出了新的要求。入侵檢測技術(shù)通過對系統(tǒng)內(nèi)的通信行為進行實時監(jiān)視、分析并發(fā)現(xiàn)可疑行為進行報警,便于安全人員及時采取相應措施。因此,近年來以旁路監(jiān)聽為基礎(chǔ)的工控網(wǎng)絡(luò)流量異常檢測得到研究人員的廣泛認可。本文將對工控系統(tǒng)入侵檢測技術(shù)進行深入分析。

研究了一種基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的異常檢測模型,根據(jù)這種模型所建構(gòu)的系統(tǒng)具有一定的準確性、可擴展性與自適應性.此外對該模型中的一些關(guān)鍵技術(shù)進行了研究.

以盾構(gòu)施工監(jiān)測所得地表位移資料為學習樣本,通過選擇合適的人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及其相關(guān)參數(shù)建立預測模型,在小樣本訓練的情況下,預測下一步后續(xù)施工的地表變形位移。通過時間窗滾動多步預測,可以獲得盾構(gòu)工作面前、后方測點在近數(shù)日之內(nèi)任意一天的地表變形位移,并自動繪制盾構(gòu)推進中沿隧道縱軸方向的隆/沉歷時曲線。以上海市地鐵明珠二期南浦大橋站附近交疊隧道上行區(qū)間盾構(gòu)推進施工期間的工程實例驗證,表明按本文建議方法的預測結(jié)果與實際的施工監(jiān)測值吻合良好。

互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展隨之帶來的是越來越突出的網(wǎng)絡(luò)安全威脅問題,因此在實際操作中廣泛應用入侵檢測技術(shù)。該文主要就入侵檢測系統(tǒng)當前發(fā)展的現(xiàn)狀及未來的發(fā)展趨勢進行了相關(guān)論述。主要論述了作者對于入侵檢測技術(shù)未來發(fā)展的個人判斷。

ipv6技術(shù)是下一代互聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)核心,對ipv6網(wǎng)絡(luò)入侵檢測系統(tǒng)的研究與下一代網(wǎng)絡(luò)的安全技術(shù)緊密相關(guān)。在分析網(wǎng)絡(luò)安全系統(tǒng)的基本原理和ipv6網(wǎng)絡(luò)的主要特點之后,提出了一種基于ipv6網(wǎng)絡(luò)入侵檢測系統(tǒng)的框架,同時采用了改進的kmp算法和蜜罐技術(shù)。

防火墻與入侵檢測作為保護網(wǎng)絡(luò)安全的重要技術(shù)手段被廣泛應用,但現(xiàn)有的安全產(chǎn)品往往將防火墻與入侵檢測系統(tǒng)單獨使用,不能滿足網(wǎng)絡(luò)安全整體化、立體化的要求。伴隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的飛速發(fā)展和廣泛應用,網(wǎng)絡(luò)入侵事件越來越頻繁的發(fā)生,網(wǎng)絡(luò)安全變得尤為重要,防火墻和入侵檢測隨之成為網(wǎng)絡(luò)安全措施中非常重要的環(huán)節(jié)。防火墻是一種被動的防御手段,無法發(fā)現(xiàn)攻擊行為,僅僅依靠防火墻來維護網(wǎng)絡(luò)的信息安全是遠遠不夠的。而入侵檢測則是一種主動的網(wǎng)絡(luò)安全防御措施,它能在不影響網(wǎng)絡(luò)性能的情況下對網(wǎng)絡(luò)進行監(jiān)測。將防火墻和入侵檢測系統(tǒng)進行聯(lián)動,可以構(gòu)建一個較全面的能實時檢測到入侵并及時響應的安全系統(tǒng)。本文介紹了防火墻和入侵檢測的主要技術(shù),探討了防火墻與入侵檢測系統(tǒng)的聯(lián)動。

桑塔納時代超人轎車配置ajr發(fā)動機,其空氣流量計是故障率很高的電氣元件,筆者曾經(jīng)有過3個月內(nèi)連續(xù)更換5個的記錄,經(jīng)總結(jié)發(fā)現(xiàn):確定空氣流量計的性能好壞,關(guān)鍵在于數(shù)據(jù)流的分析能力,現(xiàn)寫下來與同仁共勉。該熱膜式空氣流量計g70安裝在空氣濾清器與進氣軟管之間,用于檢測發(fā)動機的進氣量。電控單元j220利用其信號決定點火提前角和噴油量,流量計主要由加熱電阻、溫度電阻及流量探測元件組成。加熱電阻置于氣流的通道中,惠斯頓電橋電路使之保持在一個不變的溫度內(nèi),由于進氣氣流的冷卻作用,使熱電阻有溫度下降的趨勢,為保

數(shù)據(jù)流程圖的畫法 系統(tǒng)流程圖是在系統(tǒng)分析員在做系統(tǒng)構(gòu)架階段，或者說，在接觸實際系統(tǒng)時， 對未來構(gòu)建的信息處理系統(tǒng)的一種描述。這種描述是相對簡單且完全的，涉及到 未來系統(tǒng)中使用的處理部件，如磁盤，顯示器，用戶輸入以及處理過程的先后順 序表示等，標準的系統(tǒng)流程圖應該有10種圖元，具體的有國家標準。當然，系 統(tǒng)流程圖還可以用來表示現(xiàn)有的信息系統(tǒng)處理過程涉及的各個部件以及次序。系 統(tǒng)流程圖是描繪物理系統(tǒng)的傳統(tǒng)工具.它的基本思想是用圖形符號以黑盒子形式 描述系統(tǒng)里面的每個部件(程序,文件,數(shù)據(jù)庫,表格,人工過程等等).系統(tǒng)流程圖 表達的是信息在系統(tǒng)各部件之間流動的情況,而不是對信息進行加工處理的控制 過程,因此盡管系統(tǒng)流程圖使用的某些符號和程序流程圖中使用的符號相同,但 是它卻是物理流程圖而不是程序流程圖。 數(shù)據(jù)流程圖（dfd）是在系統(tǒng)分析員在系統(tǒng)設(shè)計階段，

為解決bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應用于入侵檢測時檢測率較低、訓練時間過長的問題,對改進差分進化算法(samde)優(yōu)化bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并用于入侵檢測的可行性進行研究。該算法引入模擬退火算法(sa)和一種融合de/rand/1與de/best/1的變異算子對差分進化算法進行改進以提高其全局尋優(yōu)能力。用改進后的算法優(yōu)化bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值閾值。通過逐次的迭代訓練使bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂,將優(yōu)化過的bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于入侵檢測。仿真實驗結(jié)果顯示,優(yōu)化的bp網(wǎng)絡(luò)在收斂速度和精度方面有明顯提升,用于入侵檢測時提高了檢測準確率,縮短了訓練時間。