基于snort的入侵检测系统的研究与应用

基于数据挖掘技术的入侵检测研究,分享给大家学习与研究

研究生论文--基于免疫Agent的入侵检测模型研究

目前入侵行为有多样化和复杂化的趋势,如何快速准确地检测出新未知类型的攻击已成为研究焦点。文章将增量式学习引入支持向量机中,巧妙将粗糙集的属性约简与增量式支持向量机较强泛化能力相结合,建立一种基于RS-

保证铁路行车安全的重要手段之一就是防止铁路入侵行为的发生,在铁路沿线采用视频监控的方式则是预防铁路入侵的有效措施,但由于人工监控可靠性较差,因此采用基于计算机智能算法的铁路入侵检测系统就尤为必要。本文

适合初学snort入侵与深入研究企业安全构架

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snort手册让您更好的了解有关入侵检测的原理，以及入侵技术，如何在各种环境部署snort，以达到更好的入侵检测。

snort入侵检测是对网络所有的可能入侵行为进行检测，防御的软件

为了降低入侵检测系统的误报率和漏报率，提出了一种基于人工免疫的新型入侵检测系统模型。借鉴生物免疫系统抗体的演化机制，该模型改进了目前基于免疫的入侵检测系统中抗原、抗体的静态描述方式，给出了抗原、抗体的

提出漏洞扫描与入侵检测系统联动工作模型。通过定期对系统进行漏洞扫描，及时修补系统安全漏洞，同时IDS根据漏洞扫描结果，对模式库进行动态更新，删除和得到与修补的漏洞有关的攻击模式，缩减模式库的规模，从而