简介:摘要在本文中,我们将讨论一般系统的入侵检测方法,主要的想法是使用数据挖掘技术,发现相同的和有用的模式,描述程序和用户行为的系统功能,并使用相关的系统功能集计算(感应学习)的分类,可以识别异常和已知的入侵。通过实验对Sendmail系统调用数据和网络抓取数据,证明了我们可以构造简洁、准确的分类器检测异常。我们提供了两个通用的数据挖掘算法关联规则算法和频繁情节算法。这些算法可以被用来计算内和跨审计记录模式,这是必不可少的描述程序或用户行为。发现的模式可以指导审计数据收集过程和促进特征选择。为了满足高效学习(挖掘)和实时检测的挑战,我们提出了一个基于代理的体系结构的入侵检测系统的学习代理连续计算,并提供更新(检测)模型的检测代理。
简介:摘要入侵防护系统能够防御更深层侵入威胁的一款安全在线部署的产品,他能抵御防火墙所无法抵御的更严重的威胁,他是通过供电局网络的出口部下网络入侵的防御系统,他可以使电局内的网络遭遇黑客攻击或是外界网络病毒攻击的风险更加进一步地降低。大大提高内网的安全性能。当今社会互联网使用需求大大增加,广大人民更加关注网络安全问题,因此电力信息网络的在其安全的问题上也就迎来了非常大的挑战,电力系统的信息安全一旦出现问题,就能威胁到电力系统运行的安全性能,正因如此,现如今电网企业信息化的重要工程之一就是要保证电力信息网络的安全,当今网络安全方面的研究出的特殊防御功能之一就是入侵防御系统,有了此系统人们能安全的上网,为人们安全上网提供了很大的便利条件。