基于隐马尔可夫模型的IDS程序行为异常检测

提出一种新的基于隐马尔可夫模型的程序行为异常检测方法,此方法利用系统调用序列,并基于隐马尔可夫模型来描述程序行为,根据程序行为模式的出现频率对其进行分类,并将行为模式类型同隐马尔可夫模型的状态联系在一起。由于各状态对应的观测值集合互不相交,模型训练中采用了运算量较小的序列匹配方法,与传统的Baum Welch算法相比,训练时间有较大幅度的降低。考虑到模型中状态的特殊含义以及程序行为的特点,将加窗平滑后的状态序列出现概率作为判决依据。实验表明,此方法具有很高的检测准确性,其检测效率也优于同类方法。     

分布式网络攻击检测系统（DIDS）

介绍了网络攻击检测系统 (IDS)的运作机理 ,分析了IDS的优缺点。针对传统IDS的问题提出了分布式IDS(DIDS)的概念 ,比较了DIDS的设计目标与目前一些IDS产品的性能。最后从功能模块设计、攻击特征的获取和更新、提高攻击行为的检测和反应速度、攻击行为关联性分析和更加主动的反应策略五个方面详细阐述了DIDS的具体设计思路 ,为进一步完善网络攻击检测系统的性能提供了可行的解决方案     

基于移动代理技术的入侵检测系统结构模型

在对移动代理进行研究的基础上 ,提出了一种基于移动代理技术的入侵检测系统结构模型 ,该模型充分利用了移动代理技术的特点和软件代理技术的优势 ,能够解决目前入侵检测系统设计和实现中存在的某些缺陷[1] 。