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一种基于网络的入侵检测模型及其实现
  • ISSN号:1674-2974
  • 期刊名称:《湖南大学学报:自然科学版》
  • 时间:0
  • 分类:TP393.08[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]中南大学商学院,湖南长沙410083, [2]湖南大学电气与信息工程学院,湖南长沙410082
  • 相关基金:国家自然科学基金重点资助项目(70631004)
中文摘要:

在入侵检测CIDF体系结构基础上,提出了基于网络的二层式多数据包分析入侵检测模型.这一模型中,事件分析器对当前事件分两层进行处理:先将当前事件结合历史事件进行关联分类,找出与当前事件关联紧密的历史事件;然后对包含当前事件的这一类关联事件进行回归分析,最终发现潜在的协同攻击和分布式入侵行为.仿真试验说明该算法模型能够检测出传统入侵检测系统难以发现的分布式入侵行为.

英文摘要:

Based on intrusion detection common intrusion detection framework(CIDF) architecture,a new network intrusion detection model of multi-data packages analysis was presented. In this model current affair was transacted by two steps through affair analyzer: First, we associated the current data packets with historical data packets, processed a clustering analysis and found out the historical data packets that were closely associated with current data packets; Then, we used Multiplayer Forward Neural Network to process a regression analysis to data packets,and obtained the results of intrusion detection. The simulation experimentation has proved that this model can check up the distribute intrusion affairs that is difficult to discover on traditional intrusion detection system(IDS).

同期刊论文项目
期刊论文 127 会议论文 17 获奖 4 著作 5
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期刊信息
  • 《湖南大学学报:自然科学版》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中华人民共和国教育部
  • 主办单位:湖南大学
  • 主编:易伟建
  • 地址:湖南长沙岳麓区麓山南路
  • 邮编:410082
  • 邮箱:qks@hun.edu.cn
  • 电话:0731-88822870
  • 国际标准刊号:ISSN:1674-2974
  • 国内统一刊号:ISSN:43-1061/N
  • 邮发代号:42-44
  • 获奖情况:
  • 第二届国家期刊奖百种重点科技期刊,中国期刊方阵“双百”期刊1997年第二届全国科技期...,2000年湖南省首届“十佳科技期刊”,2002年第二届国家期刊奖“重点期刊奖”
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),英国英国皇家化学学会文摘,中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:14344