入侵检测在安全加固项目工程中设计与实施

入侵检测系统是近年来迅速发展起来的技术,以往的网络入侵检测对于复杂的数据和外部的供给,不能对其特征进行有效识别,导致检测的准确性比较低.为了保证网络的安全,结合实际工作,将现代技术应用到网络入侵检测当中,取得了很好的效果.文章对网络入侵检测框架模型、入侵系统结构和网络入侵检测方法进行了详细的研究.

研究网络恶意入侵检测问题,当外来的恶意入侵程序高度伪装成虚拟文件隐藏在linux系统中,系统无法完整检测伪装成虚拟文件的病毒,造成漏检率很高的问题。为解决上述问题,提出一种lsm(linux安全模块)恶意入侵检测新方法,利用专门为增强linux系统的安全性设计的lsm为数据,能有效检测出系统中伪装成虚拟文件的病毒,避免了只提取系统调用数据而无法完整检测恶意入侵的问题。实验证明,采用lsm的检测新方法,能快速、准确地将恶意入侵检测出来,为保证信息的安全检测提供了参考。

堤防安全加固目的之一是将堤防存在的安全隐患遏制于萌芽阶段，使之持久发挥民生工程效益。采取堤防加固的主要措施有：灌浆加固，铺盖防渗，黏土截水槽，堤身临水侧筑前戗，堤身背水侧筑后戗，堤防淤背；利用土工合成材料进行防渗加固；利用水泥土、混凝土材料进行防渗加固等。这些措施在实际应用中均取得了较好的效果，本文旨在通过介绍仙村大围安全加固工程中不同堤段不同部位堤防加固实用技术的综合应用，为以后堤防加固工程的设计提供借鉴资料。

随着计算机病毒、黑客入侵等网络信息安全事件发生频率的逐渐增高,人们越来越意识到网络安全的重要性。网络安全已成为当前计算机网络领域所面临的一个最为主要的问题。入侵检测系统作为时下it领域内网络信息安全的一门新型热门技术,在保障网络安全方面占有举足轻重的地位。本文主要介绍了入侵检测有关内容,入侵检测的主要方法,以及基于计算机网络安全入侵检测系统的设计。

传统入侵检测系统虽然可以根据特征匹配的方法检测出攻击企图,却无法验证攻击企图是否成功,生成的报警不仅数量巨大而且误警率很高。该文提出一种结合漏洞扫描工具对入侵检测系统生成的报警进行验证的方法,根据被攻击主机是否包含能使攻击成功的漏洞来判定攻击能否成功,对攻击的目标主机不存在对应漏洞的报警降低优先级,从而提高报警质量。说明了报警验证模型各部分的设计和实现方法,系统运行结果显示该方法能有效地压缩报警量,降低误警率,帮助管理员从大量数据中找到最应该关注的真实报警。

先分析了防火墙和入侵检测系统的一些存在的缺陷。在如今常见的网络搭建中,防火墙和入侵检测系统各司其职,中间是由管理员根据入侵检测的报警为防火墙添加新的规则去加固网络,问题是管理员这样的疲于奔命却不能非常奏效。提出了一种入侵检测系统和防火墙联动的设计,设计给出了系统模型以及各模块的功能,各模块联合工作,更能保证了网络的安全。

本文介绍了高喷防渗工艺的原理、工法特点及适用范围,以及防渗加固工程中的高喷工艺及技术参数,供广大工程技术人员做参考。

支持向量机以严格的数学理论为基础,具有简单的数学形式、直观的几何解释和良好的泛化性能,其与核函数的结合使它成为解决分类、回归、概率密度估计等实际问题的有力工具。但当处理大规模的数据集时,无论在时间和空间效率上都是无法满足人们的需求。针对该问题,本文提出ασ-svm支持向量机,通过对其训练样本的缩减从而减少其训练时间。最后ασ-svm算法对kdd99cup入侵检测数据做验证,并与常规的svm做对比,实验结果表明该方法不但能应用到入侵检测中,而且其训练的时间也明显的减少。

随着科技越来越进步,我们能够越来越频繁的接触到的计算机病毒、植入木马、转移链接、黑客入侵等这些网络信息安全事件.人们也逐渐的认识到了网络安全是非常重要的.网络安全现在已经变成了现阶段的计算机网络领域所遇到的极为重要的问题.正因为如此,在目前的互联网领域内,入侵检测系统作为一门最新的热门的技术进入到了我们的视野.它能够确保我们的网络信息安全,这在当下是非常难能可贵的[1].

防火墙与入侵检测技术

加强系统安全，其中一大要务就是保护好系统用户的密码安全，本文通过设 置用户最大允许尝试密码次数为3，如果用户尝试密码错误次数超过3次后，该 账户将被锁定，用户无法登录系统，除非管理员的介入，否则即使用户再输出正 确的密码也无法登录系统，而是只得到系统提示的“3004-303therehavebeentoo manyunsuccessfulloginattempts;pleaseseethesystemadministrator.”，这样可 以保护系统账号避免攻击者通过穷举法猜测密码。 具体步骤如下： smituser-> change/showcharacteristicsofauser-> 通过smit工具设置完成后，查看/etc/security/user显示如下， daily: admin=false loginr

平安城市项目中包含大量的地理信息数据,结合高清遥感影像数据信息,将gis应用到平安城市项目建设中。本文介绍了gis在平安城市项目管理、工程建设等方面的应用,以期将gis广泛的推广到平安城市工程项目中。

针对传统的计算机网络入侵检测手段误报率高,系统检测时间较长,易造成检测系统的死循环.提出基于神经网络入侵检测系统的设计,通过建立密度函数向量权值进行聚类分析,通过入侵目标聚类分析划分,识别正常与入侵行为,运用粒子变异提取入侵数据状态,并由检测系统对入侵行为做出反应.实验证明,改进的入侵检测系统设计具有较高容错能力,检测率高,为计算机网络提供了保障.

赛门铁克入侵检测方案为IBM管理安全服务主动设防

防火墙与入侵检测作为保护网络安全的重要技术手段被广泛应用,但现有的安全产品往往将防火墙与入侵检测系统单独使用,不能满足网络安全整体化、立体化的要求。伴随着网络技术的飞速发展和广泛应用,网络入侵事件越来越频繁的发生,网络安全变得尤为重要,防火墙和入侵检测随之成为网络安全措施中非常重要的环节。防火墙是一种被动的防御手段,无法发现攻击行为,仅仅依靠防火墙来维护网络的信息安全是远远不够的。而入侵检测则是一种主动的网络安全防御措施,它能在不影响网络性能的情况下对网络进行监测。将防火墙和入侵检测系统进行联动,可以构建一个较全面的能实时检测到入侵并及时响应的安全系统。本文介绍了防火墙和入侵检测的主要技术,探讨了防火墙与入侵检测系统的联动。

一.安全加固概述网络与应用系统加固和优化服务是实现客户信息系统安全的关键环节.通过使用该项服务,将在客户信息系统的网络层、主机层和应用层等层次建立符合客户安全需求的安全状态,并以此作为保证客户信息系统安全的起点.

随着网络技术的快速发展,电子商务逐渐成为了企业的主要经营模式。为了促进企业的发展,必须提高网络安全性。本文首先对防火墙技术进行了详细概述,主要包括防火墙技术的作用以及对应的功能,并且从入侵检测技术的原理以及检测方法两个方面对入侵检测技术进行了详细概述,最后讨论了两种技术相结合的综合应用模式,事实证明两者之间的综合应用效果最佳,提高了计算机网络整体防护效果。

山西金峰建设工程有限公司1 目录 第一章编制依据...........................................2 第二章工程概况...........................................2 第三章施工部署...........................................3 第四章施工准备...........................................9 第五章主要项目施工方案..................................12 第六章季节施工措施......................................29 第七章施工管理措施......................................3

蓝盾入侵检测系统 (bd-nids) 操 作 手 册 广东天海威数码技术有限公司 日期：2002-9-15 蓝盾入侵检测系统操作手册广东天海威数码技术有限公司 目录 第一章系统概述..............................................................................................................................4 一、系统组成......................................................................................................................................4 1、蓝盾入侵检测系统控制中心部分.......

为提高网络入侵检测的检测效果,提出了一种基于改进d-s证据理论的信息融合网络入侵检测方法。该方法首先采用支持向量机(supportvectormachine,svm)统计机器学习方法分别对基于主机和基于网络的数据进行训练;然后针对d-s证据理论无法解决证据之间冲突问题,从合成规则着手,提出一种改进的d-s证据理论;最后采用改进的d-s证据理论对svm的训练结果进行融合,兼顾了两类检测结果的优势,提高了网络入侵检测的性能。仿真结果表明,与单一的入侵检测策略相比,该方法能有效提高网络入侵检测的准确率,降低漏报率,提高了网络入侵检测的整体性能。

论述了数据挖据和遗传算法在入侵检测中的应用,详细描述了模糊关联规则和模糊频繁序列挖掘,并进一步介绍了如何采用遗传算法优化模糊集合隶属函数,从而达到改善入侵检测系统性能的目的。

利用粒子群算法对入侵检测神经网络模型进行优化。仿真结果表明,与bp神经网络和ga神经网络相比较,具有较强的逼近和容错能力、较快的收敛速度和较好的检测效果。