IDS（入侵检测系统）能够帮助网络系统快速发现网络攻击的发生，扩展了系统管理员的安全管理能力（包括安全审计、监视、进攻识别和响应），提高了信息安全基础结构的完整性。

随着计算机技术的迅猛发展和网络的广泛应用，网络入侵事件频繁发生，且 入侵的手段层出不穷，使得传统的数字认证和防火墙等网络安全措施越来越难以 满足人们的需求。因此，为了增强网络的安全性，入侵检测技术得到了越来越多 的重视。尽管如此，入侵检测算法自身的局限性使得网络入侵检测系统的误报率、 漏报率较高。近些年来，机器学习方法开始应用到入侵检测领域，成为该领域的 又一研究热点。 网络入侵检测的关键算法是分类算法。在机器学习方法中，SVM、神经网络 都是常用的分类算法，这些分类模型一般需要大量优质的数据进行训练才能达到 较好的效果。但是在网络入侵检测中，往往会出现样本分布不均匀、新类型攻击 流量没有训练数据以及模型检测时间过长等等问题。本文从基于SVM和神经网络 的网络入侵检测算法出发，探索了一系列基于机器学习算法的数据集处理和分类 算法优化方法，以期获得较好的检测效果。 在本文提出的网络入侵检测方法中，首先利用改进的K-means算法对训练集 中的样本进行数据筛选，并通过细化聚类以及添加噪声样本构造出新的训练数据 集。随后采用弃一法对样本进行特征选择。在训练SVM分类器时提出了基于网格 搜索和

NIDS 是绿盟科技自主知识产权的安全产品，它是对防火墙的有效补充，实时检测网络流量，监控各种网络行为，对违反安全策略的流量及时报警和防护，实现从事前警告、事中防护到事后取证的一体化解决方案。

毕业设计 毕业设计-基于监督学习的网络入侵检测系统（0day收集器）##机器学习方面用的技术比较低，只是scikit-learn里面的svm用了一下，开始的时候用knn来着，当现在样本##数据方面发现陈讲的“在大公司里”百分之八十的时间都在洗数据，卧槽我现在简直是花了百分之九十SQL注入样本还好，正常请求是火狐插件代理日志中正则匹配出来的。搞出来一千多条……

绿盟网络入侵检测系统操作手册.docx

为了能够有效保证图书馆网络和系统的安全性，避免图书馆网络系统受到危害的入侵行为。那么首先就对高校图书馆网络入侵检测系统需求进行分析，设计图书馆网络入侵检测系统架构。对于不同的网络攻击行为对各种攻击手段进行了分析，从而研究具有综合防御能力的系统，有效提高图书馆网络的安全性。将将网络行为学行为作为基础设计模块，图书馆网络入侵检测系统能够提高检测数据流量，比传统系统在图书馆网络中的使用具有更高的工程实用价值。通过系统试验表示，设计的图书馆网络入侵检测系统能够发现网络内部、外部及误操作等系列的非法入侵行为，从而有效保障信息系统的安全性。

数据流管理系统（data stream management system DSMS）是处理动态数据集合的一种数据管理技术，采用数据流模型对网络入侵检测系统(Network Intrusion Detection System-NIDS)进行设计，可以利用数据流中多持续查询优化的技术，提高网络入侵检测系统的性能。同时使用关系数据流模型可以让入侵检测系统结构更加清晰，扩展性更好。文章描述网络数据的关系结构化，入侵检测特征的关系查询表示以及过滤型多持续查询优化技术。这个系统可以认为是数据流管理系统的一个应用系统，体现了一些数据流管理的概念和核心技术，对设计和实现通用的数据流管理系统具有一定借鉴意义。

PFE SSR-监控环境单包SDN PFE SSR（NET5535）2018-2019-TélécomSudParis FélixMolina，Erwan Goarguer-格雷戈里·布兰克，Mustafizur Shahid 语境 范式软件定义网络（SDN）可以集中存储所有信息。 Lesréseauxdu futur，特别是lesréseauxIoT（物联网），serontportéspar ce paradigmeréseau。 入侵防御系统（IDS）的Afin d'assurer lasécuritécesréseaux。 作为IDS estdéployéau niveau ducon

原创 超好 毕业论文——网络入侵检测系统(Snort)研究

：入侵检测技术是继防火墙、 数据加密等传统安全保护措施后新一代的安全保障技术， 它能对计算机和网络资源的 恶意使用行为进行识别和响应。 本文首先从概念、 功能和检测方法等方面入手介绍了计算机网络入侵检测技术， 然后从当前 网络现状出发分析了目前可采用的入侵检测技术， 最后从多层次防御的角度出发提出了入侵检测技术的发展方向。