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[期刊] 物流技术
[作者]
梁磊
为了提高仓储管理体系的网络防御性能,有效屏蔽基于物流应用网络的信息盗取、信息篡改、信息损毁等网络入侵行为,提出了一种入侵检测系统在仓储管理网络中的构建策略,给出了仓储管理网络的应用架构;根据不同的仓储应用网络给出了相应的入侵检测部署规划;并对干路、旁路入侵检测步骤进行了系统描述。最后,通过模拟实验及结果分析验证了方法的可行性。
关键词：
仓储管理 入侵检测 网络安全 部署规划
[期刊] 山西财经大学学报
[作者]
邓斌 李新月
随着计算机网络技术的发展,网络安全成为一个突出问题。网络入侵检测技术是网络安全和信息安全中的重要技术手段。通过分析多种网络入侵检测技术的概念与原理,给出了网络入侵检测技术的发展方向。
关键词：
网络安全 防火墙 网络入侵检测
[期刊] 河北经贸大学学报(综合版)
[作者]
王建军 刘乐姗 李子坤
针对传统入侵检测算法普遍存在的检测准确率偏低、误报率高和对未知安全威胁检测的不足等问题,利用卷积神经网络的数据特征提取自主发现和提取的技术特征以及高准确率,提出一种基于卷积神经网络算法的网络入侵检测系统模型,公开数据集测试结果显示该模型较传统的入侵检测方法有较高的准确率和较低的漏报率。
关键词：
入侵检测 卷积神经网络 协议分层
[期刊] 南京农业大学学报
[作者]
张鑫 张德贤 徐路路 张苗
[目的]为满足国家对全国储粮数量在线检测的迫切需求,提出了一种基于深度神经网络的粮仓储粮数量检测方法。[方法]通过在粮仓底部布置若干压力传感器的方法获取粮仓底部所受压强值,并以分次进粮方法,分别记录所受压强值。通过R语言平台构建不同层次的深度神经网络结构并利用对数据集的学习得出检测模型,根据检测精度选择出最佳检测模型结构。通过最佳检测模型分别对试验仓及通州、齐河实仓进行检测实验。[结果]试验仓检测平均误差约为1.88%,通州实仓检测平均误差约为0.02%,齐河实仓检测平均误差约为0.08%。[结论]基于深度神经网络的粮仓储粮数量检测模型精度高,可用性强,为粮仓储粮数量的检测提供了一种新方法。
[期刊] 湖南农业大学学报(自然科学版)
[作者]
乜国雷
针对入侵检测系统中数据噪音干扰、响应速度难以与网络速度的增长保持同步、入侵模式不断变化和判别知识库不完备等问题,提出了一种基于本体映射的网络自适应入侵检测系统模型.在该模型中,数据信息和知识元经过训练形成本体知识库,同时对可预测和已知的特征数据进行挖掘,形成特征库;对于待测数据集进行本体训练,对其本体和本体知识库进行映射,相似度低于系统安全阈值的数据集参考特征库进行特征分析,若属于用户误用操作,给予建议,否则,属于异常数据,予以报警;每次检测结束,对本体库和特征库进行实时更新.该模型通过本体映射模糊判断和特征库具体分析相结合的方式,有效的提高了检测效率和预警率.
关键词：
入侵检测 本体 相似度 特征分析
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
徐慧 郭青青 秦正斌
随着软件定义网络（SDN）技术的不断发展，SDN面临着日益增多的网络安全威胁。因此，及时检测SDN面临的各种网络攻击，对于解决SDN的安全问题显得至关重要。针对这一问题，尝试建立SDN的入侵检测模型，对SDN的入侵数据流量进行甄别。首先在改进海鸥优化算法寻优能力的基础上，设计基于改进海鸥优化算法的特征选择方法对数据集进行降维，进而设计基于改进海鸥优化算法的SVM参数优化方法对SVM模型进行优化，最终利用提出的这两种方法构建SDN入侵检测模型。在NSL-KDD数据集上的特征选择实验准确率为0.945，在UCI数据集上的参数优化实验准确率在0.820以上，在In SDN数据集上SDN入侵检测准确率为0.954。由实验验证结果可知，提出的SDN入侵检测模型可有效地检测出SDN网络的入侵流量，为SDN网络提供了更好的安全保障。
[期刊] 湖南农业大学学报(自然科学版)
[作者]
郎青 肖波
为寻求计算机网络安全问题的解决办法,分析了利用入侵检测系统构建校园网的意义和Snort入侵检测系统的组成及配置信息的设置,探讨了Snort应用于校园网时局域网安全策略的制定和实际工作中入侵检测系统产生的报警信息的分析.
关键词：
校园网 入侵检测系统 Snort
[期刊] 工业工程
[作者]
张子健 陶小木 熊雪霞
针对由入侵检测及入侵防御子系统所构成的网络空间供应链安全体系,研究供应链上下游企业共同投资安全体系构建的合作协调机制。考虑入侵防御子系统和入侵检测子系统的投资存在成本互补效应,分析了供应链福利最大化情况下的入侵防御子系统和入侵检测子系统的最优安全努力水准,并探讨了离散决策情形下安全体系构建的投资决策机制,以及供应商与零售商共同负责入侵检测与入侵防御子系统的投资决策机制。在此基础上,设计了供应链安全体系构建投资的奖惩协调机制,实现了上下游对不同子系统投资的协调与合作。
关键词：
网络安全 供应链 互补效应 机制设计
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
刘蓬勃 彭海德 赵剑 贾博文 范科峰
随着智能网联汽车技术的发展，其信息安全问题也日益凸显，面向智能网联汽车CAN网络入侵检测的需求，针对周期性攻击，提出了一种基于ID熵的检测模型，判断CAN网络通信的异常状态并对攻击ID进行定位；针对非周期性攻击，提出了一种基于支持向量机-数据关联性的入侵检测方案，并设计了车载CAN网络入侵检测装置。实验结果表明，对周期性攻击如重放攻击、DoS攻击和丢弃攻击的检测准确率为100%，对非周期性攻击如篡改攻击的检测准确率为97.14%。该装置可有效地检测CAN网络入侵行为，为智能网联环境下的整车信息安全提供有力保障。
[期刊] 中国科学技术大学学报
[作者]
何捷舟 刘金平 张五霞 肖文辉 唐朝晖 徐鹏飞
随着互联网的普及和网络连接设备与访问方式的多样化,网络入侵方式与手段日趋多样化且变异速度快,传统入侵检测方法在有效性、自适应性和实时性方面难以应对日益复杂网络环境的安全监控要求,为此提出一种基于在线自适应极限学习机(online adaption extreme learning machine, OAELM)选择性学习的网络入侵检测方法(SEoOAELM-NID).首先,提出一种能自动设定最优隐含节点个数且具有在线增量学习功能的OAELM构建方法,采用Bagging策略快速训练出多个具有一定独立性的OAELM子学习器;然后,基于边缘距离最小化原则(margin distance minimization,MDM)对OAELM子学习器的集成增益进行计算;通过选择增益度高的部分OAELM进行选择性集成,获得泛化能力强、效率高的选择性集成学习器用于入侵检测.由于SEoOAELM-NID能自动设定ELM子学习器最优隐节点个数且能根据网络环境变化实现检测模型在线顺序更新,因而能有效适应各种复杂网络环境的入侵检测要求;选择部分最优的子学习器进行集成,保证了最终检测结果的准确性和实效性,同时利用在线数据不断更新检测器.在NSL-KDD数据集上的测试结果表明,相比基于单个学习器以及传统集成学习的网络入侵检测方法,SEoOAELM-NID无论对已知入侵类型还是未知入侵类型均能获得更高的检测率,且识别速度快.
[期刊] 物流技术
[作者]
陈开庆
在电子商务快速发展及"一带一路"战略积极展开的背景下,首先概述了仓储管理的研究动态,重点探讨了仓储管理的流程与战略功能;然后深入分析了我国快递企业仓储管理的战略环境,同时对其仓储管理存在的问题进行诊断与剖析,并探求背后的真正原因;最后在此基础上设计了完善仓储管理的系列策略。
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
陈冬青 张普含 王华忠
针对Kalman粒子群算法在优化基于支持向量机的工业控制系统入侵检测模型时易陷入局部极小的问题,该文提出了一种改进的多新息Kalman粒子群算法。所提算法不仅考虑当前粒子信息的观测值,同时充分利用之前时刻的有用信息对粒子的状态进行估计,为粒子位置的更新提供足够的冲量,使得算法跳出局部极小,从而提高了算法的优化精度。将所提出的改进算法用于支持向量机工控入侵检测模型参数寻优,并使用工控入侵检测标准数据集进行仿真研究。仿真结果表明:与Kalman粒子群、粒子群以及遗传算法相比,该文所提出的算法——优化的支持向量
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
刘大勇 张玉清
针对传统入侵检测系统对数据库入侵检测时只能检测出非法用户,而不能检测出该用户进行的具体恶意事务操作的问题,设计了事务级数据库入侵检测系统。在现有入侵检测技术和角色访问控制理论的基础上,训练阶段采用数据挖掘技术对数据库访问角色的日志进行数据事务间的关联规则挖掘,形成知识规则库;在数据库系统正常运行阶段,利用入侵检测算法检测数据库用户异常行为和进行的恶意事务操作。实验测试结果表明,与传统数据库入侵检测系统相比,本设计根据数据依赖关系进行检测,检测粒度更细,维护相对容易;系统适用于对数据库入侵检测要求比较细化的环境。
关键词：
数据库安全 入侵检测 数据挖掘 数据依赖
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
何小东 阳博
根据免疫原理,对入侵检测中动态克隆选择算法的群体循环数据标准归一化处理、亲和力计算以及变异方案进行研究和改进.实验表明,改进后可使基于该算法的入侵检测引擎有较好的自适应性和学习能力,在提高检测率的基础上,降低了检测误报率.
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
张思聪 谢晓尧 徐洋
为了进一步提高入侵检测系统的检测准确率和检测效率,提出了一种基于深度卷积神经网络(dCNN)的入侵检测方法。该方法使用深度学习技术,如tanh、Dropout和Softmax等,设计了深度入侵检测模型。首先通过数据填充的方式将原始的一维入侵数据转换为二维的"图像数据",然后使用dCNN从中学习有效特征,并结合Softmax分类器产生最终的检测结果。该文基于Tensorflow-GPU实现了该方法,并在一块Nvidia GTX 1060 3GB的GPU上,使用ADFA-LD和NSL-KDD数据集进行了评估。结果表明:该方法减少了训练时间,提高了检测准确率,降低了误报率,提升了入侵检测系统的实时处理性能和检测效率。
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