导读:本文包含了分布式入侵检测论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献，主要关键词:分布式,检测系统,算法,神经网络,网络安全,数据,网络。
分布式入侵检测论文文献综述写法
侯怀臻[1]（2019）在《基于大数据技术的分布式入侵检测系统设计》一文中研究指出伴随着计算机软硬件、互联网等技术的不断创新与发展,电脑处理数据速度的加快,电脑能够处理的数据量的不断加大,网络数据量的几何倍增加,如何快速识别出流入本地主机的信息征,从大量的网络信息中识别出对本地的攻击行为,是一个值得深入研究的课题。入侵检测是防护主机不受攻击的核心屏障,可以从主机的数据中辨别入侵行为的特点,辨别入侵行动。但是随着现在数据的数据量的快速增长,识别数据的特征的效率越来越低。为了改进入侵检测对于海量数据的处理能力,将数据挖掘技术的自动化数据特征识别和大数据处理的分布式运算、高效处理海量数据的能力结合起来,从海量数据中快速、高效的挖掘出流入主机的数据的入侵特征具有较高的实用价值。本文基于大数据、数据挖掘在入侵检测方面应用的探索,应用大数据相关技术的分布式处理特性(基于Hadoop平台分析)和数据挖掘的智能性,将BP神经网络算法改良为分布式生成算法,并将可以进行分布式运算的BP神经网络算法规划设计到Hadoop平台中,达到分布式、高效辨别数据特征,进而辨别入侵行为。此外,为了能够应用分布式运算的BP神经网络算法,这里对相应的入侵检测检测点的检测流程进行了安排与部署。本文提出的分布式运算的BP神经网络算法能够运用大数据技术进行分布式的数据处理,并最终识别整体数据的特征,进而识别入侵行为。本文的主要创新工作如下:(1)在研究神经网络算法的基础上,对神经网络算法在大数据中的应用进行了分布式的改进,使神经网络算法分布式的处理数据,并最终汇总出处理结果。(2)通过对大数据技术的研究,将提出的分布式运算的神经网络算法在Hadoop平台上进行了部署与代码实现。(3)经由对入侵检测理论与方式的探索,对入侵检测体系结构的入侵检测点进行规划,应用提出的分布式运算神经网络开始相关数据特征识别,辨别入侵特征,进而辨别入侵行为。(本文来源于《山东大学》期刊2019-05-25）
谭继安,关继夫[2]（2019）在《基于人工蜂群算法的分布式入侵攻击检测系统》一文中研究指出针对网络入侵攻击检测系统检测准确率与计算效率较低的问题,提出一种基于人工蜂群算法的分布式入侵攻击检测系统。将训练集划分为若干的子集,使用特征选择方法提取特征集中类内相关性高、类外相关性低的特征;对人工蜂群算法进行修改,通过引入全局搜索能力强的算法提高人工蜂群算法的性能;根据优化的特征子集与规则集对网络入侵攻击行为进行分类处理。基于网络入侵数据集的实验结果表明,该系统实现了较高的检测性能和计算效率。(本文来源于《计算机应用与软件》期刊2019年03期）
黄宇[3]（2018）在《分布式入侵检测系统在图书馆中的应用研究》一文中研究指出得益于信息技术的迅猛发展,互联网已经渗透到了人们生活的各个领域。高校图书馆作为学校的重要文献资源中心,它在给师生带来便利的同时也成为黑客的攻击目标,面对来自网络上的众多威胁,研究构建了一种分布式入侵检测系统以应对网络威胁。(本文来源于《民营科技》期刊2018年12期）
李静毅,杨雪梅,晁晓洁[4]（2018）在《高密度特征的网络分布式入侵检测技术仿真》一文中研究指出网络分布式入侵检测中具有数据量大、维度高、冗余度大等特点,导致当前入侵检测方法面对高密度特征时检测效率低、误报率和漏检率较高。针对上述问题,提出基于互信息特征选取的网络分布式入侵检测方法。将采集到的网络分布式数据进行标准化处理,从处理后的高密度特征中选取有效特征集,依据提取结果构建样本特征子集。采用遗传算法对样本特征子集和支持向量机参数进行编码,生成染色体,将入侵检测精度作为个体适应度,通过遗传算法多次迭代搜索,获取对支持向量机最具影响的特征集合和最优参数。实验结果表明,所提方法能够有效减少入侵检测时间,且相比当前检测方法,误报率和漏报率较低。(本文来源于《计算机仿真》期刊2018年10期）
洪波,曹子建[5]（2018）在《基于Hadoop的分布式入侵检测系统设计与实现》一文中研究指出由于传统入侵检测系统存在单点无法容错和数据处理能力不足,已无法满足日益增长的信息安全问题.文中利用分布式技术,基于Hadoop的集群运算环境和其快速存储的优势,结合MongoDB数据库,采用Java体系设计了主数据检测器、RabbitMQ采集器、收发中间件和分析中心等部件,实现了一种开源的分布式入侵检测框架.通过对CPU、MEM、TCP和网络带宽等四个指标进行监控,能较好的发现外部DDOS的攻击和入侵并提供报警服务功能.(本文来源于《西安工业大学学报》期刊2018年04期）
成汶洲,张亮[6]（2018）在《浅谈分布式入侵检测系统》一文中研究指出在当前互联网信息数据安全问题备受业内人士关注与重视的背景下,网络计算机技术发展非常迅猛。互联网已经全面触及人们工作、生活的方方面面,同时也导致信息安全面临巨大威胁。互联网平台下的数据及各种应用功能多以分布式方式部署于各个网络与地区,承受的入侵攻击呈现分散性、复杂性特点。为了应对这一问题,必须尝试构建分布式入侵检测系统,以达到保障系统安全的目的。文章在概述分布式入侵检测系统产生背景的基础上,重点探讨该系统的设计与实现方案,希望有助于入侵检测系统性能的优化与提升,并为网络信息安全提供可靠保障。(本文来源于《企业科技与发展》期刊2018年07期）
李焕[7]（2018）在《关于无线网络中分布式入侵检测系统的混合体系架构研究》一文中研究指出网络应用的快速增长,新型网络攻击层出不穷。因此,保护网络免受攻击和入侵检测技术的普及是至关重要的。因此,有必要从网络设计和部署开始就阐明这个安全问题。入侵检测技术是识别网络活动的过程,可以导致安全策略的妥协。在入侵侦测已经做了大量的工作,但解决方案并不令人满意。在本文中,我们提出了一种新的分布式入侵检测系统使用多代理,以减少误报和管理误用和异常检测。(本文来源于《自动化技术与应用》期刊2018年05期）
刘海燕,张钰,毕建权,邢萌[8]（2018）在《基于分布式及协同式网络入侵检测技术综述》一文中研究指出在当今信息化社会,网络入侵检测技术是信息安全保障领域的重点技术之一。随着大数据时代的到来,网络入侵检测技术正在向着多结构、多方法、多应用领域的方向发展。针对这个发展趋势,综述了网络入侵检测技术的最新研究情况,包括基本概念、系统模型、检测方法、应用领域等,其中重点分析了系统模型和检测算法的研究现状以及存在的问题,并提出发展趋势。同时,也介绍了大数据背景下网络入侵检测技术的新型应用领域。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2018年08期）
张双,周森鑫[9]（2018）在《基于可编程移动代理的MANETs分布式入侵检测方法》一文中研究指出[目的/意义]随着互联网和大数据的迅猛发展,网络安全问题成为了当下人们关注的热点。为了更好的防御主要的网络安全攻击,提出了一种基于可编程移动代理的MANETs分布式自适应入侵检测系统的方法。[方法]首先,把通用的入侵检测模型结合到入侵检测系统中,考虑到(MANETs)无线自组织网系统的关键功能,然后提出了基于规则和基于行为的入侵检测模型。[结果]方案的提出解决了MANETs中入侵检测系统安装面临的固有挑战。用移动代理的可篡改性去检测任何潜在的试图破坏他们所携带的攻击相关的数据。(本文来源于《价值工程》期刊2018年11期）
费宏慧,李健[10]（2018）在《大数据的分布式网络入侵实时检测仿真》一文中研究指出对大数据的分布式网络入侵的检测,能够有效遏制网络犯罪现象。对网络入侵的实时检测,需要对入侵的数据进行分类,进而对样本子集进行随机的重复采样,完成大数据下分布式网络入侵实时检测。传统方法设计叁维多层空间可视化模型,开发检测分析原型,但忽略了对入侵数据进行随机采样,导致检测精度偏低。提出基于K-NN分类的分布式网络入侵实时检测方法。首先对大数据分布式网络的数据进行特征提取,采用自适应的搜索方法,利用神经网络的神经元种群间的进化差异度的变小进行特征提取,对分布式网络入侵的数据进行分类,在大数据的数据训练集中对训练样本的子集进行随机的重复采样,依据K个邻域的数据在数据类别中的数目对构建的置信指派进行加权,完成对大数据的分布式网络入侵实时检测。实验结果表明,所提方法能有效地遏制犯罪现象的发生。(本文来源于《计算机仿真》期刊2018年03期）
分布式入侵检测论文开题报告范文
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对网络入侵攻击检测系统检测准确率与计算效率较低的问题,提出一种基于人工蜂群算法的分布式入侵攻击检测系统。将训练集划分为若干的子集,使用特征选择方法提取特征集中类内相关性高、类外相关性低的特征;对人工蜂群算法进行修改,通过引入全局搜索能力强的算法提高人工蜂群算法的性能;根据优化的特征子集与规则集对网络入侵攻击行为进行分类处理。基于网络入侵数据集的实验结果表明,该系统实现了较高的检测性能和计算效率。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
分布式入侵检测论文参考文献
[1].侯怀臻.基于大数据技术的分布式入侵检测系统设计[D].山东大学.2019
[2].谭继安,关继夫.基于人工蜂群算法的分布式入侵攻击检测系统[J].计算机应用与软件.2019
[3].黄宇.分布式入侵检测系统在图书馆中的应用研究[J].民营科技.2018
[4].李静毅,杨雪梅,晁晓洁.高密度特征的网络分布式入侵检测技术仿真[J].计算机仿真.2018
[5].洪波,曹子建.基于Hadoop的分布式入侵检测系统设计与实现[J].西安工业大学学报.2018
[6].成汶洲,张亮.浅谈分布式入侵检测系统[J].企业科技与发展.2018
[7].李焕.关于无线网络中分布式入侵检测系统的混合体系架构研究[J].自动化技术与应用.2018
[8].刘海燕,张钰,毕建权,邢萌.基于分布式及协同式网络入侵检测技术综述[J].计算机工程与应用.2018
[9].张双,周森鑫.基于可编程移动代理的MANETs分布式入侵检测方法[J].价值工程.2018
[10].费宏慧,李健.大数据的分布式网络入侵实时检测仿真[J].计算机仿真.2018