【摘 要】
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为了有效消除分布式入侵检测系统中报警冗余问题,本文提出了一个入侵报警管理系统模型,包括对报警格式的统一、验证、聚合和置信度学习.该模型采用基于属性相似度的报警聚合方法在线对报警进行分析处理;并结合事件的前因后果关联法离线对报警数据进行多步骤的攻击过程分析;最后通过报警置信度对报警信息进行进一步的过滤.相比现有的IDS,该模型的结构更加完整,能够更容易地发现攻击并有效降低误报率.
【机 构】
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南京航空航天大学信息科学与技术学院,南京 210016
【出 处】
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中国电子学会第十七届信息论学术年会
论文部分内容阅读
为了有效消除分布式入侵检测系统中报警冗余问题,本文提出了一个入侵报警管理系统模型,包括对报警格式的统一、验证、聚合和置信度学习.该模型采用基于属性相似度的报警聚合方法在线对报警进行分析处理;并结合事件的前因后果关联法离线对报警数据进行多步骤的攻击过程分析;最后通过报警置信度对报警信息进行进一步的过滤.相比现有的IDS,该模型的结构更加完整,能够更容易地发现攻击并有效降低误报率.
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