【摘 要】
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本文通过对警报数据的观察和分析,提出了一种基于时间序列分析理论适合对大规模网络IDS警报数据进行实时宏观分析的新方法。该方法利用正常情况下每天IDS警报数的自相似性来
【机 构】
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东南大学计算机科学与工程学院,江苏省计算机网络技术重点实验室
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本文通过对警报数据的观察和分析,提出了一种基于时间序列分析理论适合对大规模网络IDS警报数据进行实时宏观分析的新方法。该方法利用正常情况下每天IDS警报数的自相似性来建立IDS警报数的季节模型,并利用该模型和警报数在宏观上的关系对网络中出现的像DDoS和蠕虫等大规模入侵进行预警。理论分析和实验结果表明,此方法能及时发现网络中的大规模网络入侵并进行预警,并具有比基于网络流量异常的入侵预警方法准确和与IDS集成好的优点。
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