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基于类别划分的OSSEC报警数据聚合方法
被引量：
1
1
作者
陶晓玲
龚昱鸣
赵峰
《计算机工程与设计》
北大核心
2020年第4期908-914,共7页
为解决目前基于主机的开源入侵检测系统(open source HIDS security,OSSEC)报警数据类别属性不统一、冗余量大导致数据聚合率低的问题,提出一种基于类别属性划分的报警数据聚合方法。借助MapReduce编程模型对原始报警数据进行合并,按类...
为解决目前基于主机的开源入侵检测系统(open source HIDS security,OSSEC)报警数据类别属性不统一、冗余量大导致数据聚合率低的问题,提出一种基于类别属性划分的报警数据聚合方法。借助MapReduce编程模型对原始报警数据进行合并,按类别属性对其进行划分,计算属性相似度,使用熵值法确定属性权重,对报警数据进行聚合。实验结果表明,该方法提高了OSSEC报警数据的聚合率和系统检测率,降低了系统误报率。
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关键词
报警数据聚合
属性权重
类别属性划分
属性相似度
聚合率
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职称材料
题名
基于类别划分的OSSEC报警数据聚合方法
被引量：
1
1
作者
陶晓玲
龚昱鸣
赵峰
机构
桂林电子科技大学广西高校云计算与复杂系统重点实验室
桂林电子科技大学计算机与信息安全学院
桂林电子科技大学信息与通信学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2020年第4期908-914,共7页
基金
国家自然科学基金项目(61962015)
广西自然科学基金项目(2016GXNSFAA380098)
广西科技重点研发计划基金项目(桂科AB17195045)。
文摘
为解决目前基于主机的开源入侵检测系统(open source HIDS security,OSSEC)报警数据类别属性不统一、冗余量大导致数据聚合率低的问题,提出一种基于类别属性划分的报警数据聚合方法。借助MapReduce编程模型对原始报警数据进行合并,按类别属性对其进行划分,计算属性相似度,使用熵值法确定属性权重,对报警数据进行聚合。实验结果表明,该方法提高了OSSEC报警数据的聚合率和系统检测率,降低了系统误报率。
关键词
报警数据聚合
属性权重
类别属性划分
属性相似度
聚合率
Keywords
alert
data
aggregation
attribut
e
weights
classification
of
category
attributes
attribut
e
similarity
aggregation
rate
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于类别划分的OSSEC报警数据聚合方法
陶晓玲
龚昱鸣
赵峰
《计算机工程与设计》
北大核心
2020
1
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