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分布式入侵告警关联分析
被引量：
6
1
作者
李家春
李之棠
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2004年第11期1919-1923,共5页
为了精简分布式入侵检测系统中重复性的、不完善的或不完整的告警数据 ,降低误告警率 ,解决具有因果关系和非因果关系共存的告警关联问题 ,提出了一种分级关联算法 利用告警数据的检测时间属性的接近度将关联分析分为两类 :概率关联和...
为了精简分布式入侵检测系统中重复性的、不完善的或不完整的告警数据 ,降低误告警率 ,解决具有因果关系和非因果关系共存的告警关联问题 ,提出了一种分级关联算法 利用告警数据的检测时间属性的接近度将关联分析分为两类 :概率关联和因果关联 给出了自调节增量贝叶斯分类器和实时因果关联算法 ,从而实现了多种特征混合的告警关联 ,提高了告警关联率 使用MITLincolnLab提供的 2 0 0 0DARPA入侵检测攻击场景数据集LLDOS1 0对该算法进行了性能测试 。
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关键词
告警关联
贝叶斯分类器
因果关联
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职称材料
题名
分布式入侵告警关联分析
被引量：
6
1
作者
李家春
李之棠
机构
华南理工大学
计算机科学
与
工程学院
信息网络
工程研究
中心
华中科技
大学
计算机科学
与
技术
学
院
出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2004年第11期1919-1923,共5页
基金
国家"八六三"高技术研究发展计划基金项目 (863 3 0 1 0 6 0 1)
国家信息安全办公室基金项目 (2 0 0 1 研 1 0 0 4)
武汉市科技计划基金项目 (2 0 0 10 1111)
文摘
为了精简分布式入侵检测系统中重复性的、不完善的或不完整的告警数据 ,降低误告警率 ,解决具有因果关系和非因果关系共存的告警关联问题 ,提出了一种分级关联算法 利用告警数据的检测时间属性的接近度将关联分析分为两类 :概率关联和因果关联 给出了自调节增量贝叶斯分类器和实时因果关联算法 ,从而实现了多种特征混合的告警关联 ,提高了告警关联率 使用MITLincolnLab提供的 2 0 0 0DARPA入侵检测攻击场景数据集LLDOS1 0对该算法进行了性能测试 。
关键词
告警关联
贝叶斯分类器
因果关联
Keywords
alert correlation
Bayesian classifier
consequence
分类号
TP393.08 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
分布式入侵告警关联分析
李家春
李之棠
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2004
6
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职称材料
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