一种新的基于分布式入侵检测的警报聚类方法

冯光升; 王慧强; 武俊鹏; 赵倩

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一种新的基于分布式入侵检测的警报聚类方法

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针对大量的异构入侵检测传感器产生的警报泛滥问题,提出了一种在线警报聚类融合模型.该模型根据自我学习和调节,建立元警报作为警报聚类融合的基础,对新产生的警报进行分类、聚类,最终将警报特征与元警报融合,扩充元警报的特征信息.实验结果表明该方法能够有效地减少警报数量,提供具有指导意义的入侵响应,并且聚类结果可被用来进行进一步的网络态势评估.

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来源
《武汉大学学报：理学版》 |2006年第5期|635-638|共4页
作者
冯光升; 王慧强; 武俊鹏; 赵倩;
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作者单位

哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算机网络;
关键词
网络安全; 分布式入侵检测系统; 警报聚类;

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