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分布式入侵检测中的数据融合模型
Data Fusion Model in Distributed Intrusion Detection
【摘要】 针对传统的入侵检测系统存在的误警率高、存在告警洪流、告警孤立等缺点,引入了数据融合方法,提出了一个分布式入侵检测中的数据融合模型。该模型对告警进行分类,采用D-S理论对多IDS告警进行融合,基于前提和后果的方法对告警进行关联,最后量化系统受威胁程度,提供了一个解决上述问题的框架和方法。
【Abstract】 Aiming at the problem of traditional intrusion system,such as high false alert rate,alert torrent,alert isolation,a data fusion model in distributed intrusion detection is put forward.This model classifies alerts,employs D-S theory to fuse alerts of several IDS and method based on prerequisite and consequent to correlate alerts,quantifies the security risk of system and provides a framework and method to solve the above problems.
【关键词】 入侵检测;
数据融合;
告警分类;
D-S理论;
关联;
【Key words】 intrusion detection; data fusion; alert classification; D-S theory; correlation;
【Key words】 intrusion detection; data fusion; alert classification; D-S theory; correlation;
- 【文献出处】 计算机与数字工程 ,Computer & Digital Engineering , 编辑部邮箱 ,2007年04期
- 【分类号】TP393.08
- 【被引频次】8
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