【摘 要】
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该文提出了一种面向分布式多源传感器的实时事件数据约减算法RTDRA,能够消除冗余报警事件,为上层的入侵判定提供证据.然后运用Bayesian算法进行事件聚类,完成入侵事件的关联
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该文提出了一种面向分布式多源传感器的实时事件数据约减算法RTDRA,能够消除冗余报警事件,为上层的入侵判定提供证据.然后运用Bayesian算法进行事件聚类,完成入侵事件的关联分析,将大量杂乱的报警进行分类显示,能帮助管理员识别出黑客的攻击"场景".该文所提出的模型与方法已经在我们承担的863课题——集成化网络安全防卫系统Net-Keeper中得到实际应用,这种方法在复杂网络环境下能有效地分析攻击报警事件.该文首先介绍了相关的背景技术和同行的研究工作,接着由Net-Keeper系统框架提出入侵事件推理判定层次模型,根据模型详细讨论了基于数据挖掘的入侵事件关联分析技术,最后给出程序实现和实验结果.
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