一种面向容侵系统的并行错误检测方法——PBL方法

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面向入侵容忍的错误检测是系统安全最前沿的研究热点之一,它是保障容侵系统无边界退化、提供全部或降级服务的核心技术.分布式复杂网络环境中,错误的并发性和噪声信息的干扰使传统错误检测方法不再适用,在研究目前错误检测方法的基础上,结合容侵系统特性,提出了一种基于改进的贝叶斯并行学习的并行错误检测方法——PBL方法.该方法既能有效检测分布式环境下的并发错误,又能排除噪声数据的干扰.对PBL方法实现的关键问题进行了详细的讨论和分析.
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