分层报警处理模型:有效减少入侵检测系统误报
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更新于2024-09-07
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本文探讨的是"论文研究-入侵检测系统中分层报警处理模型的研究.pdf",该研究针对入侵检测系统中常见的报警泛滥问题,提出了一种创新的解决方案。核心内容是设计了一种分层报警数据处理模型,将报警处理过程分为四个关键阶段:过滤、归约、融合和关联。
在过滤阶段,通过构建知识库,系统能够识别并消除误报,即那些非入侵但被系统误识别的行为。这一步对于减少不必要的警报量至关重要,确保系统的资源不被无效信息占据。
接下来的归约阶段,作者设计了一种实时的归约算法,用于消除报警数据中的重复信息。这种算法能够在接收到大量报警时快速有效地处理,提高了系统的处理效率。
融合阶段采用聚类算法,对报警数据进行实时的相似性分析。通过将相似的报警信息合并,进一步精简了报警集,减少了冗余,使得管理员能更专注于真正有价值的威胁信息。
在关联阶段,作者利用频繁片段算法对训练数据进行深入分析,挖掘出潜在的入侵模式。这些模式被用来建立知识库,作为后续关联算法的基础,有助于发现新的攻击模式,实现对入侵的预警功能。
整个模型的目标是优化报警流程,减少错误和无用信息,减轻系统和管理员的负担,并提升入侵检测的准确性和响应速度。通过实验证明,这种方法有效且实用,对于提高入侵检测系统的性能具有重要意义。
关键词:入侵检测、报警处理、聚类算法,显示了研究的核心关注点。该论文的中图分类号为TP301,文献标志码为A,表明它属于信息安全和技术领域的研究成果,适用于学术交流和进一步研究。通过DOI(数字对象标识符)可以追踪和获取这篇论文的详细内容,对于从事入侵检测系统研究的专业人士来说,这是一个有价值的技术参考。
2019-07-22 上传
2019-08-14 上传
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