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基于地址关联图的分布式IDS报警关联算法
  • ISSN号:1000-8608
  • 期刊名称:《大连理工大学学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]清华大学,信息网络工程研究中心,北京,100084 清华大学,信息网络工程研究中心,北京,100084 清华大学,信息网络工程研究中心,北京,100084
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(60203004);国家高技术研究发展计划863资助项目(2003AA142080).
中文摘要:

当前入侵检测系统产生的报警洪流往往使管理员无法处理,大大降低了IDS系统的有效性. 对原始报警事件的关联分析可以从大量报警中提取出有效的攻击事件;分析攻击者的真正意图,对大规模分布式入侵检测系统有重要意义. 为此综合分析了现有报警关联算法的优点和不足,提出了一种基于地址关联图(ACG)的报警关联算法. 该算法用地址关联图模型对分布式IDS原始报警事件进行分析,以得到不同攻击之间的关联和发生步骤,得到攻击者的攻击路径,进而分析攻击者的意图. 该算法无需提前制定关联知识库或提前训练关联模型,因此易于实现.

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期刊信息
  • 《大连理工大学学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:教育部
  • 主办单位:大连理工大学
  • 主编:程耿东
  • 地址:大连理工大学学报编辑部
  • 邮编:116024
  • 邮箱:xuebao@dlut.edu.cn
  • 电话:0411-84708608
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-8608
  • 国内统一刊号:ISSN:21-1117/N
  • 邮发代号:8-82
  • 获奖情况:
  • 国家“双百”期刊,1997年获首届中国期刊奖提名奖、获第二届全国优秀...,1992年获全国优秀科技期刊评比三等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),波兰哥白尼索引,德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:15881