DBSL: 一种面向入侵容忍的分布式入侵检测方法

• 作者: 李庆华 赵峰 金莉
• 来源期刊: 小型微型计算机系统
• 学科: 工学
• 关键词: 入侵容忍 入侵检测 分布式攻击 网络安全
• 年，卷（期）: 2007,（1）
• 所属期刊栏目: 网络与信息安全
• 页码范围: 62-65
• 页数: 4页
• 分类号: TP393
• 字数: 4029字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1220.2007.01.013

摘要

面向入侵容忍的入侵检测是网络安全最前沿的研究热点之一,它是确保系统在威胁性的环境下提供预定服务的重要技术.容侵系统服务于复杂网络环境中,入侵往往在多个终端并发发生,传统入侵检测算法无法有效分析分布式入侵特征并且未对入侵后的系统恢复提供线索,不再适用.该文在研究分布式入侵特征的基础上,结合机器学习思想,提出了一种基于改进的分布式贝叶斯结构学习的入侵检测方法-DBSL方法.该方法特别适合于检测分布式入侵.文中对DBSL方法实现的关键问题进行了详细的讨论和分析.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵峰	华中科技大学计算机科学与技术学院	45	300	10.0	14.0
3	金莉	华中科技大学计算机科学与技术学院	17	106	6.0	9.0
4	李庆华	华中科技大学计算机科学与技术学院	113	1366	21.0	30.0