一种基于数据挖掘的多步入侵警报关联模型

• 作者: 于潇菂 努尔布力 胡亮 解男男
• 来源期刊: 吉林大学学报（理学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 异常检测 多步入侵 警报关联模型
• 年，卷（期）: 2013,（5）
• 所属期刊栏目: 计算机科学
• 页码范围: 881-886
• 页数: 6页
• 分类号: TP309.2
• 字数: 5289字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7694/jdxblxb20130525

摘要

基于传统网络入侵检测系统,提出一种基于数据挖掘的多步入侵警报关联模型.该模型能将多个入侵检测系统的警报信息进行融合,对大量、无序的警报信息进行分析,发现其中的内在联系,精简攻击事件警报,并通过不断更新场景知识库发现融合后警报中的多步入侵行为.与已有模型进行对比的结果表明,该模型的关联分析方法及多步入侵知识库的建立有助于更好地结合系统的特征实现多步入侵的警报关联.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡亮	吉林大学计算机科学与技术学院	131	839	16.0	22.0
2	于潇菂	吉林大学计算机科学与技术学院	1	5	1.0	1.0
3	努尔布力	新疆大学信息科学与工程学院	33	124	6.0	9.0
4	解男男	吉林大学计算机科学与技术学院	11	79	6.0	8.0