基于Snort的多视图网络流量可视化系统

• 作者: 宋密 王劲松 韩丹
• 来源期刊: 天津理工大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 入侵检测系统 网络安全可视化 Snort 多视图
• 年，卷（期）: 2014,（2）
• 页码范围: 42-45
• 页数: 4页
• 分类号: TU352.110.4
• 字数: 1751字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-095X.2014.02.009

摘要

现今网络恶意行为成爆炸性增长,而传统的基于文本的网络入侵检测系统在面对海量网络数据时存在认知负担过重、交互性不够等问题.网络安全可视化技术则可以将海量数据以图形图像的方式表现出来,在人与数据之间实现图像通信,从而使人能够快速发现网络流量中潜在的安全威胁.本文利用Java可视化工具包实现了一个基于Snort的多视图网络流量可视化系统,该系统能对从数据库中提取出的流量警报数据进行多视图动态展示和交互操作,在一定程度上减轻了网络分析员的负担,加快了查找网络问题的进度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王劲松	天津理工大学计算机与通信工程学院	35	218	9.0	13.0
2	宋密	天津理工大学计算机与通信工程学院	2	15	2.0	2.0
3	韩丹	天津理工大学计算机与通信工程学院	1	6	1.0	1.0