一种基于数据融合的新的入侵检测框架

• 作者: 苏健
• 来源期刊: 物联网技术
• 关键词: 网络安全 入侵检测 数据融合 聚类
• 年，卷（期）: 2015,（8）
• 所属期刊栏目: 可靠传输
• 页码范围: 46-48
• 页数: 3页
• 分类号: TP393.08
• 语种: 中文

摘要

根据数据融合理论,提出了一种基于二级数据融合的入侵检测的理论框架.该方法在一级融合充分利用了多源检测信息;进行二级融合的各检测方法则利用各自特点弥补单一方法的缺陷,故可在保持较低误警率的情况下,提高检测率,同时能够发现未知类型的攻击.在该理论框架下建立一种实现模型,可将一种新的基于聚类(非监督学习)分析方法应用于此.在仿真实验中,通过通用的KDD99数据集的测试结果表明,其总体检测率得到了明显的提高.文中也对系统的实时性进行了分析和总结.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	苏健		2	1	1.0	1.0