基于数据挖掘和本体的入侵警报关联模型

发布时间：2017-10-22 12:13

  本文关键词：基于数据挖掘和本体的入侵警报关联模型

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【摘要】：为了突破入侵检测领域的原有瓶颈,提出了一种新的基于数据挖掘和本体的入侵警报关联模型。该模型通过对底层警报的聚类和分类,发现并且筛选攻击,然后根据已建立的基于本体的攻击知识模型,对这些攻击进行关联,以达到识别、跟踪和预测多步攻击的目的。通过对KDD Cup1999和DARPA 2000数据集的模拟实验,验证了模型的有效性。
【作者单位】： 吉林大学计算机科学与技术学院;
【关键词】： 计算机工程 入侵检测 入侵警报关联 数据挖掘 本体
【基金】：国家自然科学基金项目(60873235) 新世纪杰出人才项目(NCET-06-0300) 吉林省科技发展计划项目(20080318)
【分类号】：TP393.08;TP311.13
【正文快照】： 0引言目前,入侵检测系统已经发展成为一种计算机安全高效保护手段。但随着网络攻击模式越来越复杂,越来越精致,传统的入侵检测技术已经不能满足当前多步攻击的检测需求。另外,不受控扩散的入侵工具和发展迅速的攻击自动化手段使攻击者更容易发动多步攻击,而被攻击者很难防范。

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本文编号：1078310