一种基于免疫的入侵检测关联报警模型

发布时间：2018-04-21 12:37

  本文选题：入侵检测 + 人工免疫　； 参考：《电子技术应用》2013年07期

【摘要】：在入侵检测系统Snort的基础上,结合网络实时危险评估技术,提出了一种基于免疫的网络入侵检测报警模型SAIM。给出了网络环境下记忆细胞的表示方法,以及记忆细胞实时危险计算过程,建立了主机分类及总体实时危险计算方程,在此基础上给出了网络入侵检测报警模型。理论分析和试验结果均表明,SAIM模型能有效进行关联报警,提高报警质量。
[Abstract]:Based on the intrusion detection system (Snort) and the network real-time risk assessment technology, a network intrusion detection and alarm model, SAIMI, is proposed in this paper. The representation method of memory cells in network environment and the real-time hazard calculation process of memory cells are presented. The host classification and overall real-time hazard calculation equation are established. On this basis, a network intrusion detection and alarm model is presented. The theoretical analysis and experimental results show that the SAIM model can effectively carry out the associated alarm and improve the alarm quality.
【作者单位】： 广州大学计算机科学与教育软件学院;乐山师范学院计算机学院;广州大学机械与电气工程学院;电子科技大学计算机科学与工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(60903165,61103249,61100150) 广州市属高校科研计划项目(2012A077)
【分类号】：TP393.08

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1782463