文献类型：期刊文章

作　　者：李家春[1] 李之棠[2]

机构地区：[1]华南理工大学计算机科学与工程学院信息网络工程研究中心,广州510640 [2]华中科技大学计算机科学与技术学院,武汉430074

出　　处：《计算机研究与发展》

基　　金：国家"八六三"高技术研究发展计划基金项目 (863 3 0 1 0 6 0 1) ;国家信息安全办公室基金项目 (2 0 0 1 研 1 0 0 4) ;武汉市科技计划基金项目 (2 0 0 10 1111)

年　　份：2004

卷　　号：41

期　　号：11

起止页码：1919-1923

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2000、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为了精简分布式入侵检测系统中重复性的、不完善的或不完整的告警数据 ,降低误告警率 ,解决具有因果关系和非因果关系共存的告警关联问题 ,提出了一种分级关联算法 利用告警数据的检测时间属性的接近度将关联分析分为两类 :概率关联和因果关联 给出了自调节增量贝叶斯分类器和实时因果关联算法 ,从而实现了多种特征混合的告警关联 ,提高了告警关联率 使用MITLincolnLab提供的 2 0 0 0DARPA入侵检测攻击场景数据集LLDOS1 0对该算法进行了性能测试 。

关 键 词：告警关联 贝叶斯分类器 因果关联

分 类 号：TP393.08]