分布式入侵检测中的数据融合模型  

Data Fusion Model in Distributed Intrusion Detection

作　　者：伍爱平[1] 施月玲[2] 丁宏[3] 

机构地区：[1]杭州电子科技大学成教学院,杭州310012 [2]杭州电子科技大学计算机应用技术研究所,杭州310018 [3]杭州电子科技大学软件职业技术学院,杭州310012

出　　处：《计算机与数字工程》2007年第4期97-99,共3页Computer & Digital Engineering

摘　　要：针对传统的入侵检测系统存在的误警率高、存在告警洪流、告警孤立等缺点,引入了数据融合方法,提出了一个分布式入侵检测中的数据融合模型。该模型对告警进行分类,采用D-S理论对多IDS告警进行融合,基于前提和后果的方法对告警进行关联,最后量化系统受威胁程度,提供了一个解决上述问题的框架和方法。Aiming at the problem of traditional intrusion system,such as high false alert rate,alert torrent,alert isolation,a data fusion model in distributed intrusion detection is put forward.This model classifies alerts,employs D-S theory to fuse alerts of several IDS and method based on prerequisite and consequent to correlate alerts,quantifies the security risk of system and provides a framework and method to solve the above problems.

关 键 词：入侵检测 数据融合 告警分类 D—S理论 关联 

分 类 号：TP393.08[自动化与计算机技术—计算机应用技术]