一种基于条件随机场的入侵检测误报滤除方法  

A false positive filtering method for intrusion detection based on conditional random fields

作　　者：努尔布力[1] 解男男[2] 陈飞彦[2] 胡亮[2] 

机构地区：[1]新疆大学信息科学与工程学院,乌鲁木齐830046 [2]吉林大学计算机科学与技术学院,长春130012

出　　处：《中国科技论文》2012年第10期757-761,778,共6页China Sciencepaper

基　　金：国家重点基础研究发展计划(973计划)资助项目(2009CB320706);国家高技术研究发展计划(863计划)资助项目(2011AA010101);国家自然科学基金资助项目(61073009;61163052);新疆大学博士启动基金资助项目(BS110126)

摘　　要：在入侵检测领域,误报率已经成为衡量一个入侵检测系统好坏的重要指标。如何降低警报误报率一直是个研究热点。主要是通过引入条件随机场模型来进行降低误报率的研究工作,提出入侵检测误报滤除方法,对单警报特征模型和多警报特征模型进行测试,在消除率、误消除率和漏消除率三个指标下,验证所提方法的实际效果,并将该算法与基于隐马尔可夫的误报滤除算法效果进行比较。测试表明,基于条件随机场的入侵检测误报滤除方法具有较好的性能。In the inlrusion detection system, false positive rote has become one of the important indicators of evaluation, and thus reducing the false positive rate has become a hot topic in research. In this paper, conditional random fields are introduced into the intrusion detection system to reduce the false positive rate. The single-alert feature model and the multi-alert feature model are compared in terms of three indexes： elimination rate, false elimination rate and omitted elimination rate. Experiments show that the proposed method has good effects and feasibility.

关 键 词：条件随机场 入侵检测 误报滤除 

分 类 号：TP393.08[自动化与计算机技术—计算机应用技术]