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一种新的基于分布式入侵检测的警报聚类方法

作者:冯光升; 王慧强; 武俊鹏; 赵倩网络安全分布式入侵检测系统警报聚类

摘要:针对大量的异构入侵检测传感器产生的警报泛滥问题,提出了一种在线警报聚类融合模型.该模型根据自我学习和调节,建立元警报作为警报聚类融合的基础,对新产生的警报进行分类、聚类,最终将警报特征与元警报融合,扩充元警报的特征信息.实验结果表明该方法能够有效地减少警报数量,提供具有指导意义的入侵响应,并且聚类结果可被用来进行进一步的网络态势评估.

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武汉大学学报·理学版

《武汉大学学报·理学版》(CN:42-1674/N)是一本有较高学术价值的大型双月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《武汉大学学报·理学版》是自然科学综合性学术期刊,主要刊登数学、计算机科学、物理学、空间物理学、化学、环境科学、生命科学等学科的最新研究成果。

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