作者：李家春; 李之棠告警关联贝叶斯分类器因果关联
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MIT Lincoln Lab提供的2000 DARPA入侵检测攻击场景数据集LLDOS1.0对该算法进行了性能测试,实验结果验证了算法的有效性.
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