论文部分内容阅读
针对现有方法的入侵证据单一,系统资源消耗大及最终结果不准确等问题,提出了一种新的攻击意图识别方法.将IDS的告警事件与其他安全工具如扫描器等的数据相融合,构成补偿性入侵证据,并在此基础上使用贝叶斯网络构建攻击场景;使用FP-Growth算法从攻击场景中挖掘出频繁攻击模式;最终将产生的频繁攻击模式关联以重构攻击路径,从而推断最可能的攻击意图.实验结果表明,该方法可准确识别攻击意图并有效节省系统资源.