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传统的入侵检测系统(IDS)由于其规则的抽象程度较低,导致一次攻击行为会产生大量重复和相关报警。研究表明,入侵场景可提供较高层次的抽象来表示攻击过程,但是已有研究方法均无法在线生成入侵场景。提出一种自动构建入侵场景的方法,将原始报警按照(源,目标)IP对和优先级分类成不同超报警序列集合,从中挖掘频繁闭序列作为入侵场景。在Darpa数据集上的实验表明,该方法可以满足在线运行,并可有效发现攻击过程。