【摘 要】
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针对现有的网络入侵检测系统中Snort报警数据聚合方法数据读取方法单一,存在相似度计算可靠性不高的问题,提出了一种基于角标随机读取的Snort报警数据聚合方法。该方法打破了
【机 构】
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桂林电子科技大学广西高校云计算与复杂系统重点实验室,桂林电子科技大学计算机与信息安全学院,桂林电子科技大学信息与通信学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61363006);广西自然科学基金(2016GXNSFAA380098);广西科技重点研发计划(桂科AB17195045);桂林电子科技大学研究生教育创新计划(2016JYCX94)
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针对现有的网络入侵检测系统中Snort报警数据聚合方法数据读取方法单一,存在相似度计算可靠性不高的问题,提出了一种基于角标随机读取的Snort报警数据聚合方法。该方法打破了常规的数据顺序读取方式,采用角标随机读取算法实现报警数据按月分段,并且段内随机聚合比较,从而灵活计算相邻报警数据的属性相似度。通过搭建真实数据采集平台对该方法进行了验证,并与相关研究工作进行了比较。实验结果表明,该方法能提高Snort报警数据聚合率和系统检测率,降低系统误报率。
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