摘要
传统的由安全专家手工构造入侵检测规则的方法在新攻击频繁出现的今天越来越暴露出其工作量大、响应慢的局限性。为克服上述局限,该文提出一种自适应的入侵检测系统框架。该系统基于公共入侵检测框架(CIDF)构建,当出现新攻击时,利用数据挖掘对海量数据进行挖掘,得出入侵模型后由系统自动转换为检测规则以实现规则库的自动更新。另外,在一定授权情况下,其他入侵检测系统可以向该系统请求分发入侵模型以得到及时更新。
Traditional Intrusion D et ection System's rule base is built by security expert manually.With new attacks coming up more and more frequently,this method is expensive and slow.The pape r describes an adaptive intrusion detection system framework.This framework is based on CIDF,and uses Data Mining to mine intrusion models,then automatically transforms it into intrusion detection rules for rule base's updating.In addi tion,under certain authorization,other intrusion detection systems can be upd ated by subscribing these intrusion modes.
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2002年第11期184-186,共3页
Computer Engineering and Applications
基金
国家信息化工作领导小组计算机网络与信息安全管理工作办公室项目基金(编号:2001-研1-002)
