|
|||||
|
|
| 基于FP-Growth算法及补偿性入侵 证据的攻击意图识别 | |
| 作者姓名： | 白昊 王崑声 胡昌振 张刚 经小川 |
| 作者单位： | 北京理工大学,计算机学院,北京,100081;中国航天工程咨询中心,北京,100048 |
| 基金项目： | 国家"八六三"计划项目 |
| 摘 要： | 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. |
| 关 键 词： | 攻击路径 攻击意图 补偿性入侵证据 频繁攻击模式 FP-Growth算法 |
| 收稿时间： | 2009-08-20 |
| 本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录！ | |
| 点击此处可从《北京理工大学学报》浏览原始摘要信息 | |
| 点击此处可从《北京理工大学学报》下载免费的PDF全文 | |