分布式入侵检测系统及其认知能力

被引：44

作者：

陈硕

安常青

李学农

机构：

[1] 清华大学信息网络工程研究中心!北京

来源：

软件学报 | 2001年 / 02期

关键词：

入侵检测系统(IDS); 大规模自动攻击; 流量标本; IP陷阱; 模式识别; 神经网络; BP网络;

D O I：

10.13328/j.cnki.jos.2001.02.010

中图分类号：

TP393.08 [];

学科分类号：

0839 ; 1402 ;

摘要：

DIDAPPER( distributed intrusion detector with apperception)系统是一种具有认知能力的分布式入侵检测系统 .分布式结构、认知能力和知识的共享是该系统的重要特点 .重点讨论了 DIDAPPER系统的认知能力 .流量标本和 IP陷阱是 DIDAPPER系统所提出的新概念 .它们可以获取和识别异常的流量数据 ,而且适合于检测大规模网络攻击行为 .DIDAPPER系统的认知能力的另一个方面是神经网络的模式识别方法 .将具有自学习能力的BP网络应用于流量分析 ,很好地解决了流量模式的识别问题 .

引用

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