| 大型分布式入侵檢測系統(tǒng) | |
| 所屬分類：技術論文 | |
| 上傳者：muyx | |
| 文檔大小：423 K | |
| 標簽： 大數(shù)據(jù) 分布式入侵檢測系統(tǒng) 集成學習 | |
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| 文檔介紹：提出一種大型分布式入侵檢測系統(tǒng)(Broad-scale Distributed Intrusion Detection System，BDIDS)的體系結構，以發(fā)現(xiàn)多手段多層次的攻擊。這些攻擊是分布式網(wǎng)絡中多個子網(wǎng)之間存在的異常現(xiàn)象。BDIDS由兩個關鍵組件組成：大數(shù)據(jù)處理引擎和分析引擎。大數(shù)據(jù)處理是通過HAMR完成的，HAMR是下一代內(nèi)存MapReduce引擎。據(jù)報告，HAMR通過多種分析算法，使得現(xiàn)有大數(shù)據(jù)解決方案的速度大大提高。分析引擎包括一種新穎的集成算法，該算法從多個IDS警報的集群中提取訓練數(shù)據(jù)。基于聚類與已知潛在攻擊的高度相似性，將聚類用作預處理步驟以重新標記數(shù)據(jù)集。總體目標是預測分布在多個子網(wǎng)中的多手段多層次的攻擊，這些攻擊手段如果不以綜合方式進行評估，極有可能會被忽略。 | |
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