| 大型分布式入侵檢測系統 | |
| 所屬分類：技術論文 | |
| 上傳者：muyx | |
| 文檔大小：423 K | |
| 標簽： 大數據 分布式入侵檢測系統 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(Broad-scale Distributed Intrusion Detection System，BDIDS)的體系結構，以發現多手段多層次的攻擊。這些攻擊是分布式網絡中多個子網之間存在的異常現象。BDIDS由兩個關鍵組件組成：大數據處理引擎和分析引擎。大數據處理是通過HAMR完成的，HAMR是下一代內存MapReduce引擎。據報告，HAMR通過多種分析算法，使得現有大數據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據。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據集。總體目標是預測分布在多個子網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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