大型分布式入侵检测系统
所属分类:技术论文
上传者:muyx
文档大小:423 K
标签: 大数据 分布式入侵检测系统 集成学习
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文档介绍:提出一种大型分布式入侵检测系统(Broad-scale Distributed Intrusion Detection System,BDIDS)的体系结构,以发现多手段多层次的攻击。这些攻击是分布式网络中多个子网之间存在的异常现象。BDIDS由两个关键组件组成:大数据处理引擎和分析引擎。大数据处理是通过HAMR完成的,HAMR是下一代内存MapReduce引擎。据报告,HAMR通过多种分析算法,使得现有大数据解决方案的速度大大提高。分析引擎包括一种新颖的集成算法,该算法从多个IDS警报的集群中提取训练数据。基于聚类与已知潜在攻击的高度相似性,将聚类用作预处理步骤以重新标记数据集。总体目标是预测分布在多个子网中的多手段多层次的攻击,这些攻击手段如果不以综合方式进行评估,极有可能会被忽略。
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