| 大型分布式入侵检测系统 | |
| 所屬分類：技术论文 | |
| 上傳者：muyx | |
| 文檔大小：423 K | |
| 標簽： 大数据 分布式入侵检测系统 集成学习 | |
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| 文檔介紹：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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