吉林大学学报(工学版) ›› 2015, Vol. 45 ›› Issue (3): 899-906.doi: 10.13229/j.cnki.jdxbgxb201503031

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基于数据挖掘和本体的入侵警报关联模型

任维武, 胡亮, 赵阔   

  1. 吉林大学 计算机科学与技术学院,长春 130022
  • 收稿日期:2013-08-21 出版日期:2015-05-01 发布日期:2015-05-01
  • 通讯作者: 胡亮(1968-),男,教授,博士生导师.研究方向:信息安全,云计算,物联网.E-mail:hul@jlu.edu.cn E-mail:Renww339@163.com
  • 作者简介:任维武(1983-),男,博士研究生.研究方向:入侵检测,数据挖掘,本体.
  • 基金资助:
    国家自然科学基金项目(60873235); 新世纪杰出人才项目(NCET-06-0300); 吉林省科技发展计划项目(20080318)

Intrusion alert correlation model based on data mining and ontology

REN Wei-wu, HU Liang, ZHAO Kuo   

  1. College of Computer Science and Technology, Jilin University,Changchun 130022,China
  • Received:2013-08-21 Online:2015-05-01 Published:2015-05-01

PDF (PC)

330

摘要： 为了突破入侵检测领域的原有瓶颈,提出了一种新的基于数据挖掘和本体的入侵警报关联模型。该模型通过对底层警报的聚类和分类,发现并且筛选攻击,然后根据已建立的基于本体的攻击知识模型,对这些攻击进行关联,以达到识别、跟踪和预测多步攻击的目的。通过对KDD Cup1999 和DARPA 2000数据集的模拟实验,验证了模型的有效性。

关键词: 计算机工程, 入侵检测, 入侵警报关联, 数据挖掘, 本体

Abstract: With the gradual development of network application fields, the attack patterns have reached their delicacy and multi-steps from the coarse and simplistic pattern in their early days. In order to redeem the flaws of intrusion detection technology, an intrusion alert correlation model based on data mining and ontology (IACMDO) is proposed. IACMDO deals with underlayer alert through cluster and classification, and builds attack knowledge model by ontology, realizing the detection, tracing and predicting against multi-steps attack. The performance of traditional IDS is upgraded through simulations of KDD Cup 1999 and DAPRA 2000 datasets, which verifies the efficiency of the proposed alert correlation model.

Key words: computer engineering, intrusion detection, intrusion alert correlation, data mining, ontology

中图分类号: 

  • TP309.5
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