資料介紹
針對目前網絡報警信息融合方法僅以單時間點為處理單元,無法適應網絡攻擊逐漸呈現出的隱蔽性強、持續時間長等特點,提出一種基于時間對抗的網絡報警深度信息融合方法。面對多源異構報警數據流,首先采集并保存當前一個較長時間窗口內的報警信息,然后利用基于滑動窗口的流聚類算法對報警信息進行聚類,最后引入窗口衰減因子對聚類后的報警進行深度融合。真實數據的實驗結果顯示,與基本DS證據理論(Basic-DS)和指數加權DS證據理論(EWDS)融合方法方法相比,該方法有較高的檢測率和較低的誤檢率,但因為采用了更長的時間窗口,精簡率上略低;實際測試與性能分析也表明,該算法的時延較小,能更加有效地檢測網絡攻擊,且能完成實時處理。
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