《软件学报》2001年02期 加入收藏    获取最新 
 分布式入侵检测系统及其认知能力
 陈硕;安常青;李学农
 　　DIDAPPER( distributed intrusion detector with apperception)系统是一种具有认知能力的分布式入侵检测系统 .分布式结构、认知能力和知识的共享是该系统的重要特点 .重点讨论了 DIDAPPER系统的认知能力 .流量标本和 IP陷阱是 DIDAPPER系统所提出的新概念 .它们可以获取和识别异常的流量数据 ,而且适合于检测大规模网络攻击行为 .DIDAPPER系统的认知能力的另一个方面是神经网络的模式识别方法 .将具有自学习能力的BP网络应用于流量分析 ,很好地解决了流量模式的识别问题 .
【作者单位】：清华大学信息网络工程研究中心!北京100084
【关键词】：入侵检测系统(IDS);大规模自动攻击;流量标本;IP陷阱;模式识别;神经网络;BP网络
【基金】：国家863高科技发展计划资助!项目 (86 3- 317- 0 1- 99)&&
【分类号】：TP393.08
【DOI】：cnki:ISSN:1000-9825.0.2001-02-009
【正文快照】：
　　网络安全在 Internet中的重要性越来越明显 ,因此 ,作为网络安全措施的一个环节的入侵检测系统 (简称 IDS)也越来越受到关注 .智能化、分布式和监视大规模网络是当前国际上许多入侵检测系统所强调的 .例如 ,自治型入侵检测代理 (AAFID2 ) [1,2 ] 是 Purdue University的 COAST
 
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 A Distributed Intrusion Detection System and Its Apperception Ability
 CHEN Shuo;\ AN Chang\|qing;\ LI Xue\|nong(Network Research Center;Tsinghua University;Beijing 100084;China)
 　The DIDAPPER (distributed intrusion detector with apperception) system presented in this paper is a distributed intrusion detector with apperception. The distributed architecture, the apperception ability and the sharing of knowledge are evident characteristics of the DIDAPPER. This paper focuses on the apperception ability of DIDAPPER. Traffic specimens and IP traps are DIDAPPER's new concepts, which can capture and recognize abnormal traffics and are suitable for monitoring the large scale network attacks. The other aspect of DIDAPPER's apperception ability comes from the neural network algorithm. The BP neural network with learning ability has been applied to traffic analysis, and shows good effect on the recognition of traffic patterns.
【Keyword】：IDS (intrusion detection system);large scale automatic attack;traffic specimen;IP trap;pattern recognition;neural network, BP network
 【引证文献】 共（76）篇 
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