基于多传感器数据融合的入侵检测机制

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基于多传感器数据融合的入侵检测机制

罗光春, 卢显良, 张骏, 李炯

文章导航 > 电子科技大学学报 > 2004 > 33(1): 71-74

罗光春, 卢显良, 张骏, 李炯. 基于多传感器数据融合的入侵检测机制[J]. 电子科技大学学报, 2004, 33(1): 71-74.

引用本文:

罗光春, 卢显良, 张骏, 李炯. 基于多传感器数据融合的入侵检测机制[J]. 电子科技大学学报, 2004, 33(1): 71-74.

Luo Guangchun, Lu Xianliang, Zhang Jun, Li Jiong. A Novel IDS Mechanism Based by Data Fusion with Multiple Sensors[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2004, 33(1): 71-74.

Citation:

Luo Guangchun, Lu Xianliang, Zhang Jun, Li Jiong. A Novel IDS Mechanism Based by Data Fusion with Multiple Sensors[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2004, 33(1): 71-74.

基于多传感器数据融合的入侵检测机制

1.
电子科技大学信息中心成都 610054

基金项目:

国家973项目

作者简介:
罗光春(1973-),男,在职博士生,讲师,主要从事网络技术和网络安全方面的研究.

中图分类号: TP311

A Novel IDS Mechanism Based by Data Fusion with Multiple Sensors

1.
Information Centre,UEST of China Chengdu 610054

摘要: 针对特征复杂的入侵方式,设计了一种基于数据融合理论的新型入侵检测机制-DFIDS,结果提高了系统在检测复杂入侵行为时的确定性。DFIDS使用优化的并行分布式检测与决策融合系统模型,可以有效克服传统入侵检测系统因单检测器而在数据采集和分析方面的局限性,从而提高了检测的总体性能。文中建立了DFIDS的理论分析模型,并和传统入侵检测机制进行了对比,结果表明DFIDS在检测准确性方面具有更好的性能。
- 多传感器 /
- 数据融合 /
- 入侵检测 /
- 性能
Abstract: This paper presents a novel IDS mechanism based on the theory of data fusion-DFIDS, which is designed, according to intrusion patterns with complex features, to heighten the accuracy of the system while detecting complex intrusion acts. The performance of the whole detecting system is enhanced because DFYDS effectively overcomes the limitations of conventional single sensor detecting system regarding aspects of data collecting and analyzing by using optimized model of the fusion of parallel-distributed detection and decision. In this paper, a theoretical model of DFIDS is established and compared with traditional IDS, which proves that DFIDS is of better performance as to detecting accuracy.
- multiple sensors /
- data fusion /
- intrusion detection /
- performance

[1]	林水生, 卫伯言, 杨海芬, 熊勇, 朱磊基, 于良. 引入新数据源的D-S融合检测方法 . 电子科技大学学报, 2021, 50(6): 861-867. doi: 10.12178/1001-0548.2020400
[2]	朱朝文, 袁海文, 郭鑫, 马钊, 周莉梅. 基于相位滞后补偿的有源电力滤波器性能提高研究 . 电子科技大学学报, 2016, 45(3): 393-398. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2016.02.014
[3]	段翰聪, 向小可, 吕鹏程. MUSE:一种面向云存储系统的高性能元数据存储引擎 . 电子科技大学学报, 2016, 45(2): 221-226.
[4]	彭云峰, 何模雄, 隆克平. 入侵检测灰色空间模型及应用 . 电子科技大学学报, 2012, 41(3): 453-458. doi: 10.3969/j.issn.1001-0548.2012.03.025
[5]	荣健, 乔文钊. 基于模糊神经系统的多传感器数据融合算法 . 电子科技大学学报, 2010, 39(3): 376-378,424.
[6]	朱彬, 胡玮, 邓科, 幺周石. 多波段光学探测系统的探测概率研究 . 电子科技大学学报, 2008, 37(3): 339-342.
[7]	于泠, 陈波. 入侵数据特征并行选择算法 . 电子科技大学学报, 2008, 37(2): 266-269.
[8]	郑君杰, 肖军模, 刘志华, 王晓蕾, 王宏涛. 基于Honeypot技术的网络入侵检测系统 . 电子科技大学学报, 2007, 36(2): 257-259.
[9]	陈振国, 李冬艳. 运用核Fisher鉴别分析和MPM分类器的入侵检测 . 电子科技大学学报, 2007, 36(6): 1192-1194.
[10]	舒红平, 徐振明, 邹书蓉, 何嘉. 网格聚类在多雷达数据融合算法中的应用 . 电子科技大学学报, 2007, 36(6): 1253-1256.
[11]	刘才铭, 张雁, 赵辉, 彭凌西, 曾金全. 多级免疫检测器集在分布式入侵检测中的应用 . 电子科技大学学报, 2007, 36(6): 1179-1182.
[12]	关欣, 孙晓明, 何友. 一种冲突证据的融合方法 . 电子科技大学学报, 2007, 36(1): 30-32,56.
[13]	彭宏. 基于粗糙集理论的入侵检测方法研究 . 电子科技大学学报, 2006, 35(1): 108-110,136.
[14]	程永新, 许家珆, 陈科. 一种新型入侵检测模型及其检测器生成算法 . 电子科技大学学报, 2006, 35(2): 235-238.
[15]	杨挺, 罗光春. 分布式入侵检测系统修复机制 . 电子科技大学学报, 2005, 34(5): 634-637.
[16]	刘碧森, 钟守铭. 基于RST和SVM的入侵检测系统 . 电子科技大学学报, 2005, 34(4): 533-536.
[17]	唐续, 刘心松, 杨峰, 刘谐. 分布式并行服务器中的高性能通信研究 . 电子科技大学学报, 2005, 34(2): 213-216.
[18]	王田. SMSC负荷状态检测方法研究 . 电子科技大学学报, 2003, 32(2): 125-128.
[19]	吴跃, 邱会中, 余水, 余元辉. Web数据库性能调优 . 电子科技大学学报, 2002, 31(3): 255-261.
[20]	周先敏, 陈隽永, 王光泰. 多分辨数据融合中信号的分解与重构 . 电子科技大学学报, 1998, 27(3): 231-235.

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基于多传感器数据融合的入侵检测机制

1. 电子科技大学信息中心成都 610054

基金项目:

国家973项目

作者简介:
罗光春(1973-),男,在职博士生,讲师,主要从事网络技术和网络安全方面的研究.

收稿日期: 2002-11-12
刊出日期: 2004-02-15

中图分类号: TP311

关键词:

摘要: 针对特征复杂的入侵方式,设计了一种基于数据融合理论的新型入侵检测机制-DFIDS,结果提高了系统在检测复杂入侵行为时的确定性。DFIDS使用优化的并行分布式检测与决策融合系统模型,可以有效克服传统入侵检测系统因单检测器而在数据采集和分析方面的局限性,从而提高了检测的总体性能。文中建立了DFIDS的理论分析模型,并和传统入侵检测机制进行了对比,结果表明DFIDS在检测准确性方面具有更好的性能。

English Abstract

罗光春, 卢显良, 张骏, 李炯. 基于多传感器数据融合的入侵检测机制[J]. 电子科技大学学报, 2004, 33(1): 71-74.

引用本文:

罗光春, 卢显良, 张骏, 李炯. 基于多传感器数据融合的入侵检测机制[J]. 电子科技大学学报, 2004, 33(1): 71-74.

Luo Guangchun, Lu Xianliang, Zhang Jun, Li Jiong. A Novel IDS Mechanism Based by Data Fusion with Multiple Sensors[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2004, 33(1): 71-74.

Citation:

Luo Guangchun, Lu Xianliang, Zhang Jun, Li Jiong. A Novel IDS Mechanism Based by Data Fusion with Multiple Sensors[J]. Journal of University of Electronic Science and Technology of China, 2004, 33(1): 71-74.

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