基于数据挖掘的攻击场景提取方法研究

摘要

针对目前入侵检测系统(IDS)产生的低级警报难以管理等缺陷,提出一个提取多步骤攻击场景的方法.基于数据挖掘来发现已知和未知场景中的强关联规则,生成关联概率表,作为自动提取攻击场景的重要依据.该方法能有效地压缩警报数量,聚类同一阶段的警报,对于复杂的批量攻击和跳板攻击场景也有很好的效果.实验结果表明,在无需使用任何预定义知识的情况下,对于压缩警报,检测已知、未知的多步攻击场景,该方法足够高效且准确.