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研究了分布式入侵檢測(cè)系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)，提出了一種基于Aglets 的入侵檢測(cè)模型。
用改進(jìn)的Snort 作為節(jié)點(diǎn)的檢測(cè)引擎，將規(guī)則庫按攻擊類別分類，然后根據(jù)最優(yōu)搜索原理，將有限的時(shí)間分配到每類攻擊的檢測(cè)中去，在盡量不丟包的情況下使檢測(cè)到攻擊概率最大化。使用移動(dòng)代理監(jiān)視各節(jié)點(diǎn)的可疑信息和報(bào)警信息，并使用移動(dòng)代理對(duì)這些信息進(jìn)行融合分析，從而提高檢測(cè)的精度。這種結(jié)構(gòu)，不但能檢測(cè)到傳統(tǒng)的攻擊行為，而且能檢測(cè)到分布式攻擊，可以減少網(wǎng)絡(luò)流量，提高系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性。
用改進(jìn)的Snort 作為節(jié)點(diǎn)的檢測(cè)引擎，將規(guī)則庫按攻擊類別分類，然后根據(jù)最優(yōu)搜索原理，將有限的時(shí)間分配到每類攻擊的檢測(cè)中去，在盡量不丟包的情況下使檢測(cè)到攻擊概率最大化。使用移動(dòng)代理監(jiān)視各節(jié)點(diǎn)的可疑信息和報(bào)警信息，并使用移動(dòng)代理對(duì)這些信息進(jìn)行融合分析，從而提高檢測(cè)的精度。這種結(jié)構(gòu)，不但能檢測(cè)到傳統(tǒng)的攻擊行為，而且能檢測(cè)到分布式攻擊，可以減少網(wǎng)絡(luò)流量，提高系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性。
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