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入侵檢測系統作為一種網絡主動防御手段,它可以識別入侵者、識別入侵行為、檢測和
監視已經成功的入侵,并進行入侵響應。但是在實際網絡環境中，對已部署的入侵檢測系統產生的報警信息進行分析時發現如下問題：①重復報警，IDS有時會對同一個攻擊目標在幾分鐘之內甚至幾十秒內產生幾十個報警，大量重復事件使報警信息沒有任何可讀性；②誤報，IDS會產生很多這樣的誤報信息，如在Linux操作系統網絡中, 如果遭受“紅色代碼”病毒攻擊并不會對系統產生影響，但IDS 會將此攻擊記錄下來,并產生誤報；③孤立報警，攻擊者進行攻擊時, 往往是通過一系列的攻擊行為才能達到最終目的，IDS只對每一次攻擊產生報警, 缺乏對攻擊序列關聯分析。
由于大量的重復報警和誤報的存在，大大降低了真實報警的可見性，使得管理員難以從
紛繁蕪雜的事件中準確識別出真正的攻擊和威脅的報警, 且由于檢測引擎缺乏對序列攻擊的分析難以重組整個攻擊場景，在遭受重大序列攻擊時使我們很難對攻擊者取證和防范再次類似攻擊的能力，更難以及時更新保護區的系統的漏洞。
因此為了解決上述問題,需要對原始報警信息進行二次分析與處理，即根據原始報警之
間的屬性關系對原始報警進行聚合和關聯處理。本文設計并實現了一個高效的報警信息聚合與關聯系統, 用于報警信息的融合。實驗表明, 該系統有效減少了報警數量, 降低了誤報率,達到了很好的實際應用效果。
監視已經成功的入侵,并進行入侵響應。但是在實際網絡環境中，對已部署的入侵檢測系統產生的報警信息進行分析時發現如下問題：①重復報警，IDS有時會對同一個攻擊目標在幾分鐘之內甚至幾十秒內產生幾十個報警，大量重復事件使報警信息沒有任何可讀性；②誤報，IDS會產生很多這樣的誤報信息，如在Linux操作系統網絡中, 如果遭受“紅色代碼”病毒攻擊并不會對系統產生影響，但IDS 會將此攻擊記錄下來,并產生誤報；③孤立報警，攻擊者進行攻擊時, 往往是通過一系列的攻擊行為才能達到最終目的，IDS只對每一次攻擊產生報警, 缺乏對攻擊序列關聯分析。
由于大量的重復報警和誤報的存在，大大降低了真實報警的可見性，使得管理員難以從
紛繁蕪雜的事件中準確識別出真正的攻擊和威脅的報警, 且由于檢測引擎缺乏對序列攻擊的分析難以重組整個攻擊場景，在遭受重大序列攻擊時使我們很難對攻擊者取證和防范再次類似攻擊的能力，更難以及時更新保護區的系統的漏洞。
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