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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2008.3
- 수록면
- 33 - 42 (10page)
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To analyze tens of thousands of alarms triggered by the intrusion detections systems (IDS) a day has been very time-consuming, requiring human administrators to stay alert for all time. But most of the alarms triggered by the IDS prove to be the false positives. If alarms could be correctly classified into the false positive and the false negative, then we could alleviate most of the burden of human administrators and manage the IDS far more efficiently. Therefore, we present a new approach based on attribute-oriented induction (AOI) to classify alarms into the false positive and the false negative. The experimental results show the proposed approach performs very well.
목차
1. 서론
2. 침입탐지시스템과 관련 연구
3. AOI에 기반을 둔 개선된 알람 분석 방법 제안
4. 실험 결과
5. 결론 및 향후 연구 과제
참고문헌
참고문헌 (19)
참고문헌 신청
1. [기타자료] - Berry / 1999 / Mastering Data Mining / John Wiley & Sons.
2. [기타자료] - Bloedorn / 2000 / Data Mining for Improving Intrusion Detection / MITRE
3. [학술대회논문] - Clifton / 2000 / Developing Custom Intrusion Detection Filters using Data Mining / Proceedings of MILCOM 2000 : 440 ~ 443
4. [학술대회논문] - Cuppens / 2001 / Managing Alerts in a Multi-Intrusion Detection Environment / Proceedings of the 17th ACSAC 2001
5. [보고서] - Ellis, J. / 2002 / State of the Practice of Intrusion Detection Technologies, Technical Report
2. [기타자료] - Bloedorn / 2000 / Data Mining for Improving Intrusion Detection / MITRE
3. [학술대회논문] - Clifton / 2000 / Developing Custom Intrusion Detection Filters using Data Mining / Proceedings of MILCOM 2000 : 440 ~ 443
4. [학술대회논문] - Cuppens / 2001 / Managing Alerts in a Multi-Intrusion Detection Environment / Proceedings of the 17th ACSAC 2001
5. [보고서] - Ellis, J. / 2002 / State of the Practice of Intrusion Detection Technologies, Technical Report
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