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互联网技术
> Bro的系统结构.3 训练样本集的生成
Bro的系统结构.3 训练样本集的生成
图片来源:
李艳,王鹏,孙福振.
基于机器学习的智能防火墙设计 ,
山东理工大学学报(自然科学版), 2008 (03).
>>查看本文图片摘要
图片关键词:
系统结构
样本集
连接记录
时间窗
百分比
所属学科:
互联网技术
图片上下文:
解释器(policy script interpreter)查询策略脚本解释器是系统的第三层模块.Bro的体系结构如图1所示:图1 Bro的系统结构2.3 训练样本集的生成考虑在检测数据中加入基于时间的统计特性这相当于在更抽象的层次上观察数据,清华大学研究小组采用时间窗的概念,针
....
对每一条连接记录,统计出在指定时间窗内与当前连接记录在属性上存在某种联系的连接记录.经过抽象化的连接记录的特征属性如表1所示:表1 网络数据属性说明属性特征含义取值范围count时间窗内与当前主机连接具有相同的目标主机的连接数int以下属性针对相同目的主机的连接floatSerror_rate时间窗内出现SYN错误的连接百分比floatRerror_rate时间窗内出现REJ错误的连接百分比floatSame_srv_rate服务数型相同的连接所占的百分比floatDiff_srv_rate服务类型不同的连接所占的百分比floatSrv_count服务类型与当前连接相同的连接的个数int以下属性针对相同服务的连接Srv_serror_rate时间窗内出现SYN错误的连接百分比floatSrv_serror_rate时间窗内出现REJ错误的连接百分比floatSrv_diff_host_rate目的主机不同的连接所占的百分比float 网络级的连接记录主要用于检测探测攻击以及拒绝服务攻击,在DARPA数据中含有一种sYN-Flood攻击,还有清华研究小组在实验室环境中模拟进行的Portscan攻击,在攻击的同时抓取网络中传输的原始数据包,然后处理后得到预处理的数据
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