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基于主动DS理论分类器的告警校验
为精简IDS 产生的海量告警信息、降低IDS 的误报率，提出一种基于主动D-S 理论分类器的告警校验方法。该方法反映影响校验结果的各因素之间的概率关系，有效地解决了传统校验方法中存在的校验过于教条的问题，并能够对攻击行为进行学习来提高校验的准确性。使用MIT Lincoln Lab 提供的DARPA 2000 入侵检测攻击场景数据集LLDOS1.0 对该方法进行性能测试，实验结果验证了该方法的有效性。关键词：告警校验；D-S 理论；分类器
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