入侵检测系统警报关联及相关技术研究的中期报告本次中期报告主要介绍了入侵检测系统警报关联及相关技术的研究进展。一、研究背景对于大型网络环境来说，传统的入侵检测系统往往难以处理海量的安全事件，因此需要将多个入侵检测系统集成为一个统一的系统，即入侵检测系统（IDS）集成。但是，集成了多个IDS后，会产生大量的安全事件，如何对这些安全事件进行有效的识别和响应成为关键问题之一。因此，需要结合事件关联技术对安全事件进行多维度的关联度分析，以便有效的区分出真实攻击事件和误报事件。二、研究内容1.IDS集成本研究使用了多种IDS集成方案，包括传统的集中式和分布式集成方案，同时探讨了将机器学习模型与IDS集成相融合的方案。通过对比不同方案的优缺点，来选择最优的方案进行进一步的研究。2.安全事件关联技术本研究采用了事件聚类和时序关联两种安全事件关联技术。其中，事件聚类将所有相似的安全事件聚类在一起，从而将复杂的事件序列转化为简单的聚类序列；时序关联则将事件的时间戳与其他相关属性结合起来，对事件关联度进行分析和评估。3.基于机器学习的安全事件关联技术除了传统的安全事件关联技术外，本研究还探讨了基于机器学习的安全事件关联技术。具体来说，采用了一种深度神经网络模型，将事件序列转化为向量形式，并通过对向量之间的相似度进行聚类，实现了多维度的安全事件关联。三、研究成果通过以上研究，我们取得了以下成果：1.完成了多种IDS集成方案的实现和比对，选定了最优方案进行进一步的研究。2.实现了事件聚类和时序关联两种安全事件关联技术，并进行了对比研究。3.实现了基于机器学习的安全事件关联技术，并取得了一定的实验结果。四、下一步工作在接下来的研究中，我们将主要进行以下工作：1.探讨更多的安全事件关联技术，并比较其优缺点，结合实际应用情况和数据特点，选定最适合的安全事件关联技术。2.提高基于机器学习的安全事件关联技术的精度和效率，并进行大规模的实验验证。3.研究如何将安全事件关联技术和响应机制融合起来，实现入侵检测系统的自动化响应。