安全报警融合环境中信息的关联

计算机工程与应用 ›› 2011, Vol. 47 ›› Issue (25): 107-111.

安全报警融合环境中信息的关联

刘靖1，2，刘建伟1，张铁林2，陈建华2，刘芋存3

1.北京航空航天大学电子信息工程学院，北京 100191
2.酒泉卫星发射中心，甘肃酒泉 732750
3.两河中心学校，四川广安 638509

收稿日期:1900-01-01 修回日期:1900-01-01 出版日期:2011-09-01 发布日期:2011-09-01

Association of information in security alerts fusion environment

LIU Jing1，2，LIU Jianwei1，ZHANG Tielin2，CHEN Jianhua2，LIU Yucun3

1.School of Electronic and Information Engineering，Beihang University，Beijing 100191，China
2.Jiuquan Satellite Launch Center，Jiuquan，Gansu 732750，China
3.Lianghe Central School，Guang’an，Sichuan 638509，China

Received:1900-01-01 Revised:1900-01-01 Online:2011-09-01 Published:2011-09-01

摘要/Abstract

摘要： 网络中各个安全产品各自为阵，难以满足全方位集成防御体系的需求，信息融合是安全技术的发展趋势。基于分层融合的思想提出SAFE（Security Alerts Fusion Environment），对安全报警信息进行融合，采用一阶谓词逻辑，从网络安全行为描述和关联规则等方面叙述报警信息的关联。SAFE生成简洁直观的综合性安全信息，为安全事件响应决策提供有效支持。

关键词: 安全报警融合环境（SAFE）, 分层融合, 关联, 一阶谓词逻辑

Abstract: If the network security products operate independently，it can not meet the demand for integrated defense.Information fusion is the development trend of security technology.Based on idea of hierarchical fusion，this paper proposes a Security Alerts Fusion Environment（SAFE）.Security alarms are fused.First-order predicate logic is used and the associated processing of information is realized.From description of network security behavior and association rules etc，the association of information is described.SAFE generates intuitionistic and comprehensive security information，provides effective support for security response decision.

Key words: Security Alerts Fusion Environment（SAFE）, hierarchical fusion, association, first-order predicate logic

刘靖1，2，刘建伟1，张铁林2，陈建华2，刘芋存3. 安全报警融合环境中信息的关联[J]. 计算机工程与应用, 2011, 47(25): 107-111.

LIU Jing1，2，LIU Jianwei1，ZHANG Tielin2，CHEN Jianhua2，LIU Yucun3. Association of information in security alerts fusion environment[J]. Computer Engineering and Applications, 2011, 47(25): 107-111.

[1]	张岐山，陈露露. 基于均衡接近度灰关联的Slope One算法[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(9): 96-102.
[2]	牛通，卿粼波，许盛宇，苏婕. 基于深度学习的分层关联多行人跟踪[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(8): 96-102.
[3]	惠蕙，王秋萍，李苗苗. 犹豫模糊语言后悔理论和ELECTRE决策方法及应用[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(20): 172-179.
[4]	朱永明，邱文静. 概率多值中智集的关联系数及其应用[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(15): 186-192.
[5]	张瑶，卢焕章，张路平，胡谋法. 基于深度学习的视觉多目标跟踪算法综述[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(13): 55-66.
[6]	张振海，张湘婷. 上下文感知的高铁信息服务推荐方法研究[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(12): 231-236.
[7]	车敏诗，聂春燕，杨承金，阮新磊，范如俊. 基于灰色关联法的生理信号与情绪关联度研究[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(11): 168-172.
[8]	杨葛英，沈夏炯，史先进，张磊. 以概念格为背景的关联规则可视化[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(1): 84-91.
[9]	肖成龙，聂紫阳，王珊珊. 基于ParetoHeu和实例化失败统计的关联启发式方法[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(5): 57-64.
[10]	李俊彦，宋焕生，张朝阳，侯景严，武非凡. 基于视频的多目标车辆跟踪及轨迹优化[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(5): 194-199.
[11]	王伟成，肖琨. 无线异构EH蜂窝网络中移动台关联的性能分析[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(3): 121-126.
[12]	纪文璐，王海龙，苏贵斌，柳林. 基于关联规则算法的推荐方法研究综述[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(22): 33-41.
[13]	朱丹，陈晓红，吴卿源，李舜酩. 自适应图学习诱导的子空间聚类[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(21): 30-37.
[14]	顾军华，苏鸣，张亚娟，张丹红. 基于位编码链表的快速频繁模式挖掘算法研究[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(19): 86-93.
[15]	包顺，徐鑫，肖箭，周礼刚. Pythagorean犹豫模糊灰色关联前景多属性决策方法[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(18): 119-123.