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1. 基于属性综合评价系统的漏洞静态严重性评估

肖云彭进业王选宏

计算机应用 2010, 30 (8): 2139-2142.

摘要（355）

PDF （570KB）（1098）

针对计算机安全漏洞的静态严重性评估问题，提出了一种基于属性综合评价系统的漏洞静态严重性分析方法。该方法从漏洞的基本属性中提取漏洞的威胁性、影响度、流行性和修补难易4个指标，运用属性综合评价系统理论评价其静态严重性，获得二元组表示的漏洞静态严重性，其中的定性表示值表示漏洞的静态严重性等级，定量表示值表示漏洞静态严重性分值。应用实例表明该方法对于漏洞静态严重性的评估是准确有效的。相比于现有的漏洞严重性分析方法，该方法兼备了定性和定量表示的优点，体现了同一级别之下不同漏洞的静态严重性的细微差别

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2. 基于不确定性知识发现的入侵报警关联方法

肖云王选宏彭进业赵健

计算机应用

摘要（1549）

PDF （1250KB）（747）

针对入侵检测系统报警信息量大、琐碎和分散的问题，提出了一种基于不确定性知识发现的入侵报警关联方法。该方法的知识发现部分采用提出的不确定性序列模式发现算法—CWINEPI对报警数据进行序列模式发现，并将经过筛选后获得的入侵报警序列模式转化成入侵报警精简规则；再对入侵报警序列模式进行关联以获取攻击模式，并转化为入侵场景重建规则。入侵报警关联部分利用获取的入侵报警精简规则和入侵场景重建规则，以模式匹配方法构造报警关联引擎，对多个入侵检测系统上报的入侵报警进行关联。美国国防部高级研究计划局2000年入侵评测数据（DARPA2000）的报警数据验证了知识发现部分的良好性能；测试环境中的入侵报警的关联结果表明了该方法是高效、可行的。