丁志芳，徐孟春，费勤福，武东英

（信息工程大学 数学工程与先进计算国家重点实验室，河南 郑州450002）

0 引 言

查找和识别恶意输入、事件和输出是入侵检测系统的根本任务。构建这样的系统和对它们的属性推理是入侵检测研究的主要目标。在这个领域中的一个关键问题是系统无法自动保护自身免受攻击。为了能够识别和发现现有的和新出现的攻击，系统必须具有自动反应机制。自我修复软件技术的最新进展为自动入侵响应铺平了道路。检测技术的局限性在于必须在响应之前发现入侵检测的缺陷 （误报和漏报，失效开放性，性能等），也就是说在响应之前必须检测到攻击。此外，许多系统管理员不愿意让自动防御系统擅自对计算环境做出改变，即便机器的反应比人类快了不止一个数量级。

攻击的不可预测性、检测机制不精确性以及对自动响应系统缺乏分析，导致人们对自动防御和自我修复系统的使用缺乏信心并且持怀疑态度。因此，自动生成的解决方案必须以自动化的方式进行非常详细、严谨和认真的测试。ARV是入侵防御研究中值得进一步探索的领域。本文研究的重点是，监控以网络为中心应用的ARV系统所面临的挑战。以网络为中心的应用是普遍的攻击目标，这是由于攻击者可以匿名，并且很容易将输入送到系统。网络系统的复杂性大于其他系统，更复杂的问题域有利于说明ARV系统可能面临众多的挑战。

1 相关工作

输入和事件的分类是入侵检测系统根本目的，ARV的前提是适当地对系统输入分类。……