陶晓玲， 赵培超， 陈隆生

(1.桂林电子科技大学 广西高校云计算与复杂系统重点实验室，广西 桂林 541004；2.桂林电子科技大学 计算机与信息安全学院，广西 桂林 541004)

互联网规模的不断扩大和日益复杂的网络环境给网络安全防护工作造成了极大的挑战，为抵御层出不穷的网络攻击，并克服单一数据源产生的报警信息较为片面的缺陷，管理人员通过部署多个传感器对网络环境进行实时监测。然而在实际运行时这些检测单元往往各自为政，产生海量的报警数据，这些多源异构的报警数据中存在大量的冗余报警和重复报警，严重加大了管理人员的工作难度。与此同时多个检测单元之间的相互不兼容也会导致误报警的产生，从而影响检测精度。因此，通过报警融合技术强化报警信息可读性并提高检测系统准确率，对于网络安全建设具有重要意义。

报警融合技术是一种将不同来源信息进行关联和集成，以获得更有效数据的信息处理过程。Adel[1]提出了一种基于主成分分析法的报警数据融合方法，从特征层的角度出发实现数据降维并去除冗余，但该方法在数据维度较大时主成分缺乏可解释性，融合效果较差。文献[2-3]利用报警特征相似度进行聚类与融合，提高了聚合结果准确性，但该方法对数据一致性要求较高，不适用于多传感器数据融合，并且未能减少误报警数据，存在一定的局限性。多传感器部署扩展了入侵检测系统的信息来源，保障了检测结果的准确性和全面性，但多源异构的报警信息也为后续的分析和感知造成一定的困扰。……