An Intrusion Prevention Model Based on Data Fusion
基于数据融合的入侵防御模型

首先分析了目前比较热门的入侵防御系统的体系结构，并指出了传统单个入侵防御系统会导致单点故障、拒绝正常服务等一系列问题，同时还存在不能检测分布式协作攻击和未知攻击及性能等问题。为了解决传统IPS上述的缺点，在原有的两类入侵事件的基础上重新划分，把入侵事件分为三类，并结合多传感器数据融合技术和入侵容忍技术提出一种深度入侵防御模型。最后通过仿真实验验证了该模型检测和防御入侵的可行性。