34、IDS 互操作性与关联分析：数据处理与攻击检测

IDS 互操作性与关联分析：数据处理与攻击检测

1. 数据处理流程

数据处理主要包括聚合、缩减、关联和归纳四个阶段，各阶段的主要功能如下：
- 聚合（Aggregation） ：对特定入侵检测系统（IDS）产生的警报进行聚合处理。
- 缩减（Reduction） ：去除明确无关的警报信息，如低级别、不适合环境或重复的警报。虽然去除警报的过程简单，但逻辑可能较为复杂。目前系统未采用迭代式缩减，主要功能通过 SQL 离线实现。
- 关联（Correlation） ：在警报缩减为更相关的子集后，软件考虑哪些警报可能存在关联。关联目前基于时间、IP、位置和名称等字段，也可以基于任何被认为与确定攻击相关的字段。例如，注意端口字段中的序列（如端口扫描情况），或主机入侵检测系统（HIDS）上的攻击过程（如资源耗尽攻击）。关联关系可以直接基于签名，也可以通过系统监视某些异常操作来确定。
- 归纳（Induction） ：在分析过程中，软件从数据中推断可能发生或可能即将发生的事件。归纳使用比关联更复杂的分析方法，但遵循相同的一般原则。主要区别在于，归纳用于从数据集中推断或插值信息，而不仅仅是确定关系。例如，预测攻击的下一阶段、推断攻击中缺失的组件或确定攻击在网络中的可能传播。当前原型中尚未包含归纳功能，但将与关联的“异常操作”方面密切相关。

以下是数据处理流程的 mermaid 流程图：

graph LR
    A[聚合] --> B[缩