基于知识发现的网络安全态势感知系统

被引:27
作者
王春雷 [1 ,2 ]
方兰 [2 ]
王东霞 [2 ]
戴一奇 [1 ]
机构
[1] 清华大学计算机科学与技术系
[2] 北京系统工程研究所信息系统安全技术重点实验室
关键词
网络安全; 安全态势建模; 安全态势生成; 数据挖掘; 知识发现;
D O I
暂无
中图分类号
TP393.08 [];
学科分类号
0839 ; 1402 ;
摘要
由于网络安全告警数据的复杂性和多样性,使得难以精确地分析和评估网络安全态势。通过总结网络安全态势感知的最新研究进展和现存问题,提出了一种基于知识发现的网络安全态势建模与生成框架,在该框架的基础上设计并实现了网络安全态势感知系统Net-SSA。该系统主要由安全态势建模和安全态势生成两部分组成。安全态势建模就是基于D-S证据理论构建适应于度量网络安全态势的形式模型,用于支持态势传感器的安全事件融合和关联分析。安全态势生成就是通过知识发现方法,挖掘网络安全态势数据集中的频繁模式和序列模式,并且将其转化成安全态势的关联规则,从而支持网络安全态势图的自动生成。通过相应的实验过程和结果分析,表明该系统能够支持网络安全态势的准确建模和高效生成。
引用
收藏
页码:11 / 17+24 +24
页数:8
相关论文
共 7 条
[1]   基于信息融合的网络安全态势评估模型 [J].
韦勇 ;
连一峰 ;
冯登国 .
计算机研究与发展, 2009, (03) :353-362
[2]   层次化网络安全威胁态势量化评估方法 [J].
陈秀真 ;
郑庆华 ;
管晓宏 ;
林晨光 .
软件学报, 2006, (04) :885-897
[3]   A data mining analysis of RTID alarms [J].
Manganaris, S ;
Christensen, M ;
Zerkle, D ;
Hermiz, K .
COMPUTER NETWORKS, 2000, 34 (04) :571-577
[4]   Mining frequent patterns without candidate generation [J].
Han, JW ;
Pei, J ;
Yin, YW .
SIGMOD RECORD, 2000, 29 (02) :1-12
[5]   Intrusion detection systems and multisensor data fusion [J].
Bass, T .
COMMUNICATIONS OF THE ACM, 2000, 43 (04) :99-105
[6]   UPPER AND LOWER PROBABILITIES INDUCED BY A MULTIVALUED MAPPING [J].
DEMPSTER, AP .
ANNALS OF MATHEMATICAL STATISTICS, 1967, 38 (02) :325-&
[7]  
Multisensor data fusion for next generation distribute-dintrusion detection systems. Tim Bass. 1999IRIS National Symposium on Sensor and Data Fusion . 1999