【摘 要】
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【目的】针对网络入侵检测系统发出的大量警报信息分析困难的问题，提出了一种基于过程挖掘和迹聚类的网络攻击警报建模分析方法，根据网络安全日志信息建立并简化网络攻击模型。【方法】该方法使用过程挖掘技术分析警报信息中的所包含的攻击者的行为信息和所使用的攻击方法信息，并以高层次可视化模型向网络管理人员提供攻击信息。利用基于频繁序列模式的迹聚类技术对日志活动间的行为关系进行分析，提取出活动的频繁序列模式，并且
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61572035）； 安徽省重点研究与开发计划项目（2022a05020005）；
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【目的】针对网络入侵检测系统发出的大量警报信息分析困难的问题，提出了一种基于过程挖掘和迹聚类的网络攻击警报建模分析方法，根据网络安全日志信息建立并简化网络攻击模型。【方法】该方法使用过程挖掘技术分析警报信息中的所包含的攻击者的行为信息和所使用的攻击方法信息，并以高层次可视化模型向网络管理人员提供攻击信息。利用基于频繁序列模式的迹聚类技术对日志活动间的行为关系进行分析，提取出活动的频繁序列模式，并且根据频繁序列模式对迹进行匹配，将相似的迹聚为一类，从而将一个警报日志L的复杂网络攻击警报模型分解为多个子日志的多个简单、直观的子模型。【结果】仿真实验表明，提出方法得到的网络攻击模型在精确度、适应度和F1-分数上均有较好的表现；对于复杂的攻击模型，使用迹聚类方法可以生成多个低复杂性的模型，有效的降低其复杂性。【结论】据实验结果可以表明该网络攻击建模方法引入过程挖掘和迹聚类后，相较于传统建模分析方法可以更有效的反映出网络攻击者的入侵策略，并且对于复杂的攻击模型可以有效的降低其复杂程度。
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