【摘 要】
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针对传统攻击轨迹识别方法处理时序数据效率较低且无法全面反映告警各维属性变化规律的不足,首先基于前缀-投影思想,设计了不产生候选集的频繁告警属性序列挖掘算法;然后,利
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61672531);湖北省自然科学基金资助项目(2015CFC867)
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针对传统攻击轨迹识别方法处理时序数据效率较低且无法全面反映告警各维属性变化规律的不足,首先基于前缀-投影思想,设计了不产生候选集的频繁告警属性序列挖掘算法;然后,利用时间窗分割全局攻击类型序列和全局攻击目标序列,挖掘出网络中频繁攻击行为序列和频繁攻击目标序列,并利用目的IP分割全局攻击类型序列,挖掘出针对单个主机的组合攻击模式,进而全面识别网络和主机上的攻击轨迹;最后,在典型分布式拒绝服务攻击场景LLDoS1.0inside的流量数据集中验证了以上方法的有效性。
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