基于大数据的安全事件挖掘框架  被引量:12

Big Data-based Framework for Security Event Mining

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作  者:李明桂[1] 肖毅[1] 陈剑锋[1] 许杰[1] 

机构地区:[1]中国电子科技集团公司第三十研究所,四川成都610041

出  处:《通信技术》2015年第3期346-350,共5页Communications Technology

基  金:国家自然科学基金项目(No.61202043)~~

摘  要:安全态势感知是掌控网络空间的听觉和视觉,安全事件的获取是安全态势感知的基础。在大数据时代,安全事件的挖掘是一个典型的大数据问题。运用大数据技术进行网络安全研究,构建了一种安全事件挖掘框架,结合在线反馈和离线分析两种方式,从海量、多源、异构的原始数据中,提取有效的安全事件,发现安全风险、潜在威胁和未知攻击。挖掘结果可用于安全态势感知、攻击追踪溯源、攻击知识学习等进一步研究。Security situation awareness is,just like the eyes and ears,to grasp and control the cyber space.Further,the acquisition of security event is the basis for security situation awareness.In the era of big data,security event mining is also a typical big data problem.This paper proposes a framework for mining security event by on-line and off-line mode.It provides a solution to detect security risks,potential threats and unknown attacks from the massive,multi-source,heterogeneous raw data.Moreover,the mined results can be used for implementing further processing,including security situation awareness,attack-source tracking attack-knowledge learning.

关 键 词:大数据 安全事件 数据挖掘 机器学习 

分 类 号:TP309[自动化与计算机技术—计算机系统结构]

 

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