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申请/专利权人：广州大学
摘要：本发明公开了一种基于蜜点情报阈值调整的溯源图异常节点检测方法，通过将离线训练阶段得到的异常检测模型用于在线检测阶段，实现对溯源图异常节点的检测及攻击场景还原。一方面，本发明针对传统单模型异常检测区别不够敏感、易产生误报信息等问题，设计了多模型框架模块，通过多个子模型进行异常检测，并使用增加的概率校验模块提升子模型的分类信心，从而提高主机侧系统日志溯源图中异常行为的检测精确度。另一方面，本发明针对动态检测场景适应差的问题，使用基于盾立方四蜜情报的概率校验模块进行子模型的检测结果进行校验，盾立方四蜜情报实时捕获的攻击信息会实时影响异常检测时的分类置信度，从而提高异常检测中的动态场景适应性。
主权项：1.一种基于蜜点情报阈值调整的溯源图异常节点检测方法，其特征在于，包括离线训练阶段和在线检测两大阶段；其中，离线训练阶段的步骤为：采集良性无异常的主机侧日志数据构建溯源图，压缩保存至数组得到训练数据集；对训练数据集中的每个节点提取节点特征向量；使用训练数据集的节点特征向量训练多模型框架网络，得到训练好的多模型框架网络；所述多模型框架网络包括多个并联的Z-net异常检测子模型及一个基于盾立方四蜜情报的概率校验模块；所述Z-net异常检测子模型基于Graphsage图神经网络构建；所述多模型框架网络以节点特征向量为输入，按顺序经过多个Z-net异常检测子模型分别进行检验，对检验后的结果使用基于盾立方四蜜情报的概率校验模块进行校验，并根据校验结果输出对节点的异常检测结果；在线检测节点的步骤为：采集待检测的主机侧日志数据并构建溯源图，压缩保存至数组得到待测数据集；对待测数据集中的每个待测节点提取节点特征向量；将待测数据集的节点特征向量输入训练好的异常检测模型进行异常节点检测，判断可疑异常节点；对可疑异常节点进行第一时间告警并生成攻击场景。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广州大学 一种基于蜜点情报阈值调整的溯源图异常节点检测方法
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