基于LDA模型的海量APT通信日志特征研究

• 作者: 孙名松 韩群
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 高级持续性威胁 大数据处理 IP规范 DBSCAN算法 特征描述
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 安全技术
• 页码范围: 194-200,205
• 页数: 8页
• 分类号: TP309
• 字数: 7969字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2017.02.032

摘要

为实现高级持续性威胁(APT)的通信检测,提出一种对服务器端和主机端日志数据的检测方法.通过建立IP地址数据库,采用DBSCAN聚类算法对海量日志数据进行收集和处理得到异常通信日志.利用高级持续性威胁14种通信特征的隐含狄利克雷分布(LDA)建模对异常通信日志进行检测.实验结果表明,与潜在语义分析和概率潜在语义分析检测模型相比,LDA建模提高了APT通信检测的效率和准确度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙名松	哈尔滨理工大学软件学院	55	355	12.0	15.0
2	韩群	哈尔滨理工大学软件学院	1	1	1.0	1.0