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摘要:
在网络入侵情报协同分析过程中,告警数据的共享使被攻击者面临隐私泄露的风险.针对现有告警信息隐私保护方法无法应对背景知识下恶意分析的问题,提出一种新的网络告警关联分析方法.以原始告警序列数据集作为输入,利用Laplace机制构建支持差分隐私保护的噪声告警序列前缀树.在此基础上,通过遍历噪声前缀树生成泛化告警序列数据集,使用频繁序列挖掘算法实现告警关联.从理论角度证明该方法支持ε-差分隐私保护,并在典型多步攻击场景LLDoS1.0 inside数据集上进行验证.实验结果表明,该方法在保护告警序列隐私的同时,能够提高告警关联准确性.
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内容分析
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文献信息
篇名 支持告警序列差分隐私保护的网络入侵关联方法
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 入侵检测 告警关联 差分隐私保护 频繁序列挖掘 前缀树
年,卷(期) 2018,(5) 所属期刊栏目 安全技术
研究方向 页码范围 128-132
页数 5页 分类号 TP309.7
字数 4847字 语种 中文
DOI 10.19678/j.issn.1000-3428.0046456
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 吴晓平 海军工程大学信息安全系 210 1963 22.0 33.0
2 李洪成 海军工程大学信息安全系 16 170 7.0 12.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (42)
共引文献  (127)
参考文献  (12)
节点文献
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2019(2)
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2020(5)
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  • 二级引证文献(2)
研究主题发展历程
节点文献
入侵检测
告警关联
差分隐私保护
频繁序列挖掘
前缀树
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
总下载数(次)
53
总被引数(次)
317027
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导