基于关联知识图的网络攻击检测技术研究与实现

• 作者: 吴越 王迪 邹福泰
• 来源期刊: 通信技术
• 学科: 工学
• 关键词: 关联知识图 网络攻击检测 污点传播 社区发现算法
• 年，卷（期）: 2020,（12）
• 所属期刊栏目: 安全与保密
• 页码范围: 3040-3045
• 页数: 6页
• 分类号: TN915
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0802.2020.12.026

摘要

现实中如何对海量流量进行网络攻击检测已成为一个难题.使用传统的机器学习攻击检测,需要对海量流量数据全部打上标签用于训练,显然是不合理且难以实现的.因此,提出了一种半监督的基于关联知识图和大数据的网络攻击检测技术.首先,基于Spark计算引擎高性能处理流量日志.其次,提取日志里的信息,以IP、Domain和文件作为关联知识图的节点,将它们的相关性作为边进行绘图.最后,基于关联知识图中已知的部分节点信息,通过聚类算法和污点传播算法完成整个攻击的检测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邹福泰		31	175	7.0	12.0
2	吴越		47	188	8.0	11.0
3	王迪		10	12	2.0	3.0