【摘 要】
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随着互联网的飞速发展,网络日志数据呈现爆炸式增长,网络日志蕴含着丰富的网络安全信息。通过对网络日志进行分析,提出了基于访问行为和网络关系的攻击IP识别模型和基于滑动
【机 构】
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北京信息科技大学智能信息处理研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金(61772081)资助
论文部分内容阅读
随着互联网的飞速发展,网络日志数据呈现爆炸式增长,网络日志蕴含着丰富的网络安全信息。通过对网络日志进行分析,提出了基于访问行为和网络关系的攻击IP识别模型和基于滑动时间窗口的IP真人属性判定模型。基于Storm实时流式计算框架,对所提模型进行算法实现,以构建分布式网络日志实时计算与分析平台,并对实现过程中遇到的技术问题给出了解决方案。通过真实数据对所构建的模型进行分析计算,结果表明,所构建的攻击IP识别模型的标注准确率达到98%,IP真人属性判定模型的标注准确率达到96%;构建的分布式网络日志实时计算与分
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