【摘 要】
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内网恶意内部活动的证据通常隐藏在大型数据流中,例如数月或数年累积的系统日志,然而数据流往往是无界的、不断变化的和未标记的。因此,为实现高度准确的异常检测,提出集成流
【机 构】
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北京交通大学计算机与信息技术学院,中国科学院大学网络空间安全学院,中国科学院信息工程研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金Nos.61702474,61602467,国家重点研发计划No.2016QY03D0503
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内网恶意内部活动的证据通常隐藏在大型数据流中,例如数月或数年累积的系统日志,然而数据流往往是无界的、不断变化的和未标记的。因此,为实现高度准确的异常检测,提出集成流挖掘和图挖掘的内网异常检测方法,在发挥图挖掘的无监督优势的同时,融入了流挖掘的良好自适应能力。采用集成的方法,通过集成分类和更新,当出现概念漂移时,保证集成适应当前概念,使之可以检测到内网恶意行为。实验证明基于集成的方法比传统的单模型方法更有效,可以有效识别随时间改变其行为来隐藏恶意活动的内网异常,在面对隐藏在大量数据流中的内网异常且无标记的数
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