【摘 要】
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为了有效的分析入侵者的攻击方式,并针对可能的攻击方式采取相应的预防措施,提出一种基于图核的网络攻击图自动分析方法。使用图核将网络攻击图转化为机器学习与模式识别等算
【机 构】
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解放军理工大学指挥信息系统学院研究生2队; 解放军理工大学指挥信息系统学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61473149)
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为了有效的分析入侵者的攻击方式,并针对可能的攻击方式采取相应的预防措施,提出一种基于图核的网络攻击图自动分析方法。使用图核将网络攻击图转化为机器学习与模式识别等算法可分析的核矩阵形式,然后使用现有的机器学习算法如支持向量机等对其进行训练。当产生新的网络攻击图时,使用训练出的模型进行分析,从而获知入侵者的攻击方式和手段,以此将网络攻击图的分析问题转化为攻击图的模式匹配问题。在网络攻击图生成系统中产生的攻击图数据集上进行实验显示了该方法具有较高的预测精度,表明基于图核的网络攻击图方法具有预测能力,并到达自动分析的效果。
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