【摘 要】
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近年来,网络信息技术的快速发展导致网络规模也随之增长,面对网络流量高速传输的环境,传统的网络流量采集技术存在性能问题,而且持续变化的网络威胁使得网络攻击情况变得错综复杂,这对网络安全提出了巨大的挑战。本文基于对网络流的分析,结合当前网络安全领域的技术设计网络安全智能感知平台,从提高网络流采集效率、分析网络攻击行为、发掘网络攻击事件、评估网络节点安全情况等几个方面展开研究,以防止网络攻击给互联网环境
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近年来,网络信息技术的快速发展导致网络规模也随之增长,面对网络流量高速传输的环境,传统的网络流量采集技术存在性能问题,而且持续变化的网络威胁使得网络攻击情况变得错综复杂,这对网络安全提出了巨大的挑战。本文基于对网络流的分析,结合当前网络安全领域的技术设计网络安全智能感知平台,从提高网络流采集效率、分析网络攻击行为、发掘网络攻击事件、评估网络节点安全情况等几个方面展开研究,以防止网络攻击给互联网环境带来更多的危害。主要工作如下:（1）设计了高效的Multi Flow Capture网络流采集功能,利用线程池思想开发了高并发的大流量数据采集架构,解决了大流量抓包过程中的用户态内存耗尽问题与丢包问题。在与数据库的通信中,使用高并发连接池进行通信,实时将解析的数据存入数据库,最终实现高速流量数据的实时采集分析与存储。（2）提出了一种基于Inception-LSTM的网络流量异常检测智能模型,该模型使用Inception模块增强了神经网络对网络流中不同空间特征尺度的适应性、弱化了不相关的非关键特征,同时利用LSTM在网络流的时间特征方面体现的优点,有效提升了针对网络攻击行为检测的精确性。（3）针对目前传统网络安全平台难以得出网络攻击行为之间存在的关联关系问题,以攻击图表示模型为指引,提出一种基于贝叶斯网络的攻击事件智能发掘模型。首先以先验知识建立贝叶斯攻击行为关联图;其次基于属性相似度聚合网络攻击行为,针对网络攻击场景设计高效的Ex-Apriori算法发掘攻击行为间的关联规则并建立攻击行为组集;最后利用贝叶斯攻击行为关联图的参数对攻击行为组集进行计算,实现对攻击事件的发掘。（4）为准确、全面地评估网络中节点的安全情况并量化攻击威胁,提出一种基于攻击事件的节点安全评估方法,该方法主要基于攻击事件威胁度对网络攻击的效能进行量化,通过融合网络攻击行为在不同威胁领域上体现的特征,依据实时检测的网络攻击事件将网络攻击威胁量化为节点安全值。（5）基于以上关键技术,设计并实现了基于流分析的网络安全智能感知平台,包括高速网络流采集及存储、网络攻击行为智能检测、网络攻击事件智能发掘、节点安全评估等功能。
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