【摘 要】
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针对高威胁网络安全事件隐蔽性强、攻击手法多样难以早期发现的问题,研究多维度分析评价及自动筛选高威胁目标的方法,采用具备对高威胁目标进行历史事件关联的持续监督技术,
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针对高威胁网络安全事件隐蔽性强、攻击手法多样难以早期发现的问题,研究多维度分析评价及自动筛选高威胁目标的方法,采用具备对高威胁目标进行历史事件关联的持续监督技术,实现高威胁网络安全事件的早期发现,提升安全预警能力。本文提出了一种聚合式持续分析自动发现恶意攻击源的方法,该方法提出了一种新的威胁度计算模型,该计算模型综合了攻击源多维度的信息,利用机器学习中的回归分析方法,针对具体的网络安全环境,可训练出具体的威胁度计算模型,利用计算得到的模型,可对未知的攻击源,实时进行威胁度的计算,通过威胁度的大小来自动识别
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