检索结果-南通市图书馆

作者：任怡彤中国民航大学

学位级别：硕士

系统日志数据对系统管理员管理系统和诊断系统问题起到了关键作用。随着数据的爆炸性增长,人工分析系统日志不仅耗费人力资源而且其分析速度已远远落后于日志生成的速度。使用基于机器学习方法的自动检测技术已成为目前解决系统日志异... 详细信息

系统日志数据对系统管理员管理系统和诊断系统问题起到了关键作用。随着数据的爆炸性增长,人工分析系统日志不仅耗费人力资源而且其分析速度已远远落后于日志生成的速度。使用基于机器学习方法的自动检测技术已成为目前解决系统日志异常检测问题的发展趋势。但是,基于传统机器学习方法在面对变化数据与类重叠数据时的效果并不稳定。随着系统的不断运行,日志反映了当前系统的状态,也产生了新的知识。因此,相对于以往的系统日志数据,当前日志数据发生了变化。为了适应不断变化的日志数据,本文提出了一种基于一致性预测算法的系统日志异常检测模型。将统计学习与机器学习的方法相结合,将一致性预测框架引入系统日志异常检测的问题中。相比于基于静态阈值的检测方法,一致性度量的统计学习方法可以动态适应不断变化的日志数据。并且针对一致性度量的统计学习方法计算效率低下的问题进行了改进。从而使得基于一致性预测算法的系统日志异常检测模型可以快速准确的检测系统日志的异常情况。由于系统日志数据的属性值过于相似,以致于无法准确划分决策边界,产生了类重叠现象。针对出现类重叠现象的日志数据,本文提出了一种基于集成学习的类重叠异常检测模型。首先计算了样本数据和不同类别隶属度之间的关系,并且利用模糊度将类重叠区域的数据提取出来,减小非类重叠部分数据对实验的影响。使用集成学习AdaBoost检测类重叠区域的日志数据。相比于传统的机器学习算法,AdaBoost通过迭代基础算法可以更好的对类重叠区域的日志数据进行分类,从而达到对系统日志的异常检测目的。

关键词：系统日志异常检测机器学习一致性预测类重叠

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面向APT家族分析的攻击路径预测方法研究

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信息安全学报 2023年第1期8卷 1-13页

作者：陈伟翔任怡彤肖岩军侯锐田志宏广州大学计算机科学与网络工程学院广州510006 绿盟科技集团股份有限公司广州分公司广州510006 中国科学院信息工程研究所信息安全国家重点实验室北京100093

近年来,针对政府机构、工业设施、大型公司网络的攻击事件层出不穷,网络空间安全已成为事关国家稳定、社会安定和经济繁荣的全局性问题。高级持续威胁(Advanced Persistent Threat,APT)逐渐演化为各种社会工程学攻击与零日漏洞利用的综... 详细信息

近年来,针对政府机构、工业设施、大型公司网络的攻击事件层出不穷,网络空间安全已成为事关国家稳定、社会安定和经济繁荣的全局性问题。高级持续威胁(Advanced Persistent Threat,APT)逐渐演化为各种社会工程学攻击与零日漏洞利用的综合体,已成为最严重的网络空间安全威胁之一,当前针对APT的研究侧重于寻找可靠的攻击特征并提高检测准确率,由于复杂且庞大的数据很容易将APT特征隐藏,使得获取可靠数据的工作难度大大增加,如何尽早发现APT攻击并对APT家族溯源分析是研究者关注的热点问题。基于此,本文提出一种APT攻击路径还原及预测方法。首先,参考软件基因思想,设计APT恶意软件基因模型和基因相似度检测算法构建恶意行为基因库,通过恶意行为基因库对样本进行基因检测,从中提取出可靠的恶意特征解决可靠数据获取问题;其次,为解决APT攻击路径还原和预测问题,采用隐马尔可夫模型(HMM)对APT恶意行为链进行攻击路径还原及预测,利用恶意行为基因库生成的特征构建恶意行为链并估计模型参数,进而还原和预测APT攻击路径,预测准确率可达90%以上;最后,通过HMM和基因检测两种方法对恶意软件进行家族识别,实验结果表明,基因特征和HMM参数特征可在一定程度上指导入侵检测系统对恶意软件进行识别和分类。

关键词： APT攻击恶意行为基因库 HMM 攻击路径还原及预测恶意软件家族分类

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基于一致性预测算法的内网日志检测模型

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信息网络安全 2020年第3期 45-50页

作者：顾兆军任怡彤刘春波王志中国民航大学信息安全测评中心天津300300 中国民航大学计算机科学与技术学院天津300300 南开大学人工智能学院天津300071

机器学习是网络安全威胁检测系统的薄弱环节。不断进化的网络攻击利用数据的概念漂移躲避机器学习检测,导致检测模型随时间不断退化。文章通过一致性度量的统计学习方法,缓解基于日志分析的内网安全威胁检测模型的退化问题。相比于基于... 详细信息

机器学习是网络安全威胁检测系统的薄弱环节。不断进化的网络攻击利用数据的概念漂移躲避机器学习检测,导致检测模型随时间不断退化。文章通过一致性度量的统计学习方法,缓解基于日志分析的内网安全威胁检测模型的退化问题。相比于基于静态阈值的检测方法,一致性度量的统计学习方法可以动态适应不断进化的安全攻击,感知底层数据的概念漂移,缓解模型退化问题。文章实现了一个基于日志分析的内网安全检测模型,在HDFS数据集上有效发现了概念漂移趋势,缓解了模型退化。

关键词： HDFS 异常检测一致性预测混淆矩阵

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脱贫攻坚精神融入思政教育下的大学生获得感提升路径研究

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大学（研究与管理） 2024年第2期 82-85页

作者：李艺魏晓彤任怡璇天津大学管理与经济学部天津300072

大学生思政教育获得感是衡量高校思政教育效果的重要指标。融入脱贫攻坚精神的思政教育,是提升思政教育的感染力、说服力、吸引力、牵引力的高效途径,对提高大学生思政教育获得感有促进作用。基于大学生思政教育获得感低、教育模式固化... 详细信息

大学生思政教育获得感是衡量高校思政教育效果的重要指标。融入脱贫攻坚精神的思政教育,是提升思政教育的感染力、说服力、吸引力、牵引力的高效途径,对提高大学生思政教育获得感有促进作用。基于大学生思政教育获得感低、教育模式固化、新思想融入差等薄弱环节,本研究梳理思政教育获得感运行机制,结合脱贫攻坚精神对大学生思政教育的价值,提出脱贫攻坚精神融入下的大学生思政教育“3+3+3”育人新模式,同时以B大学为实践试点,证明该模式有利于提高大学生的思政教育获得感,模式实用性得到证实。

关键词：思政教育获得感脱贫攻坚精神理论研究实践研究

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