基于攻击症状关联分析的网络安全事件管理技术研究的开题报告一、研究背景和意义网络安全事件是指任一没有经过身份认证的人或进程对计算机系统进行非授权的访问或攻击，导致计算机系统发生了异常行为。网络安全事件监管和管理是一个非常重要的课题，能够为保护网络安全，防范攻击者的攻击，提供有力的技术支持。然而，目前大多数网络安全事件管理技术只能针对单个事件进行分析和响应，而不能在更高的层面上对事件进行关联分析。因此，急需开发一种基于攻击症状关联分析的网络安全事件管理技术。二、研究目的和研究内容本研究旨在设计和实现一种基于攻击症状关联分析的网络安全事件管理技术。该技术将计算机系统中的所有网络安全事件主动地聚合成一个事件流。对这个事件流进行分析，提取有价值的信息和特征，进而构建事件的语义表示和症状关系。在此基础上，通过统计、数据挖掘等算法，对事件进行关联分析，并进行威胁评估和情报共享。研究内容主要包括以下几点：1.事件流数据采集。通过网络监控设备、安全审计系统等手段采集计算机系统中的安全事件，并进行过滤和去重。2.事件症状关系建模。基于事件的关键信息和症状，构建事件的语义表示和症状关系，并对事件进行分类和标注。3.攻击症状关联分析。通过数据挖掘技术和机器学习算法，对事件流中的安全事件进行关联分析，并进行威胁评估和行为预测。4.威胁情报共享。通过威胁情报共享机制，将得到的威胁情报推送到安全产品中，从而提高安全防范能力。三、研究方法和技术路线本研究将采用科学的研究方法，以攻击症状关联分析为核心，通过数据挖掘技术和机器学习算法，对事件流中的安全事件进行关联分析。同时，将实现威胁情报共享机制，提高安全防范能力。1.数据采集。通过网络监控设备、安全审计系统等手段采集计算机系统中的安全事件，并进行过滤和去重。2.事件症状关系建模。基于事件的关键信息和症状，构建事件的语义表示和症状关系，并对事件进行分类和标注。3.特征提取和表示。提取事件流中的关键特征，建立事件的特征表示和表征，将事件流数据转换为机器可读的格式。4.攻击症状关联分析。通过数据挖掘技术和机器学习算法，对事件流中的安全事件进行关联分析，并进行威胁评估和行为预测。5.威胁情报共享。通过威胁情报共享机制，将得到的威胁情报推送到安全产品中，从而提高安全防范能力。四、预期成果和创新点本研究借助数据分析、机器学习等方法，构建了一个基于攻击症状关联分析的网络安全事件管理系统。该系统将实现安全事件的主动聚合和关联分析、威胁情报的共享。预期获得以下成果：1.设计和实现网络安全事件管理系统。该系统将实现安全事件的主动聚合和关联分析功能，为网络安全提供有力的技术支持。2.提出事件症状关系建模方法。通过建立事件的语义表示和症状关系，在现有研究的基础上进行创新，提高事件的准确性和可解释性。3.应用数据挖掘技术和机器学习算法实现攻击症状关联分析。该技术能够更准确地识别和分类攻击事件，并预测攻击者的行为。4.实现威胁情报共享机制。将得到的威胁情报推送到安全产品中，提高安全防范能力。五、研究难点和解决方案本研究涉及到以下难点：1.事件症状关系建模。需要准确地提取事件的关键信息和症状，并建立事件的语义表示和症状关系，实现事件的准确标注和分类。2.攻击症状关联分析。需要借助数据挖掘技术和机器学习算法，对事件流中的安全事件进行关联分析，并进行威胁评估和行为预测。3.实现威胁情报共享机制。需要建立一个通用的威胁情报共享平台，满足各种安全产品的需求，提高安全防范能力。为解决这些问题，本研究将：1.每个事件关键信息和症状提取的准确性和完整性，采用多维度的特征提取算法，结合专家经验和领域知识，提高分类和标注的准确性和可解释性。2.采用机器学习和数据挖掘技术，对事件流数据进行关联分析，同时利用模型的可解释性，找出事件流上的异常行为，降低误报率，确保准确性。3.建立安全威胁共享平台，架设标准化的数据交换模式，实现数据接口的统一管理和数据安全的保护，确保更好的共享效果。