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在流量行為分析的基礎(chǔ)上，結(jié)合持流量、性能、威脅情報(bào)、設(shè)備等結(jié)構(gòu)化及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)建模分析技術(shù)，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)可視化與**防護(hù)。如圖6所示，在kill chain等相關(guān)研究的基礎(chǔ)上，把網(wǎng)絡(luò)入侵的行為劃分為3個(gè)步驟，7個(gè)階段。并基于劃分，對(duì)收到的海量告警信息進(jìn)行拆分和關(guān)聯(lián)，設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)了異構(gòu)數(shù)據(jù)源的告警挖掘、關(guān)聯(lián)分析引擎，支持對(duì)IDS、防火墻、漏掃業(yè)務(wù)產(chǎn)生的日志進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析。采用關(guān)聯(lián)分析、時(shí)序模式分析、聚類(lèi)分析法等方法對(duì)告警數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)處理。比如對(duì)網(wǎng)絡(luò)的流量大小、業(yè)務(wù)分布、端口情況等進(jìn)行建模，當(dāng)發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中的流量分布和正常流量存在偏差時(shí)，通過(guò)異常流流量和kill chain確認(rèn)階段的告警信息，對(duì)模型的差異進(jìn)行分析，可以確認(rèn)設(shè)備已經(jīng)感染木馬或者蠕蟲(chóng)等惡意程序。


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