一种基于多元警报日志分析的勒索攻击路径挖掘和深度识别方法

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一种基于多元警报日志分析的勒索攻击路径挖掘和深度识别方法
申请号:CN202411545771
申请日期:2024-11-01
公开号:CN119520042B
公开日期:2025-09-30
类型:发明专利
摘要
本发明属于工业互联网信息安全领域,公开了一种基于多元警报日志分析的勒索攻击路径挖掘和深度识别方法。通过采集来自多种系统传感器的警报数据,对不同格式警报数据进行归一化处理,将归一化处理成统一格式的警报映射到警报图上,基于相似性的原理来发现单步攻击,利用多维度分析的方法,从IP地址重叠分析、时间近似性分析、流量特征分析、用户行为异常性分析四个维度计算综合关联度评分,判断单步攻击是否有关联,输出勒索病毒攻击场景图,挖掘勒索病毒攻击路径。该方法路径识别准确性高,能够及时发现潜在威胁,加强系统安全性,为工业互联网领域的安全提供了新的保障。
技术关键词
警报 深度识别方法 多维度分析方法 日志分析 入侵检测系统 场景 故障报告系统 工业互联网 文本分类算法 病毒 关键字 主机 蜜罐技术 机器学习模型 节点 数据 传感器 格式 网络 自然语言