基于工控流量和威胁情报关联分析的攻击组织识别方法

    公开(公告)号:CN114430344A

    公开(公告)日:2022-05-03

    申请号:CN202210079728.2

    申请日:2022-01-24

    Applicant: 东北大学

    Abstract: 本发明属于网络安全及机器学习技术领域,提出了一种基于工控流量和威胁情报关联分析的攻击组织识别方法,本发明通过获得工控攻击者的流量数据、威胁情报信息、针对性特征和扫描工具;针对得到的攻击者的威胁情报特征和工控流量特征的数据特点,分别采用不同的相似性度量方法构建相似性矩阵并融合构建复合加权相似性矩阵,将原高维空间中的数据点映射到低维度空间;对得到的数据样本点进行聚类,得到工控攻击组织;该方法提高了攻击组织的识别精度,可扩展性强,可用于实时监控网络入侵者,主动及时防御攻击组织的分布式攻击。不需要指定聚类个数,且可以自适应计算带宽,可以更加准确、灵活地识别工控攻击组织。

    一种基于时间序列预测的工控蜜罐交互系统

    公开(公告)号:CN112182564B

    公开(公告)日:2024-11-26

    申请号:CN202010844667.5

    申请日:2020-08-20

    Applicant: 东北大学

    Abstract: 本发明属于网络安全技术领域,公开了一种基于时间序列预测的工控蜜罐交互系统。本发明是使用预测数据来进行预测,提高了数据的安全性。工控数据多是类周期性的,有一定规律,用预测数据预测,避免了再次输入真实数据,保证了蜜罐交互的实时性。本发明利用时间序列预测方法对工控场景中的真实设备状态变化情况进行长期预测,并结合蜜罐技术完成对工控设备的深度仿真,对攻击者做出符合工控场景的即时响应信息,提高蜜罐的欺骗性,引诱攻击者多次攻击的同时还可以收集攻击信息,有利于对攻击者进行画像,化被动为主动,更好的维护工控网络的安全。

    基于工控流量和威胁情报关联分析的攻击组织识别方法

    公开(公告)号:CN114430344B

    公开(公告)日:2022-09-30

    申请号:CN202210079728.2

    申请日:2022-01-24

    Applicant: 东北大学

    Abstract: 本发明属于网络安全及机器学习技术领域,提出了一种基于工控流量和威胁情报关联分析的攻击组织识别方法,本发明通过获得工控攻击者的流量数据、威胁情报信息、针对性特征和扫描工具;针对得到的攻击者的威胁情报特征和工控流量特征的数据特点,分别采用不同的相似性度量方法构建相似性矩阵并融合构建复合加权相似性矩阵,将原高维空间中的数据点映射到低维度空间;对得到的数据样本点进行聚类,得到工控攻击组织;该方法提高了攻击组织的识别精度,可扩展性强,可用于实时监控网络入侵者,主动及时防御攻击组织的分布式攻击。不需要指定聚类个数,且可以自适应计算带宽,可以更加准确、灵活地识别工控攻击组织。

    一种基于时间序列预测的工控蜜罐交互系统

    公开(公告)号:CN112182564A

    公开(公告)日:2021-01-05

    申请号:CN202010844667.5

    申请日:2020-08-20

    Applicant: 东北大学

    Abstract: 本发明属于网络安全技术领域,公开了一种基于时间序列预测的工控蜜罐交互系统。本发明是使用预测数据来进行预测,提高了数据的安全性。工控数据多是类周期性的,有一定规律,用预测数据预测,避免了再次输入真实数据,保证了蜜罐交互的实时性。本发明利用时间序列预测方法对工控场景中的真实设备状态变化情况进行长期预测,并结合蜜罐技术完成对工控设备的深度仿真,对攻击者做出符合工控场景的即时响应信息,提高蜜罐的欺骗性,引诱攻击者多次攻击的同时还可以收集攻击信息,有利于对攻击者进行画像,化被动为主动,更好的维护工控网络的安全。

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