一种网络外联分析驱动的攻击线索联动取证方法
# 热门搜索 #
大模型
人工智能
openai
融资
chatGPT
AITNT公众号
AITNT APP
AITNT交流群
搜索
首页
AI资讯
AI技术研报
AI监管政策
AI产品测评
AI商业项目
AI产品热榜
AI专利库
寻求报道
一种网络外联分析驱动的攻击线索联动取证方法
申请号:
CN202511166646
申请日期:
2025-08-20
公开号:
CN120811742A
公开日期:
2025-10-17
类型:
发明专利
摘要
本发明公开了一种网络外联分析驱动的攻击线索联动取证方法,属于网络安全领域。针对传统取证技术跨平台数据关联难、加密流量分析不足、攻击路径还原不完整等问题,构建外联行为知识图谱与多源证据链融合模型。通过改进的混合泊松‑马尔可夫过程建模多维度外联行为,基于改进Jaccard系数实现攻击线索动态关联,设计贝叶斯推理模型评估证据可信度,采用改进TransR模型构建知识图谱。经实验验证,攻击检测准确率达96.2%,取证效率提升4.4倍,有效突破传统技术时空局限。
技术关键词
取证方法
线索
遗传算法优化参数
网络环境变化
频谱特征提取
跨平台数据
网络流量数据
构建知识图谱
计算机可执行指令
取证技术
分区技术
关联算法
计算机程序产品
动态更新
案例库
基线