網(wǎng)絡(luò)告警商業(yè)智能解決方案中關(guān)聯(lián)挖掘算法研究的中期報(bào)告

網(wǎng)絡(luò)告警商業(yè)智能解決方案中關(guān)聯(lián)挖掘算法研究的中期報(bào)告一、研究背景隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的規(guī)模和復(fù)雜程度越來(lái)越高，網(wǎng)絡(luò)安全成為了網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)以及企業(yè)信息化建設(shè)中的一個(gè)重要問(wèn)題。網(wǎng)絡(luò)告警是網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的重要組成部分，各種安全設(shè)備和系統(tǒng)不斷產(chǎn)生告警，大量告警數(shù)據(jù)的處理和挖掘已經(jīng)成為了公司和組織日常網(wǎng)絡(luò)安全工作的一部分。如何高效的處理和分析告警數(shù)據(jù)并從中得到有用的信息是當(dāng)下網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的主要研究方向之一。在告警數(shù)據(jù)的處理中，關(guān)聯(lián)挖掘算法被廣泛應(yīng)用。關(guān)聯(lián)挖掘是一種探索數(shù)據(jù)集中項(xiàng)之間關(guān)系的方法，通過(guò)發(fā)現(xiàn)共同出現(xiàn)的項(xiàng)集來(lái)識(shí)別規(guī)律和模式。在網(wǎng)絡(luò)告警的處理中，關(guān)聯(lián)挖掘可以幫助用戶發(fā)現(xiàn)不同安全事件之間的聯(lián)系，及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在的網(wǎng)絡(luò)安全威脅。二、研究進(jìn)展1.數(shù)據(jù)預(yù)處理在實(shí)際應(yīng)用中，由于不同安全設(shè)備或系統(tǒng)的告警格式和存儲(chǔ)方式不同，告警數(shù)據(jù)的格式也存在差異。因此在關(guān)聯(lián)挖掘之前需要對(duì)告警數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。預(yù)處理的目的是將數(shù)據(jù)處理成僅包含有效信息的形式。預(yù)處理過(guò)程中需要考慮以下幾個(gè)問(wèn)題：a.數(shù)據(jù)清洗：去除無(wú)效數(shù)據(jù)、重復(fù)數(shù)據(jù)等，使數(shù)據(jù)規(guī)范化。b.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成適用于關(guān)聯(lián)挖掘的形式，如將告警數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成一個(gè)包含多個(gè)屬性的向量。c.數(shù)據(jù)規(guī)約：將數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮或聚合，減少數(shù)據(jù)量。2.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是關(guān)聯(lián)挖掘的重要分支。該方法利用頻繁項(xiàng)集發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏模式和規(guī)律。在網(wǎng)絡(luò)告警數(shù)據(jù)的處理中，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可以幫助我們發(fā)現(xiàn)不同安全事件之間的聯(lián)系。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的目標(biāo)是發(fā)現(xiàn)頻繁項(xiàng)集和強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則。其中，頻繁項(xiàng)集是指在數(shù)據(jù)集中經(jīng)常同時(shí)出現(xiàn)的項(xiàng)集，關(guān)聯(lián)規(guī)則是指形如IF-THEN的規(guī)則，其中IF部分稱為前項(xiàng)，THEN部分稱為后項(xiàng)。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中常用的算法有Apriori、FP-Growth等。Apriori算法是一種基于候選集生成的方法，其思想是利用頻繁項(xiàng)集的性質(zhì)，即如果一個(gè)項(xiàng)集是頻繁的，則它的子集也一定是頻繁的。FP-Growth算法是一種基于樹形結(jié)構(gòu)的方法，通過(guò)先構(gòu)建一棵FP樹，再?gòu)脑摌涞母Y(jié)點(diǎn)開始搜索頻繁項(xiàng)集。3.關(guān)聯(lián)挖掘中的評(píng)價(jià)指標(biāo)關(guān)聯(lián)挖掘中的評(píng)價(jià)指標(biāo)主要有支持度、置信度和提升度。支持度：指包含某個(gè)項(xiàng)集的記錄條數(shù)與總記錄條數(shù)之間的比例。例如，一個(gè)項(xiàng)集的支持度為0.3表示所有記錄中包含這個(gè)項(xiàng)集的記錄占總記錄的30%。置信度：指一個(gè)關(guān)聯(lián)規(guī)則中的后項(xiàng)出現(xiàn)的條件下，前項(xiàng)出現(xiàn)的比例。例如，規(guī)則{x->y}的置信度為0.8，表示當(dāng)x出現(xiàn)時(shí)，y出現(xiàn)的概率為0.8。提升度：指一個(gè)規(guī)則的置信度與前項(xiàng)支持度的比值。提升度大于1表示前項(xiàng)和后項(xiàng)之間存在正相關(guān)性，小于1則表示負(fù)相關(guān)性。三、下一步研究計(jì)劃本研究的下一步計(jì)劃是繼續(xù)深入研究關(guān)聯(lián)挖掘算法在網(wǎng)絡(luò)告警商業(yè)智能解決方案中的應(yīng)用。具體而言，我們將深入研究不同的關(guān)聯(lián)挖掘算法，并嘗試將其應(yīng)用到不同的告警數(shù)據(jù)集上。我們將進(jìn)一步探究數(shù)據(jù)預(yù)處理和關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中的問(wèn)題，并