大数据环境下网络威胁可视化分析系统设计与实现

来源 :中南民族大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户:q258007
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
部署在企业的各种安全系统协调性不够,不能及时地进行分析和展示安全威胁点,网络安全事件发生后,需要通过较长时间的调查工作确认攻击真实性、影响范围、损失评估、背景研判等,工作复杂,费时费力,且对响应人员的网络安全水平和技术能力都有较高的要求,制约了事件响应的及时性,导致很多事件无法得到有效处置.将各种网络安全系统日志通过数据采集并解析后建立Elasticsearch存储,对网络信息事件相关信息通过多维关联建立一个可视化网络威胁模型,对网络日志事件进行关联分析,实现了可视化多维网络威胁分析系统,提升威胁事件分析及溯源的工作效率,降低威胁事件分析及溯源的人力成本,可以保障生产业务连续稳定运行,提升经济效益.
其他文献
提出了一种求解烟草配送路径规划问题的新型智能优化算法ITLBO.受现代多样化学习方式的启发,在传统教与学优化(TLBO)算法的框架基础上,新增加了培训阶段、自学阶段和反向学习阶段,以提高算法的全局寻优能力和解的质量.引入迭代变化法、线性顺序交叉(LOX)、2-opt算子对每个学习阶段离散化,使得算法能很好适用于组合优化问题.混合了精英选择、自适应退火以及禁忌策略,在有效平衡种群集中性和多样性的同时,加快算法的搜索过程.对某烟草公司单一车辆和多车辆配送路径规划问题求解结果表明:所提出的算法能优化配送路线,降