基于知识图谱和图神经网络的报警数据关联分析方法
这是一篇关于知识图谱,报警关联分析,麻雀搜索,攻击场景识别,图神经网络的论文, 主要内容为随着网络应用的不断普及,一方面,极大地方便了人们的学习、工作和生活,另一方面,网络规模和复杂性随之增大,而且黑客技术和工具得以迅速发展,攻击手段也复杂多样,使网络和信息系统面临巨大的安全挑战。入侵检测技术作为一种主动防御技术,在网络安全保护方面已经取得了一定的成果,但是传统的单一的、缺乏协作的入侵检测技术已经不能满足当前的需要。而现有技术又不能充分挖掘冗余报警数据之间的关联性,从而不能有效识别攻击场景。针对网络安全数据多源异构及报警数据之间关系复杂等特点,结合知识图谱对网络安全领域数据进行知识图谱构建,并利用图神经网络进行报警数据关联分析,旨在提高网络安全数据处理效率及对攻击场景识别的准确率,论文的主要工作如下:(1)针对当前入侵检测系统中存在的重复报警多、误报率高,使得报警关联难以实现的问题,设计了一个基于知识图谱的智能报警数据关联分析模型。该模型采用了层次架构,由数据采集层、数据预处理层、网络安全领域知识图谱构建层以及报警数据关联分析层构成。模型充分利用知识图谱对于实体之间关系良好组织的优点,构建网络安全领域知识库,并利用图神经网络对于非结构化数据强大的理解和认知能力,使得对报警数据的关联更加高效。最后,设计了相应的原型系统,验证了所提出模型的有效性。(2)由于黑客手段的不断提高,尤其是分布式、协同式、复杂模式攻击的出现和发展,使得网络安全数据具有海量、多源、异构等特点。为了有效表示数据之间存在的关系,构建了网络安全领域知识图谱。该知识图谱包括了基础资产维、漏洞维、报警维和攻击威胁维四个维度,并分别对四个维度的数据进行知识抽取,然后通过找到各个维度的关系进行融合处理,构建出一个较为完备的图谱。通过查询效率对比实验,结果表明图数据库Neo4j相比MySQL和MongoDB,无论是单条查询还是计数查询,采用图数据库的执行时间都接近于0,因此查询效率最高。(3)由于现有的报警关联分析方法不能充分分析网络报警数据之间的内在联系,难以发现新的攻击场景。针对这一问题,提出了一种网络安全知识图谱和图神经网络结合的关联分析方法。整个关联过程包括报警数据预处理、知识图谱构建和图神经网络关联分析。首先,对攻击场景图建模主要采用知识图谱组织的形式,对于攻击场景图中的安全事件和漏洞关联的报警利用“与”和“或”两种逻辑关系来表示,并结合麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)对模型参数进行自动寻优。实验结果表明,该方法能够有效地学习攻击图结构,提高攻击场景识别的准确率,构造出更全面的攻击图,且降低了误报率。
基于知识图谱和图神经网络的报警数据关联分析方法
这是一篇关于知识图谱,报警关联分析,麻雀搜索,攻击场景识别,图神经网络的论文, 主要内容为随着网络应用的不断普及,一方面,极大地方便了人们的学习、工作和生活,另一方面,网络规模和复杂性随之增大,而且黑客技术和工具得以迅速发展,攻击手段也复杂多样,使网络和信息系统面临巨大的安全挑战。入侵检测技术作为一种主动防御技术,在网络安全保护方面已经取得了一定的成果,但是传统的单一的、缺乏协作的入侵检测技术已经不能满足当前的需要。而现有技术又不能充分挖掘冗余报警数据之间的关联性,从而不能有效识别攻击场景。针对网络安全数据多源异构及报警数据之间关系复杂等特点,结合知识图谱对网络安全领域数据进行知识图谱构建,并利用图神经网络进行报警数据关联分析,旨在提高网络安全数据处理效率及对攻击场景识别的准确率,论文的主要工作如下:(1)针对当前入侵检测系统中存在的重复报警多、误报率高,使得报警关联难以实现的问题,设计了一个基于知识图谱的智能报警数据关联分析模型。该模型采用了层次架构,由数据采集层、数据预处理层、网络安全领域知识图谱构建层以及报警数据关联分析层构成。模型充分利用知识图谱对于实体之间关系良好组织的优点,构建网络安全领域知识库,并利用图神经网络对于非结构化数据强大的理解和认知能力,使得对报警数据的关联更加高效。最后,设计了相应的原型系统,验证了所提出模型的有效性。(2)由于黑客手段的不断提高,尤其是分布式、协同式、复杂模式攻击的出现和发展,使得网络安全数据具有海量、多源、异构等特点。为了有效表示数据之间存在的关系,构建了网络安全领域知识图谱。该知识图谱包括了基础资产维、漏洞维、报警维和攻击威胁维四个维度,并分别对四个维度的数据进行知识抽取,然后通过找到各个维度的关系进行融合处理,构建出一个较为完备的图谱。通过查询效率对比实验,结果表明图数据库Neo4j相比MySQL和MongoDB,无论是单条查询还是计数查询,采用图数据库的执行时间都接近于0,因此查询效率最高。(3)由于现有的报警关联分析方法不能充分分析网络报警数据之间的内在联系,难以发现新的攻击场景。针对这一问题,提出了一种网络安全知识图谱和图神经网络结合的关联分析方法。整个关联过程包括报警数据预处理、知识图谱构建和图神经网络关联分析。首先,对攻击场景图建模主要采用知识图谱组织的形式,对于攻击场景图中的安全事件和漏洞关联的报警利用“与”和“或”两种逻辑关系来表示,并结合麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)对模型参数进行自动寻优。实验结果表明,该方法能够有效地学习攻击图结构,提高攻击场景识别的准确率,构造出更全面的攻击图,且降低了误报率。
不动产登记不见面办理系统的设计与实现
这是一篇关于不动产登记,不见面办理,分布式服务系统,麻雀搜索,人脸识别的论文, 主要内容为随着政务服务与数字信息技术融合,不动产登记办理推行去现场化的登记模式。传统现场窗口办理方式让当事人面临难以带全材料、排队时间长、多次跑腿等问题。为提高登记效率,保障真实性和合法性,减轻当事人负担,本文立足“互联网+不动产+不见面”创新服务思维,实现不动产登记网上通办,全程不见面。本文围绕不动产登记不见面系统的设计与实现,进行了以下工作:首先,研究不见面办理设计方案。基于分布式设计思想,提出认证服务、签署服务、视频服务和公证服务四大业务服务,每个服务为子系统的功能实现提供相关接口。描述子系统和对应的功能点,确定系统架构。设计签署微信小程序、视频核验PC端、视频核验微信小程序、公证服务PC端四个子系统。其次,重点解决不见面办理过程中申请人身份核实,本人真实意愿的表达和不动产登记后的抗抵赖和免责,提出三点建设思路。一、采用基于活体检测的人脸识别进行当事人身份验证,重点提出一种融合Tent混沌映射的麻雀搜索算法优化支持向量机参数的分类模型,经过比对实验得出该算法识别准确率达98.5%。二、进行视频双录,工作员与当事人以在线视频方式进行信息核实,实现当事人真实意愿的表达。三、建设由公证机构控制的公证服务模块,签约过程中产生的行为数据由公证保管,提供可靠证明。同时设计系统安全建设方案,保障内部网络和数据的安全。最后,研究并分析关键技术,完成系统建设。选择Spring Boot框架搭建独立服务,再利用Spring Cloud微服务框架提供的各类组件管理服务。前端界面采用Vue与微信MINA框架,前后分离,并行开发。采用Oracle数据库,Redis实现缓存,通过Shiro提供身份授权和认证。基于活体检测的人脸识别模块使用Python脚本编写,并集成到Spring Boot项目中。最后,对不动产登记不见面办理系统进行测试,各级应用正常运行,在线测试运行一段时间后,将系统正式部署上线。不动产登记不见面办理系统建设达到预期目标,对社会发展和经济发展具有积极作用。避免繁琐的手续和现场排号等时间浪费,更加智能和灵活。满足现代社会对政务服务快速便捷的需求,提供更加高效和透明的互动方式,推进数字化建设。
不动产登记不见面办理系统的设计与实现
这是一篇关于不动产登记,不见面办理,分布式服务系统,麻雀搜索,人脸识别的论文, 主要内容为随着政务服务与数字信息技术融合,不动产登记办理推行去现场化的登记模式。传统现场窗口办理方式让当事人面临难以带全材料、排队时间长、多次跑腿等问题。为提高登记效率,保障真实性和合法性,减轻当事人负担,本文立足“互联网+不动产+不见面”创新服务思维,实现不动产登记网上通办,全程不见面。本文围绕不动产登记不见面系统的设计与实现,进行了以下工作:首先,研究不见面办理设计方案。基于分布式设计思想,提出认证服务、签署服务、视频服务和公证服务四大业务服务,每个服务为子系统的功能实现提供相关接口。描述子系统和对应的功能点,确定系统架构。设计签署微信小程序、视频核验PC端、视频核验微信小程序、公证服务PC端四个子系统。其次,重点解决不见面办理过程中申请人身份核实,本人真实意愿的表达和不动产登记后的抗抵赖和免责,提出三点建设思路。一、采用基于活体检测的人脸识别进行当事人身份验证,重点提出一种融合Tent混沌映射的麻雀搜索算法优化支持向量机参数的分类模型,经过比对实验得出该算法识别准确率达98.5%。二、进行视频双录,工作员与当事人以在线视频方式进行信息核实,实现当事人真实意愿的表达。三、建设由公证机构控制的公证服务模块,签约过程中产生的行为数据由公证保管,提供可靠证明。同时设计系统安全建设方案,保障内部网络和数据的安全。最后,研究并分析关键技术,完成系统建设。选择Spring Boot框架搭建独立服务,再利用Spring Cloud微服务框架提供的各类组件管理服务。前端界面采用Vue与微信MINA框架,前后分离,并行开发。采用Oracle数据库,Redis实现缓存,通过Shiro提供身份授权和认证。基于活体检测的人脸识别模块使用Python脚本编写,并集成到Spring Boot项目中。最后,对不动产登记不见面办理系统进行测试,各级应用正常运行,在线测试运行一段时间后,将系统正式部署上线。不动产登记不见面办理系统建设达到预期目标,对社会发展和经济发展具有积极作用。避免繁琐的手续和现场排号等时间浪费,更加智能和灵活。满足现代社会对政务服务快速便捷的需求,提供更加高效和透明的互动方式,推进数字化建设。
不动产登记不见面办理系统的设计与实现
这是一篇关于不动产登记,不见面办理,分布式服务系统,麻雀搜索,人脸识别的论文, 主要内容为随着政务服务与数字信息技术融合,不动产登记办理推行去现场化的登记模式。传统现场窗口办理方式让当事人面临难以带全材料、排队时间长、多次跑腿等问题。为提高登记效率,保障真实性和合法性,减轻当事人负担,本文立足“互联网+不动产+不见面”创新服务思维,实现不动产登记网上通办,全程不见面。本文围绕不动产登记不见面系统的设计与实现,进行了以下工作:首先,研究不见面办理设计方案。基于分布式设计思想,提出认证服务、签署服务、视频服务和公证服务四大业务服务,每个服务为子系统的功能实现提供相关接口。描述子系统和对应的功能点,确定系统架构。设计签署微信小程序、视频核验PC端、视频核验微信小程序、公证服务PC端四个子系统。其次,重点解决不见面办理过程中申请人身份核实,本人真实意愿的表达和不动产登记后的抗抵赖和免责,提出三点建设思路。一、采用基于活体检测的人脸识别进行当事人身份验证,重点提出一种融合Tent混沌映射的麻雀搜索算法优化支持向量机参数的分类模型,经过比对实验得出该算法识别准确率达98.5%。二、进行视频双录,工作员与当事人以在线视频方式进行信息核实,实现当事人真实意愿的表达。三、建设由公证机构控制的公证服务模块,签约过程中产生的行为数据由公证保管,提供可靠证明。同时设计系统安全建设方案,保障内部网络和数据的安全。最后,研究并分析关键技术,完成系统建设。选择Spring Boot框架搭建独立服务,再利用Spring Cloud微服务框架提供的各类组件管理服务。前端界面采用Vue与微信MINA框架,前后分离,并行开发。采用Oracle数据库,Redis实现缓存,通过Shiro提供身份授权和认证。基于活体检测的人脸识别模块使用Python脚本编写,并集成到Spring Boot项目中。最后,对不动产登记不见面办理系统进行测试,各级应用正常运行,在线测试运行一段时间后,将系统正式部署上线。不动产登记不见面办理系统建设达到预期目标,对社会发展和经济发展具有积极作用。避免繁琐的手续和现场排号等时间浪费,更加智能和灵活。满足现代社会对政务服务快速便捷的需求,提供更加高效和透明的互动方式,推进数字化建设。
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