[发明专利]一种基于机器学习的工控态势感知系统及方法在审
| 申请号： | 202010992417.6 | 申请日： | 2020-09-21 |
| 公开（公告）号： | CN112202738A | 公开（公告）日： | 2021-01-08 |
| 发明（设计）人： | 何云华;肖珂;沈加龙;王超 | 申请（专利权）人： | 北方工业大学 |
| 主分类号： | H04L29/06 | 分类号： | H04L29/06;H04L12/24 |
| 代理公司： | 北京科石知识产权代理有限公司 11595 | 代理人： | 徐红岗 |
| 地址： | 100041 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于机器学习的工控态势感知方法及系统，感知方法包括：对不同的网络安全设备的告警数据集进行收集；对收集到的告警数据集进行规范化处理，并通过采用正则表达式，以字符串匹配的方式从告警日志中提取的属性信息，构建原始告警数据库；然后采用经典的关联规则挖掘算法Apriori，来实现告警聚合，并根据窗口大小完成将全局攻击序列划分为多个候选序列集，最后，通过改进PrefixSpan算法挖掘出最大攻击模式。本发明相较于PrefixSpan算法，准确率和有效性大大提升，且减少了开销。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 态势 感知 系统 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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