东南大学郑飞飞硕士论文：多源数据关联分析驱动的攻击意图推断

随着网络技术的快速发展，多源数据关联分析技术在网络安全领域的重要性日益凸显，特别是在攻击意图推断方面。本文由东南大学网络空间安全专业研究生郑飞飞，在导师龚俭教授的指导下完成，探讨了一种创新的方法——基于多源数据的关联分析来识别和预测潜在的网络攻击行为。这种技术通过整合来自不同来源的数据，如用户行为、网络流量、系统日志等，构建了一个复杂的数据关联模型，旨在揭示隐藏在大量数据背后的攻击模式和动机。 在现代社会，网络空间已经成为各种信息交流和业务运营的核心，攻击者利用各种手段企图侵入系统、窃取数据或破坏服务。传统的安全防护方法往往依赖于单一数据源，难以全面捕捉到攻击者的动态。而多源数据关联分析技术则通过跨域数据融合，增强了对攻击者行为的洞察力，能够实时监控并预测潜在威胁，从而提前采取防御措施。 论文的核心内容可能包括以下几个部分： 1. **理论基础**：介绍了关联规则学习、数据挖掘和机器学习等相关理论，为多源数据关联分析提供理论支撑。这部分阐述了如何利用统计学和算法来发现数据之间的关联性和模式。 2. **方法设计**：详细描述了数据收集、预处理、特征选择和关联规则挖掘的过程，可能使用Apriori、FP-Growth等算法来发现潜在的攻击模式。 3. **实验与评估**：通过实际案例或模拟环境，展示了多源数据关联分析在攻击意图推断中的效果，可能包括准确率、召回率和F1分数等性能指标的评估。 4. **应用与讨论**：探讨了该技术在实际网络环境中的应用潜力，以及与其他防御策略的结合可能性，比如入侵检测系统（IDS）和入侵预防系统（IPS）的集成。 5. **结论与展望**：总结了研究的主要成果，并对未来的研究方向提出建议，如扩展到更复杂的攻击场景、提高分析效率或探索新的关联模型。 论文的最后部分，郑飞飞和龚俭教授遵循学术诚信原则，声明论文原创性，确认所有研究工作未经他人未经授权，且未用于获取其他学位或证书。此外，论文还包含了独创性声明和使用授权声明，确保了知识产权的保护和论文的合法流通。 通过这篇硕士学位论文，郑飞飞不仅深化了对多源数据关联分析的理解，也为其未来在网络安全领域的研究和实践奠定了坚实的基础。这一技术的推广和应用将有助于提升整个行业的网络安全防护能力。